München, Starnberg, 4. Okt. 2016 - Große Mengen an unstrukturierten Daten sicher und schnell speichern, analysieren und auswerten; Potenziale des IoT für die Industrie...
Zum Hintergrund: Die Möglichkeiten des Internet of Things (IoT) für die Fertigungsindustrie sind - wie die folgenden Beispiele zeigen - unübersehbar. Nehmen Sie den Bereich Bahn und Verkehrstechnik (Züge): Diese sind mit über 250 Sensoren ausgestattet, die pro Minute 150.000 Datenpunkte erfassen. Richtig interpretiert können die Echtzeit-Daten helfen, Ausfälle bzw. Verspätungen zu reduzieren und damit Einnahmeverluste zu minimieren. Doch diese Entwicklung betrifft natürlich nicht nur Verkehrsmittel, sondern vor allem auch die produzierende Industrie. Bislang isolierte Komponenten, Maschinen und komplette Systeme einer Produktionsanlage werden nun über das Internet durch ein Sensornetzwerk miteinander verknüpft. Damit entstehen große Datenmengen, die Entscheidungsprozesse automatisieren und vereinfachen können.
Hersteller können in Echtzeit reagieren, die Systemverfügbarkeit und Ressourcenauslastung optimieren, Vermögensgegenstände per Fernzugriff verwalten sowie potentielle Betriebsstörungen proaktiv abwenden. Die Effizienz der Betriebsabläufe lässt sich dadurch enorm steigern. Bereits jetzt arbeiten Fabriken und Anlagen, die erfolgreich mit dem Internet verbunden sind, produktiver, effektiver und intelligenter als deren unverbundene Pendants (1). Die Fortschritte in der Sensortechnik – vor allem Miniaturisierung, Leistung, Kosten und Energieverbrauch – begünstigen diese Entwicklung zusätzlich.
Einstieg in das IoT: Instandhaltung
- Ein Anwendungsgebiet für den Einstieg in das IoT ist die vorausschauende Instandhaltung („Predictive Maintainance“). Traditionelle Wartungsintervalle hängen von Parametern wie Zeit und Nutzung ab. Sie berücksichtigen nicht die tatsächliche, individuelle Auslastung der Produktionsmaschinen – die oft vom prognostizierten oder geplanten Wert abweicht. Auch Rahmenbedingungen wie Luftfeuchtigkeit, Staub und Temperatur beeinflussen die Maschinenabnutzung. Trotz strengem Wartungsplan kommt es daher zu Fehlfunktionen, Ausfallzeiten und somit zu Produktionsausfällen. Die vorausschauende Wartung ermittelt durch die Kombination aus Sensoren, Daten und Analysen nicht nur den tatsächlichen Gebrauch der Maschine, sondern identifiziert auch mögliche Risikopotenziale. Dafür werden die für die Wartung relevanten Daten an die Cloud geschickt, wo ein Analysetool Abweichungen von den erstellten Prognosen erkennt. Die Wartung der Produktionsmaschinen erfolgt so genau dann, wenn tatsächlich ein Bedarf besteht.
Messbare Effizienzsteigerung
- Ein Fertigungsunternehmen produziert rund um die Uhr Tausende von Zylinderköpfen. Für jeden Zylinderkopf wird ein Datenblatt mit mehreren hundert Prozessparametern (Messwerte, Zeiten, Temperaturen, verwendete Werkzeuge usw.) angelegt, die kontinuierlich mit den Zielvorgaben gegengecheckt werden. Für diesen Prozess würden selbst erfahrene Spezialisten unzählige Tage brauchen. Mit Predicitve Analytics hingegen werden alle relevanten Messdaten schon während der Fertigung gesammelt, Zeiten und Inhalten zugeordnet und für statistische Auswertungen vorbereitet. Abweichungen vom Standard sind innerhalb weniger Minuten einsehbar und ermöglichen sofortige Korrekturmaßnahmen. Im Ergebnis stieg die Fertigungseffizienz um 25 Prozent und die Produktionsanlaufzeit sank um 50 Prozent.
Schnelle Speicher helfen beim sortieren der Daten
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Das IoT produziert eine große Masse an unstrukturierten Daten, die geordnet, analysiert und ausgewertet werden müssen, bevor wichtige Informationen herausgefiltert und zur Verfügung gestellt werden können. Schnelle Speicher, die die Daten ohne Leistungsverlust dort zur Verfügung stellen, wo sie benötigt werden, bilden dafür die Voraussetzung. Dies ist zum Beispiel durch Flash-Speicher oder hybride Speichersysteme möglich. Firmen, die in Zukunft vorne mitspielen wollen, sind deshalb gut beraten, jetzt gezielt zu investieren…
Fazit aus IT-Sicht:
Das Internet of Things bringt Storage und IT-Infrastrukturseitig diverse Herausforderungen aber auch Möglichkeiten mit. Dies gilt für Anbieter- wie auch für Anwenderunternehmen bzw. (Cloud-)Services Partner. Aktuelle Lösungen und neue Entwicklungen bei Flash, Cloud- und Object Storage (Software Defined) sind dabei zentrale Komponenten innerhalb einer modernen IT-Infrastruktur, um die gestiegenen Anforderungen sowohl Anwendungs- als auch Kostenseitig beherrschbar zu machen.
Quellen / Ressouren
Nachfolgend finden Sie einige Links zu Fachbeiträgen unserer Contentpartner und vom Markt, die im o.g. Zusammenhang von IoT und Data Management hilfreich sind:
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Link zum Download der Vortragsunterlagen unserer 17. Anwendertagung zu Flash-, Object- und Software Defined. Das Motto: Durch aktuelle Entwicklungen bei IoT, M2M, Digitalisierung, Mobile Computing entstehen immer mehr Daten, die kosteneffizient, performant, sicher und flexibel gespeichert und verwaltet werden müssen. Ziel der Tagung ist es, Unternehmen IT-Infrastrukturseitig praxisnahe & strategische Antworten auf diese Herausforderungen zu liefern. Hinweis: die Vortrags-PDFs im Webink sind nur für angemeldete Benutzer dieser Webseite sichtbar.
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(1) NetApp Whitepaper (PDF) "The Missing Link in the Internet of Things Value Chain: Data Management." Autoren: Pamela Kerman, Jim Lyons, and Ron Long, NetApp, July 2016 | WP-7236-0716
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Wie lassen sich Anwendungsausfälle durch maschinelles Lernen verhindern? Ein Nimble Labs Research Report. Nimble Predictive Analytics - Big Data App erhöht die Anwendungsverfügbarkeit.
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IBM (Storage) Dokument: New IBM all-flash and software-defined solutions - Business and Data in a Cognitive World > Link zum PDF Download