Ein Kontra dem Datenmangel

Wer die Digitale Transformation mit dem „Industrial Internet of Things“ (IIoT) vorantreiben will, braucht eine leistungsstarke IT- und Netzwerkinfrastruktur, die all die Systeme und Standards unter einen Hut bringt. Cloud-basierte IIoT-Plattformen können diese Lücke füllen. Das allein reicht aber nicht aus, denn vielerorts fehlen die für den Betrieb einer „smarten Fabrik“ zwingend notwendigen Daten.

Um diese Daten zu beschaffen, bieten sich Datenkooperationen an. Doch schon im April 2019 zeigten Dr. Stefan Heumann und Dr. Nicola Jentzsch in einer ersten Analyse, „dass Unternehmen bei Datenkooperationen zögern, weil ihnen die Vorteile nicht ausreichend klar sind und die Risiken als schwer beherrschbar gesehen werden. Gerade in Bezug auf das Kartell- und Datenschutzrecht werfen Datenpools schwierige Fragen auf, die noch gelöst werden müssen, um für die notwendige Rechtssicherheit zu sorgen.“ Datenkooperationen, bei Preisen und Lieferantenbeziehungen, könnten z.B. nicht nur den Wettbewerb unterminieren. Auch die Zugriffs- und Nutzungsrechte müssen definiert und überprüfbar gemacht werden – und dabei geltendes Datenschutzrecht befolgen.

Neue Zeiten, alte Probleme

Die Zeiten haben sich geändert, aber manche Probleme bleiben – das zeigt die aktuelle IT-Trends-Studie von Capgemini. Demnach steht nach wie vor rund die Hälfte aller Daten von Unternehmen und Behörden nicht über die gesamte Organisation hinweg zur Verfügung. Das erschwert natürlich den Einsatz intelligenter Technologien, auch in der „smarten Fabrik“. Schon vor 20 Jahren stockte die Einführung von Business-Intelligence-Systemen genau aus diesem Grund, weil zunächst Daten aus mehreren Abteilungen und unterschiedlichen Systemen konsolidiert werden mussten.

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Heute stocken Klimaschutz-, Automatisierungs- und Künstliche-Intelligenz-Projekte (KI), weil fast die Hälfte aller Daten in historisch gewachsenen Datensilos hinter verschlossenen Türen lagert und organisationsweit nicht nutzbar ist. „Und das liegt nicht nur am Datenschutz“, moniert Dr. Sven Roth, Head of Business & Technology Solutions bei Capgemini Deutschland. „Wäre es nicht endlich an der Zeit, das Dauerproblem mit zentralen Datenplattformen zu lösen, die Standards und Regeln vorgeben, sodass die Business-Bereiche ihre Daten selbst verwalten, aber nicht mehr isolieren können?“ 

Vernetzung als Basis

Das gilt insbesondere für Projekte unter der Überschrift „Industrie 4.0“, die Produktions- und Logistikprozesse dank der Digitalisierung auch mit Prozessen der Zulieferer und Partner verknüpfen, schreibt der Provider Plusserver in seinem Whitepaper „Industrie 4.0 und IoT-Plattformen“. Eine Basis für solche Projekte bilden demnach IIoT-Plattformen, die Anlagen, Systeme und Daten vernetzen und dafür sorgen, dass Mittelständler ihre Maschinen besser auslasten. Zudem ist es möglich, den Wartungsbedarf bei Maschinen frühzeitig zu erkennen und kostspieligen Ausfall proaktiv zu verhindern – Stichwort „Predictive Maintenance“.

Langsame Prozesse, Intransparenz über die Lieferkette sowie Kundendaten ohne Bezug zu Produktionsdaten und umgekehrt – viele Firmen aus der mittelständischen Fertigungsindustrie kämpfen nach wie vor mit diesen Herausforderungen. Dabei geht es zunächst vor allem darum, die im eigenen Unternehmen vorhandene Datenvielfalt produktiv nutzbar zu machen, noch vorhandene Datensilos aufzubrechen und trotzdem keine überschäumende Datenflut zu erzeugen. Die IT-Abteilung steht vor der Frage: Mit welchen Mitteln kann die Datenflut der Sensoren in modernen Fabriken kontrolliert und kanalisiert werden, damit für das Management ein Echtzeiteinblick in die Produktion möglich wird?

