Mit Big Data wird Industrie 4.0 erst richtig nutzbar

Produktionsunternehmen arbeiten mit der IoT-Anbindung von Maschinen immer datengetriebener. Um aus den immens wachsenden strukturierten und unstrukturierten Datenmengen Nutzen zu ziehen, werden Big Data und Analytics immer wichtiger.

Big Data ist ein Buzzword, das gerade viele mittelständische Unternehmen lange Zeit noch gar nicht richtig greifen konnten. Aber mit Einzug von Edge Computing und IoT (Internet of Things) beziehungsweise IIoT (Industrial Internet of Things), der industriellen Nutzung des Internets der Dinge, kommt auch hier mehr und mehr Bewegung in den Markt.

Was ist eigentlich Big Data?

Auf der einen Seite sind das die immens wachsenden Datenmengen, die vor allem im B2B-Umfeld und in Produktionsunternehmen anfallen und zu groß, zu komplex oder zu unstrukturiert sind, um sie mit herkömmlichen Methoden verarbeiten und auswerten zu können. Auf der anderen Seite versteht man unter Big Data entsprechende Analysen (Analytics) für die sinnvolle, mehrwertschöpfende Nutzung der großen Datenmengen, die zuvor vielfach in sogenannten Data Lakes abgelegt werden.

Denn anders als Data Warehouses können diese „Datenseen“ nicht nur strukturierte Daten wie solche aus relationalen Datenbanken aufnehmen, sondern auch semistrukturierte und unstrukturierte Daten wie Bilder, Video- oder Audiodateien.

Datenvielfalt steigt immens an

Nicht das schiere Volumen, sondern auch die Vielfalt der Daten steigt in Unternehmen exponentiell an. Auch besagte semi- oder gänzlich unstrukturierte Daten oder externe Daten wie solche von Wetterstationen können – richtig genutzt und aufbearbeitet – von großem Nutzen für die Planung und Optimierung von Geschäftsprozessen sein. Wie diese Studie von Frost & Sullivan zeigt, bietet Big Data Analytics folgende Optimierungspotenziale für die Industrie.

• 10 Prozent Effizienzsteigerung
• Fast 20 Prozent weniger Betriebskosten
• 50 Prozent Einsparungen bei Instandhaltungskosten

Weiter heißt es aber, dass laut einer McKinsey-Studie von 2016 nur 15 Prozent der Betriebe in der industriellen Fertigung Daten als Teil der Wertschöpfungskette sehen – zur Hälfte seien die Daten für die Entscheidungsfindung völlig ungenutzt. Mittlerweile dürften die Zahlen etwas überholt sein, aber noch immer schöpfen viele Produktionsunternehmen den Fundus und Wert ihrer Daten noch viel zu wenig aus.

Dabei scheitern Projekte zur Analyse und Auswertung oft schon daran, dass eine klassische IT-Infrastruktur dafür gar nicht ausgelegt ist. Außerdem sind die Anwendungsfälle dem besagten Artikel zufolge sehr heterogen und fehlt es vielfach noch an Best Practices. Für einzelne Anwendungsfälle wie dem in Produktionsbetrieben so wichtigen Predictive Maintenance gibt es zwar Lösungen. Diese lassen sich aber nur schwer übertragen, weil damit immer auch ein hoher Anpassungsbedarf bei den Algorithmen einhergeht. Folglich müssten Unternehmen ihre Big-Data-Strategien stets individuell entwickeln. Das widerspreche aber der Vorstellung von einer automatisierten Datenauswertung, wie man durch künstliche neuronale Netze erwarten könnte.

Mehr Erfolg mit den „fünf Vs“

Die Antwort auf die Herausforderungen könne in den „fünf Vs“ liegen: dem Volumen der Daten, der Variety oder Vielfalt der Daten, der Velocity oder Geschwindigkeit, wie Daten sich verbreiten und verarbeitet werden, der Varacity (Valitity) oder Wahrhaftigkeit der Daten und dem unternehmerischen Wert (Value) der Daten. Wer es schafft, diese „fünf Vs“ im Blick zu haben und auf einen Nenner zu bringen, findet mit den Mitteln von Industrial Data Science leichter Zugang zur Auswertung und höheren Wertschöpfung von Big Data.

„Auch in mittelständischen Industrieunternehmen, die zu einem unserer Kundenschwerpunkte gehören, fallen mit Einzug von IIoT und Co. unglaubliche Mengen an Daten an – Big Data eben. Angefangen von der Beratung bis zur Implementierung helfen wir den B2B-Kunden, das ganze Potenzial von Big Data auszuschöpfen, einfach auch, weil wir die nötigen Erfahrungen und das Prozess-Knowhow haben“, wissen die Experten der All for One Group. „Ebenso wichtig ist dabei aber immer, das jeweilige Management und die Mitarbeiter mitzunehmen. Denn Digitalisierung muss in den Köpfen beginnen. Entsprechend bieten wir auch Unterstützung bezüglich Change Management und Einarbeitung in die neuen Technologien an.“

Sie möchten auch Ihre Firma zum datengetriebenen Unternehmen weiterentwickeln? Die Experten der All for One Group unterstützen Sie dabei, Big-Data- und Data-Lake-Architekturen zu konzipieren, zu implementieren und sie in bestehende Systemlandschaften und damit in Ihre Prozesse zu integrieren. Warum Business-Analytics-Systeme überlebenswichtig sind, erfahren Sie in diesem Artikel.

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Artikel vom 11.08.2020

Schlagwörter: Big Data, Business Intelligence