Intelligente Datenarchitektur in der Fertigungsindustrie

David Fredriksen, Platform Senior Manager, Digital Realty

Reagieren Sie auf das Wachstum von Kunden und Partnern, indem Sie die Integration von neuen Standorten beschleunigen.

Was sind Smart Factories?

Globale Hersteller entwickeln die Art und Weise, wie sie Werte für eine ständig wachsende Zahl von Kunden und Partnern schaffen, stetig weiter. 86 % der Hersteller sind der Meinung, dass ihre Smart Factory in 5 Jahren der Hauptfaktor für ihre Wettbewerbsfähigkeit sein wird1, und sie dabei Menschen, Prozesse und Daten aufeinander abstimmen müssen. Doch was genau ist denn eine Smart Factory? Laut Deloitte sind Smart Factories ein hochgradig reaktionsfähiges, anpassungsfähiges und vernetztes System, das Informationstechnologie (IT) und Betriebstechnologie (OT) zusammenführt. Sie können Datenquellen miteinander verbinden, Erkenntnisse gewinnen und durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) Verbesserungen in Bezug auf Leistung, Sicherheit und Nachhaltigkeit erzielen1. Konkrete Anwendungsfälle für Smart Factories reichen von Verbesserungen innerhalb einzelner OT-Systeme bis hin zu Netzwerken aus mehreren, hochmodernen Factories, die das Potenzial der Zusammenführung unterschiedlicher und isolierter Datenquellen erschliessen.

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Smart Factories optimieren

Bis zum Jahr 2024 werden die Global 2000-Manufacturing-Unternehmen, wie sie in der jährlichen Forbes-Rangliste der grössten börsennotierten Firmen definiert sind, eine Beschleunigung der Datenintensität (Data Gravity Intensity) mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 144 %2 erleben. Dieses Wachstum bei der Erstellung, der Aggregation und dem privaten Austausch von Daten weltweit ist auf neue Fähigkeiten und Softwarelösungen zurückzuführen, die einen greifbaren Wert liefern, aber von einer Zunahme von Arten, Volumen und Datenaustauschpunkten begleitet werden. Eines dieser Systeme ist ein Manufacturing Execution System (MES). Nach der Definition von Gartner ist MES „eine spezielle Klasse produktionsorientierter Software, die die Ausführung physischer Prozesse in Echtzeit verwaltet, überwacht und synchronisiert, die an der Umwandlung von Rohstoffen in Zwischen- und/oder Fertigprodukte beteiligt sind.“3 MES verbinden häufig Datengemeinschaften über einzelne Anlagen, Produktionslinien, die Fabrikhalle und das Fabriknetzwerk hinweg. 

MES befähigen Manufacturing-Firmen, den Margendruck zu überwinden, die Rückverfolgbarkeit zu ermöglichen und die Qualität der Produktion zu verbessern. Der Einsatz von MES auf globaler Ebene erfordert die Berücksichtigung einer datengesteuerten Geschäftsstrategie. Angesichts von IT-Ausgaben, die im Jahr 2022 4,4 Billionen Dollar erreichen sollen, betreiben viele globale Unternehmen immer komplexere Systeme, die Millionen von Benutzern und Fertigungsstätten bedienen und Enterprise Resource Planning (ERP)- und Customer Relationship Management (CRM)-Lösungen integrieren, wobei die Abdeckung über globale Präsenzpunkte hinweg erfolgt. Durch die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen aus ERP, CRM und Industrial Internet of Things (IIoT) erhalten Hersteller Einblicke in Echtzeit und können KI/ML-basierte Modellierung und Simulationen durchführen. Diese Zunahme an Daten über mehrere Punkte hinweg ist der Faktor, an dem die Data Gravity zu einem Hindernis werden kann, indem sie die Workflow-Leistung behindert, Sicherheitsbedenken aufwirft und die Kosten erhöht.

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Eine vernetzte Smart Factory Community

Die Zukunft von Smart Manufacturing wird voraussichtlich vernetzte Datengemeinschaften umfassen, um die Makrotrends zu überwinden, die diese Branche herausfordern. So haben sich beispielsweise Fusionen und Übernahmen im Zusammenhang mit der Industrie 4.0 von 2011 bis 20215 verdoppelt, da die Hersteller ihre globale Präsenz ausbauen wollen. Daraus ergibt sich häufig die Notwendigkeit, Skaleneffekte zu erzielen und gleichzeitig eine wachsende Zahl unterschiedlicher Datenquellen zu bewältigen, die jetzt am Datenaustausch beteiligt sind. 

Da die Zahl der Teilnehmer am Datenaustausch weiter zunimmt, sind die Hersteller mit mehr Risiken konfrontiert, wenn es um Komplexität, Datensouveränität und Cybersicherheit geht. Dieses Risiko ist auch mit strengen Vorschriften wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung der Europäischen Union verbunden, die Geldstrafen von bis zu 2 % des weltweiten Umsatzes gegen Unternehmen verhängen kann, die ihre Kunden nicht schützen.6 Hier reichen herkömmliche Strategien zum Austausch und zur Speicherung von Daten oft nicht aus. 

