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Business Intelligence

Mit Business Intelligence bessere Entscheidungen im Anlagenbetrieb fällen

    Anlagenoptimierung durch vorausschauende Wartung, Entscheidungen basierend auf Echtzeit-Monitoring, reduzierte Ausfallzeiten – die digitale Transformation rund um die Industrie 4.0 verheißt eine noch nie dagewesene Effizienz für produzierende Unternehmen. Willkommen im Zeitalter der Operational Business Intelligence!

    Die Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz und Machine Learning schreiten mit nie dagewesener Geschwindigkeit voran. Gleichzeitig erhöht sich die Datennutzung exponentiell. Aber nicht nur ihre Menge verändert sich, sondern auch das Verständnis, wie Daten profitabel genutzt werden können. Operational Business Intelligence beschreibt die fortschrittliche Analyse von Echtzeit-Daten, die Anwendern extrem schnelle Reaktionszeiten in der laufenden Produktion erlauben. Die Daten werden im täglichen Anlagenbetrieb gesammelt. Und das in großer Zahl: Analysten von IDC erwarten bis 2025 eine weltweite Datenmenge von 175 Zettabyte. Zum Vergleich: Die Menge aller jemals von Menschen gesprochenen Worte würde gemäß Schätzungen digitalisiert gerade einmal 42 Zettabyte ergeben.

    Digitale Transformation: Wie Daten die Industrie verändern

      Daten werden zur ökonomischen Schlüsselressource

      Nicht nur ihre schiere Menge, sondern vor allem ihr Inhalt sorgt dafür, dass Daten und Big Data- Analyse-Tools im digitalen Zeitalter „eine Schlüsselressource für gesellschaftlichen Wohlstand und Teilhabe, für eine prosperierende Wirtschaft und den Schutz von Umwelt und Klima, für den wissenschaftlichen Fortschritt und für staatliches Handeln“ wird, wie es im Eckpunkte-Papier zur Datenstrategie der Bundesregierung heißt. „Die Fähigkeit, Daten verantwortungsvoll und selbstbestimmt zu nutzen, zu verknüpfen und auszuwerten, ist gleichermaßen Grundlage für technologische Innovation, für das Generieren von Wissen und für den gesellschaftlichen Zusammenhalt.“

      Datenmenge und Datenwachstum sind für Unternehmen aber nicht nur ein Versprechen an die Zukunft, sondern auch eine echte Herausforderung in Anbetracht von Cloud-Solutions, der immer umfassenderen Vernetzung und der tendenziell immer besseren Datenverbindungen. Damit müssen Anlagen Schritt halten.

      Paradigmenwechsel: Datenqualität statt -quantität

      Bis vor wenigen Jahren lautete die Prämisse noch „Je mehr Daten, desto besser“. Das ist nicht ganz falsch, denn Daten sind für digitale Geschäftsmodelle, für künstliche Intelligenz und damit für innovative Produkte und Dienstleistungen tatsächlich unverzichtbar. Sie sind ein entscheidender Katalysator, um Operational Business Intelligence in industriellen Anwendungen und zukunftsfähigen Projekten im B2B-Geschäft nutzen zu können.


      Und natürlich ist es aus Unternehmenssicht wichtig, Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg und – im Falle von Informationen über Kunden und Verbraucher – auch darüber hinaus zu nutzen. Aber angesichts der explosionsartig wachsenden Datenmengen wird klar, dass Masse allein nicht zählt.

      Smarte Analysen machen Big Data zu „Right Data"

      Im leistungsstärksten Teilchenbeschleuniger der Welt, dem Large Hadron Collider (LHC) des CERN in Genf, werden Elektronen aufeinander geschossen. Dabei liefern rund 150 Millionen Sensoren vierzig Millionen Mal pro Sekunde Daten. Nach einer ersten Aussortierung der weniger wichtigen Ereignisse verbleiben rund hundert Zusammenstöße pro Sekunde, die für die Wissenschaft von Interesse sind. 100 von 40 Millionen.


      Das Problem des Datenmülls kennen wir wesentlich profaner zum Beispiel auch aus den sozialen Netzwerken des Internet. Wer hier systematisch trackt, was besprochen und ausgetauscht wird, weil er sich monetarisierbare Erkenntnisse erhofft, müsste angesichts des großen Rauschens dort mit einem ähnlich kleinen Anteil tatsächlich brauchbarer Informationen rechnen.

      Das „Big Data“-Paradigma, das über viele Jahre die Diskussion um den Wert von Daten bestimmt hat, wird deshalb um die Frage nach dem tatsächlichen Nutzen von Big-Data-Analysen erweitert. Zusätzliche Begriffe wie „Right Data“ oder „Smart Data“ zeigen, dass die Frage nach Quantität zugunsten der Qualität in den Hintergrund tritt. So geht es vermehrt darum, im großen Datenozean nur die Daten zu erfassen und für Analysen zu verwenden, die wirklich nötig sind. Die Kunst dabei ist es, diese zu erkennen.

