Dieses Bild ist eine Erinnerung an die Vergangenheit. Es war eine ikonische Grafik, mit der Wonderware (jetzt Teil von AVEVA) vor 23 Jahren seine "Bottoms Up"-Strategie für Industriedaten vorstellte. Während Strategien kommen und gehen, wurde ich an eine Diskussion aus dem Jahr 2000 erinnert, die sich anfühlt, als gehöre sie ins Heute.
Wir haben nachgedacht: Echtzeit-Informationen aus dem Betrieb sind die Grundlage für intelligente, strategische Geschäftsentscheidungen. In diesem Szenario fließen die Informationen auf natürliche Weise von den Mitarbeitern und Anlagen in der Fabrik zu den Unternehmenssystemen. Die Mitarbeitenden werden zu informierten Fachkräften, die Handheld-Geräte und Echtzeit-Steuerungs- und Prozessinformationen nutzen.
Wenn dies ein Tweet gewesen wäre, würden wir sagen, dass er heute mehr denn je gilt und wenn die Aussage auch immer noch aktuell ist, geht sie nicht weit genug, um die unzähligen Herausforderungen zu bewältigen, mit denen die herstellenden Unternehmen konfrontiert sind. Heute nutzen die Hersteller Daten und industrielle Software, um ihre eigene Version von "Bottoms Up" zu schaffen. Was ursprünglich als Informationsfluss von der Fabrikhalle zum Unternehmen gedacht war, hat sich zu einem beidseitigen Informationsaustausch entwickelt, der Geschäftsdatensilos und sogar organisatorische Grenzen überschreitet. Dies ist das Debüt der vernetzten industriellen Wirtschaft, in der Daten nicht mehr nur in Form von begrenzten Electronic Data Exchange oder kurz EDI-Transaktionen, sondern in ihrer ganzen Fülle ausgetauscht werden, so dass die Unternehmen ihre Effizienz und Nachhaltigkeit in großem Umfang verbessern und neue Geschäftsmodelle und Einnahmequellen schaffen können.
Der wichtigste Wegbereiter für diese Digitalisierungswelle ist die Cloud. Sie ist hyper-skalierbar, immer und überall verfügbar und ermöglicht es uns, das "Big" in "Big Data" zu nutzen, indem wir Daten aus verteilten Anlagen und vernetzten Funktionsbereichen zusammenführen. Fehlende, verzögerte, beschädigte oder falsche Daten können jedoch die daraus gewonnenen Erkenntnisse zunichtemachen und nicht nur den Gewinn, sondern auch die Sicherheit von Arbeitnehmern und Verbrauchern beeinträchtigen. Um die Datenintegrität zu gewährleisten und den so genannten "Datensumpf" zu vermeiden, hat die amerikanische Food and Drug Administration ALCOA+ eingeführt, um die Attribute der Datenintegrität zu beschreiben. Ich möchte hier nur auf das "+" eingehen. ALCOA selber ist ja eine Abkürzung und steht für Attributable - Zuordenbar; Legible and intelligible - Lesbar/Leserlich und Verständlich; contemporaneous - Zeitgleich aufgezeichnet; Original; Accurate - Genau und korrekt. Aber zurück zu dem "+", dies bedeutet, dass Daten verfügbar, dauerhaft, konsistent und vollständig sein müssen, um als vertrauenswürdig zu gelten. Und dies gilt nicht nur für die USA.
Verfügbar: Für Ihr Produktionsnetzwerk bedeutet dies, dass die Daten in verschiedenen Regionen, Geschäftsbereichen und bei Partnern außerhalb Ihres Unternehmens, die in Ihrem Namen liefern/produzieren, verfügbar sind. Die Cloud löst dieses Verfügbarkeitsproblem auf elegante Weise, auch wenn die Sicherheit der Daten, die sowohl innerhalb des Unternehmens als auch mit externen Stakeholdern geteilt werden, gewährleistet werden muss.
Dauerhaft: Für die Herstellende Industrie ist die Datenaufbewahrung ein wichtiger Faktor für die Einhaltung von Vorschriften und die Kundenzufriedenheit. Auch hier bietet die Cloud eine Lösung. Mit Anbietern wie AVEVA, die eine Informationsplattform als Service bereitstellen, wird die Mechanik der Datenaufbewahrung über Generationen von Hardware und Software hinweg für Endanwender vereinfacht.
Konsistent: Ein konsistenter Ansatz für Daten in einem Produktionsnetzwerk ist entscheidend. Ein KPI von einem Standort muss für denselben KPI von einem anderen Standort relevant sein. Die Sicherstellung der Datenkonsistenz in einem Fertigungsnetzwerk erfordert eine einheitliche Betriebstechnologie, wie z. B. AVEVA Manufacturing Execution System und AVEVA Historian, sowie eine einheitliche Methodik für die Datenbeschaffung in allen Werken.
Vollständig: Der Zusammenhang ist alles. Es ist zwar gut, die Temperatur, den Druck und den Materialstand in einem Tank zu kennen, aber diese Informationen sind nicht verwertbar, wenn man nicht weiß, wie diese Werte zu einem bestimmten Zeitpunkt waren und wie sie für die Herstellung eines bestimmten Produkts sein sollen. Die Vollständigkeit des Datensatzes setzt voraus, dass auch die entsprechenden Metadaten erfasst und in einem konsistenten Datenmodell im gesamten Fertigungsnetzwerk und darüber hinaus aufgezeichnet werden.
Insgesamt ist die entstehende vernetzte industrielle Datenwirtschaft sehr vielversprechend für die Herstellende Industrie, die mit den anhaltenden Herausforderungen der letzten Jahre zu kämpfen haben.
