Datennutzung in der Prozessindustrie Wie erzeugen Daten wirtschaftlichen Wert?

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Um Daten nutzbar zu machen, ihnen „Wert“ zu verleihen, bedarf es hochmoderner technischer Lösungen inklusive KI und digitalem Zwilling. Das stellt Industrie und Technologieentwickler vor große Herausforderungen. Doch der Aufwand lohnt sich, erzählt Eckard Eberle, CEO von Siemens Process Automation.

„Daten sind das neue Öl“, sagt der britische Mathematiker Clive Humby. Bedeutet das also, dass jeder Prozessanlagenbetreiber quasi ein riesiges Ölfeld besitzt? Schöne Vorstellung. Allerdings ergänzt Humby: „Genau wie Rohöl sind Daten wertvoll aber unbrauchbar, solange sie nicht weiterverarbeitet sind. Und wie Rohöl in Benzin, Kunststoffe, Chemikalien etc. verarbeitet werden muss, um Gewinn zu erwirtschaften, müssen Daten aufgeschlüsselt und analysiert werden, um wertvoll zu werden.“ Damit zeigt er, wo die Reise hingehen muss, damit der ursprüngliche Vergleich Bestand hat.

Aber wie sieht diese Datenweiterverarbeitung – ich wage sogar zu sagen Datenveredelung – aus? Wir stehen zunächst vor dem Problem, dass Anlagendaten sowohl während des Betriebs als auch schon lange vor der Inbetriebnahme generiert werden: in der Verfahrenstechnischen Planung, der Automatisierung, aus Simulationen und vielen weiteren Bereichen. Hinzu kommt, dass sich diese Daten auf unzählige Systeme verteilen, manche sind digital dokumentiert, andere stehen auch heute noch in Aktenordnern physisch in Papierform in Archiven. Von Konnektivität oder Synchronisation keine Spur. Da diese Daten oft veraltet, sprich schon wieder überholt sind und „im Dunkeln“ liegen, nennen wir sie gerne „Dark Data“.

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Aktualität und Konnektivität sind das A und O

Mit diesen „Dark Data“ scheinen wir meilenweit von Humbys Vergleich entfernt zu sein, denn wie sollen derart inkonsistente, zusammenhanglose und ungenaue Daten veredelt, ja gar „wertvoll“ gemacht werden? Ist das überhaupt – wirtschaftlich rentabel – zu schaffen? Ja. Und glücklicherweise gibt es die Lösung dazu bereits: der digitale Zwilling der Anlage als virtuelles Abbild der Realität, und das über ihren gesamten Lebenszyklus. Er lässt sich für Brownfield-Anlagen ebenso einsetzen wie für Greenfield-Projekte. Entscheidende Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz ist jedoch, dass er stets auf dem aktuellen Stand der physischen Anlage gehalten wird.

Dazu bieten wir von Siemens die Cloud-basierte Softwarelösung Plantsight als technologische Grundlage für einen vollständigen digitalen Zwilling. Der Anwender kann über einen gängigen Webbrowser auf Plantsight zugreifen, das oben bereits beschriebene Problem – die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen mittels Micro-Services und Konnektoren – zu lösen. Entscheidend ist zudem der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), die Anlageninformationen zusammenführt und bei Bedarf ergänzt.

KI und Vergleichbarkeit sichern Qualität

Mit Plantsight gelingt es auch, Daten in ihren anlagenspezifischen Kontext zu stellen, der wiederum entscheidend dafür ist, ihre genaue Bedeutung zu verstehen und angemessen auf Veränderungen zu reagieren. Dazu können die Anwender im Plantsight-Webportal auf die rollenbasiert dargestellten Informationen und KI-gestützte Handlungsvorschläge zugreifen. Um den langfristigen Erfolg messbar zu machen, sorgen integrierte Technologien dafür, dass die Qualität und Vollständigkeit der Anlageninformationen stets überwacht werden und dass Änderungen der Anlagenleistung in Bezug auf Anlagenmerkmale oder Anlagenänderungen vergleichbar sind.

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Daten und Öl – ein Vergleich, der hinkt

Der digitale Zwilling durch Plantsight dient als dynamisches Anlagen-Abbild, das sich aus Daten der Prozess- und Automatisierungstechnik, Design- und Engineeringinformationen, Simulation sowie aus Betriebsdaten zusammensetzt. Auf der Digital-Twin-Plattform in Plantsight werden reale und virtuelle Welt miteinander in Einklang gebracht, Auslastungs- und Effektivitätsdaten ermittelt und via KI fundierte Entscheidungen bezüglich Effizienz und Wachstum ermöglicht.

Also bestätigt sich am Ende Humbys Behauptung doch? Sind Daten das neue Öl? Bedingt. Daten stellen uns hinsichtlich ihrer Weiterverarbeitung vor größere Herausforderungen als Öl. Um sie in gewinnbringende Erkenntnisse umzuwandeln, ist sehr viel Erfahrung im Umgang mit Daten, ihrer Analyse und ihrer Kontextualisierung notwendig. Daher bin ich der Meinung, dass man durch die Gleichsetzung von Daten mit Öl die Komplexität der Thematik kleinredet.

Und ich habe noch einen zweiten Einwand. Im Gegensatz zu Daten sind bei Öl Ressourcen wie auch Anwendungsmöglichkeiten begrenzt. Während Öl langsam aber sicher seinem wertschöpferischen Ende entgegen geht, stehen wir mit der Nutzung von Daten erst am Anfang. Die Potenziale sind schier unendlich und daher wage ich eine optimistische Prognose: Wenn die technologische Entwicklung zur Datennutzung so rasant weiter geht wie bisher, werden Daten den Wert von Öl schnell übersteigen.

Tipp der Redaktion:Die Corona-Pandemie hat das Thema Digitalisierung auch in der Prozessindustrie verstärkt in den Fokus gerückt. Der Smart Process Manufacturing Kongress 2020 reflektiert in diesem Jahr unter dem Motto „Die Digitalisierung entmystifizieren“, welche Strategien für die Zukunft Erfolg versprechen. Erfahren Sie mehr am 27./28. Oktober auf unserer digitalen Webkonferenz. Jetzt anmelden!

* Der Autor ist CEO von Siemens Process Automation.

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