Mit IoT Analytics Maschinendaten richtig auswerten

Daten finden

Nachdem Unternehmen die Probleme der Konnektivität und Sicherheit gelöst haben, stellt sich die Frage, welche Daten denn nun wirklich relevant sind. «Das ist die Kür», sagt Barn­stedt, und rät mit Maschinenbauern und Automatisierungsanbietern aus der Branche zusammenzuarbeiten. «Diese Experten verfügen über das nötige Domänenwissen, um die für einen bestimmten Zweck wichtigen Daten von unwichtigen zu unterscheiden.»

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Im Lichthof der ETH Zürich testen Studenten das autonome Fahren anhand von Modellautos und in Gegenwart des einen oder anderen Quietscheentchens.

Bei allen Unterschieden sieht Cisco-IoT-Expertin Theresa Bui aber auch grundlegende Anforderungen, die alle IoT-Projekte auszeichnen: «Was überall gleich ist, ist der Kernbedarf an Best Practices für das IoT-Datenmanagement: das Extrahieren und Sammeln von Daten, das Sicherstellen eines einheitlichen Datenmodells, das flexible Bestimmen, wo die Daten verarbeitet werden sollen, das Verschieben verschiedener Datensätze an mehrere Orte, wann immer sie benötigt werden, und das Ermöglichen der Anwendung von Data-Governance-Richtlinien und die Gewährleistung ihrer Durchsetzung.»
Die Integrationsarbeit hört jedoch bei der Auswahl der richtigen Maschinendaten nicht auf, die Einbindung zusätzlicher Informationen etwa aus der Gebäudetechnik oder auch öffentliche Informationen wie Wetterprognosen und Verkehrsströme können zusätzlichen Mehrwert bieten.
«Manchmal ist die Produktion vielleicht deswegen schlecht, weil die Umgebungstemperatur zu hoch ist», sagt Barnstedt. Microsoft kooperiert unter anderem mit dem Industrial-IoT-Experten Honeywell, um solche Daten ebenfalls in einem einheitlichen Format zur Verfügung zu stellen.
Eine andere Initiative in diese Richtung ist die «Verwaltungsschale», ein Modell, das von der Arbeitsgruppe «Referenzarchitekturen, Standards und Normung» (AG 1) der Plattform Industrie 4.0 in Zusammenarbeit mit dem Zentralverband der Elektroindustrie (ZVEI) entwickelt wurde. Es basiert auf dem Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0) und soll Daten und Funktionen aus verschiedensten Systemen aufnehmen und in unterschiedlichsten Anwendungsszenarien bereitstellen können.


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