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      Operational-Business-Intelligence-Lösungen: Das Leistungsangebot von Voith

        OnCumulus: Cloud-basierte Plattform für Industriedaten

        Mit OnCumulus bietet Voith seinen Kunden eine cloud-basierte Plattform für das Industrial Internet of Things (IIoT) und damit eine zentrale, zuverlässige Datendrehscheibe für Industriedaten an. Die IIoT-Plattform basiert auf hoch standardisierten Open Source-Technologien, ist skalierbar, flexibel und jederzeit erweiterbar.

        OnCumulus.Suite: Smarte Datenvisualisierung

        Die OnCumulus.Suite bietet Unternehmen Optionen für die Visualisierung von Daten über einfach zu bedienende Tools wie Cockpit und Analyzer. Kunden können nahezu in Echtzeit auf ihre Daten zugreifen und mit personalisierten Dashboards den ersten Schritt zur Optimierung ihrer Betriebsprozesse machen.

        OnPerformance.Lab: Analysen und Remote-Support

        Das OnPerformance.Lab unterstützt Betreiber von Wasserkraftwerken dabei, durch Analysen und Remote-Support die Instandhaltungskosten und Stillstandszeiten zu senken. Unser Expertenteam kombiniert Know-how mit modernster Datenanalyse, um die Wartung und den Betrieb ihrer Anlage zu verbessern.

        OnEfficiency und OnCare: Effizienz- und Produktivitätssteigerung von Anlagen

        Neben der OnCumulus.Suite bietet Voith seinen Kunden auch branchenspezifische Anwendungen und Erweiterungen bestehender Plattformen und Services an, darunter OnEfficiency und OnCare. Details dazu sowie zu allen anderen Angeboten von Voith finden Sie in der Broschüre „Datengestützte Intelligenz durch Voith OnCumulus".

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        Akustische Überwachung: Sicherheit im Anlagenbetrieb durch KI

          Im isländischen Wasserkraftwerk Budarhals hat Voith 2018 das akustische Überwachungssystem OnCare.Acoustic installiert. Es erkennt Geräusche, die von normalen Bedingungen abweichen. So wird die Wahrscheinlichkeit reduziert, dass die Maschinen des Kraftwerks ungeplant still stehen. Zudem hilft die kontinuierliche Analyse der Maschinendaten bei der Optimierung der Betriebsweise und der gezielten Planung von Wartungsarbeiten.

          Mikrofone erfassen dafür Umgebungsgeräusche der Maschinen, die gespeichert und anschließend von Algorithmen analysiert werden. In der ersten Projektphase hat das System noch alle Daten erfasst, mit anderen Kraftwerken verglichen und gelernt, welche Geräusche dem normalen Maschinenverhalten entsprechen. In der zweiten Lernphase reichte es OnCare.Acoustic, Abweichungen vom typischen Geräuschmuster in Echtzeit zu erkennen. Liegt eine solche Abweichung vor, setzt das System eine Warnung ab und benachrichtigt gleichzeitig einen verfügbaren Servicetechniker des Betreibers.

          Aus diesem Beispiel für Operational Business Intelligence in der Industrie 4.0 lassen sich gleich drei wichtige Erkenntnisse für die intelligente Verarbeitung von Daten und die Vorteile künstlicher Intelligenz in der Industrie ableiten:

          Die Kenntnis der Parameter zur intelligenten Analyse von Zuständen und Abweichungen ist nicht in erster Linie IT-Fach- oder Projekt-, sondern vor allem Domänenwissen. Das entsteht durch jahrelange Erfahrung in der Errichtung, dem operativen Betrieb und der Wartung von Maschinen und Anlagen.

          1. Ein trainiertes System benötigt nicht alle verfügbaren Daten, sondern nur solche, die echte Erkenntnisse vermitteln. Diese Daten unterscheiden zu lernen, ist das Ziel von Machine-Learning-Algorithmen. Mit zunehmender Betriebsdauer und dem wachsenden Wissen der Algorithmen sinkt der Bedarf an neuen Daten.
          2. Je fortgeschrittener ein Projekt ist, desto geringer wird auch der am Anfang noch notwendige Anteil manueller Arbeit. Je länger das System umgekehrt arbeitet, desto autonomer kann der Algorithmus auf Basis des antrainierten Wissens wirken und dabei immer zuverlässiger Abweichungen erkennen.

          Somit wird deutlich, wie wichtig die Arbeit mit hochwertigen Daten in Unternehmen ist, um einerseits ihren Wert in digitalen Geschäfts- und Ertragsmodellen zu monetarisieren und um andererseits ihr wachsendes Aufkommen in den Griff zu bekommen.

          Herausforderungen und Zukunftspotentiale von Operational Business Intelligence

            Die Datenqualität ist entscheidend

            Die Technologien, um Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu erheben, sind da, und sie funktionieren: Sensoren und Aktoren in Maschinen und Anlagen, Edge-Technologien für die schnelle Verarbeitung vor Ort, Netzwerke für die Übertragung der Daten in zentrale Rechenzentren, Datenspeicher und Datenbanken sowie Algorithmen: Sie alle haben die notwendige Reife. Es gibt Insel- und integrierte Lösungen unterschiedlicher Anbieter, interoperable Systeme, offene Standards und alle Schnittstellen, um Systemwelten miteinander zu verbinden.


