Kreislaufwirtschaft : Global Recycling Day 2022: Maschinendaten nachhaltig nutzen

Aus ungenutzten Dingen neue Mehrwerte zu generieren, das ist der Grundgedanke des Recyclings. Was für physische Materialien bereits seit Langem bekannt ist und durch eigens entwickelte und optimierte Strategien der Kreislaufwirtschaft („Grüner Punkt“) ermöglicht wird, findet auch eine Entsprechung im Datenmanagement. Zum Global Recycling Day am 18. März 2022 zeigt InterSystems, ein führender Anbieter von innovativen Datentechnologien, wie Unternehmen die Daten, die beim Betrieb von Maschinen und Anlagen anfallen, gewinnbringend nutzen können, anstatt sie brachliegen zu lassen.

Laut einer IDC Studie zum Einsatz von künstlicher Intelligenz im Fertigungsumfeld sind bislang nur durchschnittlich 32 Prozent der Fertigungsanlagen in der DACH-Region miteinander vernetzt. Demnach ist die technische Basis für die übergreifende Erfassung und Auswertung von Gerätedaten noch immer unzureichend. Viele Unternehmen tun sich daher schwer, die Daten ihrer Fertigungsmaschinen auszuwerten und zu nutzen, weil das Zusammenspiel von Informationstechnologie (IT) und Produktion (Operational Technology - OT) nicht harmoniert.

Eine Vielzahl von Maschinenprotokollen mit unterschiedlichen Schnittstellen aus Anlagen verschiedener Generationen und Hersteller erschwert es, die lokal bereits erfassten Daten an zentraler Stelle zusammenzuführen und auf einheitlicher Grundlage zu verarbeiten. Die Folge: Anstatt die Daten für wegweisende Analysen zu nutzen, lassen viele Unternehmen ihre Maschinendaten weitgehend brach liegen.

Einen zielführenden Ansatz, sich den hohen Wert der Maschinendaten effektiv zu erschließen, bietet der Einsatz einer interoperablen Datenplattform wie InterSystems IRIS. Die Lösung ermöglicht es Unternehmen, alle ihre eigenen Daten in Echtzeit zu überblicken, sie miteinander zu verknüpfen und auszuwerten – ganz gleich, woher diese Daten stammen, in welchem Format sie vorliegen oder über welche Schnittstellen und Protokolle sie abgerufen werden.

In Verbindung mit leistungsfähigen KI-Anwendungen, die speziell für das Industrial Internet of Things (IIoT) entwickelt wurden, lassen sich dank der freien Skalierbarkeit der Datenplattform beliebig große Workloads an Daten aggregieren und für aussagekräftige Analysen auswerten. Neben technischen Fragestellungen zur Lebensdauer einzelner Bauteile bis hin zu strategischen Entscheidungen über die Reinvestition in Anlagen und Maschinen können auf diesem Weg zudem wertvolle Erkenntnisse über alle Unternehmensbereiche hinweg gewonnen werden. Für Unternehmen bedeutet dies eine Option, Daten-Assets, die ansonsten ungenutzt bleiben, gezielt zur Weiterentwicklung von Produktionsprozessen und zur Steigerung der innerbetrieblichen Effizienz einzusetzen – eine solide Basis für intelligente, datengetriebene Geschäftsmodelle im industriellen Umfeld.