Die meisten Smart Factories müssen sich in Bezug auf ihre Geschäftsmodelle mit der Globalisierung, der Zunahme von Datenknotenpunkten und Vorschriften auseinandersetzen. Data-First-Strategien können dabei helfen, indem sie den Datenaustausch zwischen bestehenden und erworbenen Anlagen optimieren und so die Bedeutung einer Partnerschaft mit einem Rechenzentrumsanbieter verstärken, der einen sicheren und neutralen Treffpunkt bieten kann. Diese Strategien können das Risiko des Herstellers auf seinem Weg zur Globalisierung verringern, da sich die Umgebungen, Geschäftspartner und Lösungen ständig weiterentwickeln. Durch die Nutzung einer Plattform, die den Datenfluss umkehrt und Benutzer, Netzwerke, Software und Clouds in einem privat gehosteten, offenen und neutralen Zentrum für den Datenaustausch zusammenführt.  

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Eine neue Unternehmensarchitektur

Aufgrund der Nachfrage nach digitaler Transformation erkennen immer mehr Hersteller die Notwendigkeit, überall und on-demand zu operieren. Durch den verschärften Wettbewerb besteht ein zunehmender Bedarf, mit Unternehmen zu konkurrieren, die Direct-to-Consumer-Modelle (D2C) einsetzen. Dies kann mit Technologien zur Bedarfsermittlung verknüpft werden, um Erkenntnisse über die Lieferkette zu gewinnen und Schwankungen in der Nachfrage zu antizipieren.7 Hier will die Lieferkette agiler werden und kann das Einkaufserlebnis entscheidend differenzieren. Um die Rückverfolgbarkeit und Transparenz in der gesamten Produktion zu gewährleisten, müssen jedoch Rechenzentren miteinander verbunden werden. Hier kommt der Treffpunkt für private und öffentliche Daten ins Spiel: Mit einer sicheren Datenmigration zu PlatformDIGITAL™ ist es möglich, ein offenes, plattformübergreifendes Netzwerk zu betreiben, das die Verkehrsströme zwischen den Rechenzentren lokalisiert. Dies ermöglicht auch eine lokale Durchsetzung von Richtlinien zur Verwaltung von Berechtigungen, Compliance und Zero-Trust-Security. Dies ist die Art der neuen Geschäftsarchitektur, die viele führende Smart Factories im Rahmen ihrer Data-First-Strategie in Betracht ziehen sollten.

 

Fazit:

Intelligente Fabriken bieten potenzielle Chancen, die mit einer Vielzahl von Faktoren einhergehen, die es zu berücksichtigen gilt. Lösungen wie MES in Kombination mit anderen aggregierten Daten aus IT und OT ermöglichen Echtzeiteinblicke und -fähigkeiten, die die Art und Weise, wie Hersteller produzieren und Werte liefern, verändern können. Fusionen und Übernahmen werden wahrscheinlich weiterhin eine Strategie sein, um neue Märkte zu erschliessen und neue Zielgruppen zu erreichen. Die Entwicklung von Anwendungen und Anwendungsfällen ist der Grund, warum globale Hersteller verstehen, dass es wichtig ist, wo sie ihre Daten platzieren und verbinden, und dass es einen eindeutigen Bedarf an einem sicheren und neutralen Treffpunkt für hybride IT-Geschäftsmodelle gibt. Um Sie auf diesem Weg zu unterstützen, haben wir eine Bibliothek mit hochmodernen Ressourcen zusammengestellt, die auf unserer PDx™-Methode zur Optimierung des Datenaustauschs basieren.

Unser Optimizing Manufacturing Data Exchange PDx™ Solution Toolkit beinhaltet:

  1. Pervasive Datacenter Architecture (PDx™) Solution Brief
    • Eine kodifizierte Strategie und ein Lösungsansatz für die datengesteuerte digitale Transformation
  2. Pervasive Datacenter Architecture (PDx™) Blueprint
    • Dreistufiger Integrations- und Hosting-Lösungsprozess zur Erreichung der Zielarchitektur
  3. Pervasive Datacenter Architecture (PDx™) Design Guide
    • Methodik zum Planen, Identifizieren, Abbilden und Bereitstellen, die einen realen Mehrwert bietet

David Fredriksen, Senior Manager im Platform-Team nutzt die PDx™-Methodik (Pervasive Data Center Architecture), um Unternehmen bei der Bewältigung ihrer Herausforderungen auf dem Weg zur digitalen Transformation zu unterstützen, die Datengravität zu überwinden und die Macht der vernetzten Datengemeinschaften zu nutzen.

1.Smart factory for smart manufacturing. Deloitte United States. (n.d.). Retrieved from deloitte.com
2.Digital Realty. (n.d.). (rep.). Data Gravity Index DGx. Retrieved from go2.digitalrealty.com
3.Gartner. (n.d.). Manufacturing Execution Systems (MES) software reviews 2022: Gartner Peer insights. Retrieved from gartner.com
4.Gartner Press Release. “Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Reach $4.4 Trillion in 2022” (2022, April 6). Retrieved from gartner.com
5.IoT.Business.News. (2022, October 21). The Rise of Industry 4.0 in 5 stats. IoT Business News. Retrieved from iotbusinessnews.com
6.Fines / penalties. General Data Protection Regulation (GDPR). (2021, October 22). Retrieved from gdpr-info.eu
7.Mussomeli, A., Delesalle, P., & Kilpatrick, J. (2022, April 1). The new supply chain equilibrium. Deloitte Insights. Retrieved from deloitte.com