            Dennoch klagen viele Unternehmen, dass die Daten für Auswertungen widersprüchlich, unvollständig oder veraltet sind. Das führt dazu, dass Management-Entscheidungen oft auf mangelhaften Informationen basieren, weil das Spektrum der verfügbaren Daten nicht ausgeschöpft wird. Zudem ist die Beschaffenheit der genutzten Daten teils mangelhaft. Unterm Strich bedeutet das: Die potenziell immensen Vorteile von Big-Data-Analysen für produzierende Unternehmen erschließen sich nur bei ausreichender Qualität.

            Herausforderungen bei datengetriebenen Geschäftsmodellen

            Die Tatsache, dass die für fundierte, intelligente Datenanalysen notwendigen Technologien reif und vorhanden sind, heißt noch nicht, dass sie jedem Unternehmen auch einsatzbereit vorliegen. Daher kann es natürlich sein, dass nur noch genau hier und da gezielt investiert werden muss, um loszulegen. Die Regel ist das aber nicht. Meistens ist es nämlich Experten zufolge vor allem das fehlende fachliche Verständnis, das vielen Unternehmen auf dem Weg in datengetriebene Geschäftsmodelle der Operational Business Intelligence Schwierigkeiten bereitet. Ein gezieltes Assessment oder E-Learning-Plattformen zur Digital Readiness in der Industrie können Abhilfe schaffen.

            Neben dem fehlenden fachlichen Verständnis bremst oft auch die für valide Datenanalysen nötige komplexe Systemlandschaft die produktive Nutzung von Daten aus. Oft stehen zudem IT-Verantwortliche vor der Aufgabe, gewachsene, heterogene und nicht von vorne herein offene und interoperable Systeme miteinander verbinden zu müssen.

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            So kommen Sie zu einer tragfähigen Datenstrategie

            Die gute Nachricht aus Sicht eines Unternehmens auf dem Weg zu einer tragfähigen Datenstrategie ist: Die meisten Daten, die es dafür benötigt, sind schon vorhanden. Stamm- und Metadaten, Transaktionsdaten, zunehmend auch Daten von Maschinen und Anlagen aus der vernetzten Produktion – das alles ist der Rohstoff, der sich zu datengetriebenen Geschäftsmodellen im Sinne der Operational Business Intelligence veredeln lässt.

            Digitalisierung und Automatisierung von Anlagen und Prozessen

            Für echte Mehrwerte aus Daten ist die durchgehende Digitalisierung der Geschäftsprozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette nötig. Daten sind nur dann wirklich aussagekräftig, wenn sie vollständig die geschäftlichen Aktivitäten eines Unternehmens abdecken und repräsentieren. Diese Aufgabe übernimmt das so genannte Business Process Management (BPM). Es kümmert sich um die Integration von Prozessen und Anwendungen, um diese Daten verfügbar zu machen. BPO bringt aus Unternehmenssicht noch einen weiteren wichtigen Vorteil: Digitalisierte Prozesse bieten die Möglichkeit für Automatisierungen zum Beispiel in Form von Robotic Process Automation (RPA), bei der Bots vormals manuell ausgeführte Tätigkeiten übernehmen. Automatisierungen wiederum sind die Basis von Effizienzsteigerungen in den Unternehmen, weil sie teure und fehleranfällige manuelle Prozesse durch die Arbeit von IT-gestützten Systemen ablösen.

            „Demokratisierung der IT"

            Über die Technologien, Datenbanken, Cloud-Speicher, Netzwerktechnologien und Algorithmen, müssen sich Unternehmen zwar Gedanken machen, aber keine Kopfschmerzen: Sie sind verfügbar und lassen sich mit relativ geringem Aufwand an die individuellen Bedürfnisse anpassen.


            Auch hier verschieben sich übrigens die Anforderungen in Richtung dessen, was viele Experten als „Demokratisierung der IT“ bezeichnen: Die Technologien sind so zugänglich, dass sie in den Fachbereichen angepasst werden können; Entwicklungs- und große Integrationsarbeiten seitens der IT-Abteilungen sind immer seltener notwendig.

            Und Algorithmen müssen oft auch nicht mehr programmiert werden, sondern konfiguriert und trainiert. Auch das ist oft schon eine Arbeit, die in den Fachbereichen und mit dem vorhandenen Domänenwissen geleistet werden kann. So wird die Datenverarbeitung in den Unternehmen zur Operational Business Intelligence, die aus den laufenden Prozessen und in den Fachbereichen geleistet werden kann und Analysen praktisch in Echtzeit und auf Basis transaktionaler Daten erlaubt.

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              Unsere Experten helfen Ihnen gern weiter.

              Voith GmbH & Co. KGaA

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