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Big Data Analytics für Industriesysteme Big Data Analytics ist Basistechnologie für Industrie 4.0

| Autor / Redakteur: Dipl.-Phys. Oliver Schonschek / Matthias Back

Die Analyse von Big Data ermöglicht nicht nur Security Intelligence, sondern auch Industrial Intelligence und macht dadurch Industrie 4.0 erst möglich.

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Big Data Analytics ist zu einer zentralen Komponente der modernen, intelligenten Security geworden.
Big Data Analytics ist zu einer zentralen Komponente der modernen, intelligenten Security geworden.
(Bild: © iconimage - Fotolia)

90 Prozent der Industrieunternehmen im DACH-Raum nutzen weniger als die Hälfte ihrer Daten, so die Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics 2015“. 34 Prozent der befragten Unternehmen nutzen analytische Systeme in der Produktion, 40 Prozent in der Logistik, im Qualitätsmanagement (QM) sind es 20 Prozent. Es besteht somit einiges an Nachholbedarf.

Wie die Marktforscher von IDC in der Studie „Industrie 4.0 in Deutschland 2015“ [PDF] betonen, sind IT-Lösungen und Cloud Computing als Enabler von Industrie 4.0 zu sehen. Genannt werden insbesondere Security Software, Big-Data-Analytics-Lösungen, zentrale CPS-Plattformen (Cyber Physical System) und Digital Factory Solutions.

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Bedenkt man, dass Big Data Analytics zu einer zentralen Komponente der modernen, intelligenten Security geworden ist und damit gleich zweifach zu den Enablern von Industrie 4.0 zählt, wird der hohe Stellenwert der Analyse von Big Data für die Industrie und für die Entwicklung hin zu Industrie 4.0 mehr als deutlich. In einer Artikelserie soll deshalb Big Data Analytics für industrielle Systeme genauer betrachtet werden.

Big Data Analytics: Breites Anwendungsfeld in der Industrie

Die folgenden Beispielanwendungen von Big Data Analytics in der Industrie zeigen, was bereits heute genutzt wird. Die Beispiele belegen, dass Industrieunternehmen nicht zögern sollten, die Möglichkeiten von Big Data für sich zu nutzen.

Im Verbund der SmartFactoryKL geht es um die Themen Datenintegration, Datenanalyse und Vermeidung von Ausfallzeiten mit dem Ziel von „Zero Downtime“. Im Mittelpunkt stehen die Vernetzung heterogener Systeme verschiedener Hersteller durch gemeinsame Standards – sowohl auf mechanischer, elektrischer als auch informationstechnischer Ebene – sowie der Einsatz von Analyse-Software. Die Idee ist es, Produktions- und Qualitätsprobleme rechtzeitig zu erkennen und beheben zu können, um Produktionsausfälle zu vermeiden.

Die Plattform Apama Streaming Analytics bietet eine Unterstützung für zahlreiche Anwendungen, darunter vorausschauende Instandhaltung, Logistik sowie andere Anwendungsfälle zum Internet of Things (IoT, Internet der Dinge). Predictive Analytics ermöglicht es dabei, für bestimmte Ereignisse bereits im Vorfeld entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Kann ein Unternehmen besser absehen, wann eine Wartung erfolgen sollte, können hochwertige Maschinen und Geräte instandgehalten werden, bevor es zu Ausfällen kommt.

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Über den Autor

Dipl.-Phys. Oliver Schonschek

Dipl.-Phys. Oliver Schonschek

IT-Fachjournalist, News Analyst und Commentator bei Insider Research