„Die menschliche Aufnahmefähigkeit ist begrenzt“, begründet Marcus Giehrl, Practice Director Innovations and Smart Technologies bei NTT Germany, die dringende Notwendigkeit einer guten Antwort. Allein deshalb sei „ein aussagekräftiger Echtzeiteinblick in die Produktion nur möglich, wenn die Datenmengen schon vor der Übermittlung an das Management auf die wesentlichen Inhalte reduziert werden“.

In vielen Fällen heißt das: Die Datenverarbeitung erfolgt mittels Edge Computing direkt oder in der Nähe der Produktionsmaschinen. „Dort können erstens klassische Methoden wie Datenkompression die Datenmenge verringern. Zweitens liefern Muster, die durch Echtzeit-Analytics erkannt werden, verdichtete Information als Entscheidungsgrundlage an die Verantwortlichen der Produktion. Als dritter Weg bietet sich die Automatisierung mithilfe von AI Inference an, bei der AI-Modelle Entscheidungen in Echtzeit und vor Ort treffen, etwa kamerabasierte Objekterkennung“, empfiehlt Giehrl. „Diese Maßnahmen entlasten das Management und schmälern die produktionsrelevante Datenflut.“

Daten als Digitalisierungstreiber

Kein Wunder also auch, dass der Digitalgipfel 2022 der Bundesregierung im Dezember 2022 unter der Überschrift „Daten – Gemeinsam digitale Werte schöpfen“ stand. Aus Anwendersicht überflüssig findet es Sebastian Westphal, Fachvorstand Technologie, der deutschsprachigen SAP-Anwendergruppe (DSAG), „zentrale Datenplattformen und -räume für Unternehmen zu entwickeln, da es z.B. regulatorische Vorgaben erschweren, die Anforderungen der einzelnen Industrien ohne großen Aufwand in Einklang zu bringen. Eher sind Angebote für hybride Systemarchitekturen gefragt.“ Bezogen auf Datenverfügbarkeit und -nutzung vermisst er in kritischen Bereichen wie z.B. der Security die nötigen Standards. 

ERP-Marktführer SAP reagiert auf die Marktsituation mit Entwicklungsarbeit, Kooperationen und Marketing-Initiativen, wie zuletzt die Ankündigung von Partnerschaften mit Collibra, Confluent, Databricks und Data Robot sowie von Datasphere, der „nächsten Generation“ des Portfolios für das Datenmanagement zur Vereinfachung von Datenlandschaften. Technisch bringt Datasphere zwar wenig Neues, rückt aber das Datenmanagement stärker in das Bewusstsein und vereinfacht Erwerb und Implementierung der notwendigen Werkzeuge – auch wenn sie nicht aus Walldorf stammen.

Bisher ist die Nutzung von Daten aus verschiedenen Systemen an unterschiedlichen Orten in der Cloud, im Rechenzentrum (auch von Geschäftspartnern) oder auch von Datenanbietern ziemlich kompliziert, weil sie zuvor extrahiert, an einen Ort zusammengeführt und konsolidiert werden müssen. Dabei gehen oft Kontextinformationen und Metadaten verloren, die nur mit speziellen, fortlaufenden IT-Projekten und manuellem Aufwand wiederhergestellt werden können. Das soll Datasphere durch eine Data-Fabric-Architektur für das Management von Geschäftsdaten ändern, die schnell aussagekräftige Daten mit Geschäftskontext und intakter Logik bereitstellt. Von der Fertigung bis hin zu Logistikketten, in Finanzwesen, Personalmanagement und vielen anderen Bereichen will SAP-CTO Jürgen Müller den Kunden helfen, „einen Schritt weiter zu gehen und SAP-Daten sowie Daten aus Anwendungen und Plattformen anderer Unternehmen einfach und sicher zu integrieren.“

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