In der heutigen datengetriebenen Welt stehen produzierende Unternehmen vor der Herausforderung, große Mengen an Betriebs- und Maschinendaten effizient zu nutzen. Oft sind diese Daten in isolierten Systemen gespeichert, was eine ganzheitliche Analyse erschwert. Die Bereitstellung eines zentralen Data Lakes mit integrierter Datenvisualisierung mithilfe von Dashboards bietet eine leistungsstarke Lösung, um Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren, zu analysieren und in Echtzeit darzustellen. Im Folgenden betrachten wir wie solch ein Ansatz technologisch umgesetzt werden, welche Möglichkeiten dies für Unternehmen bietet und welche Probleme dadurch gelöst werden können.

Viele Unternehmen speichern ihre Produktionsdaten in separaten Systemen wie Maschinensteuerungen, ERP-Systemen oder Excel-Tabellen. Ohne eine zentrale Plattform fehlt der schnelle Überblick und die Möglichkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Die verteilte Speicherung führt dazu, dass verschiedene Abteilungen mit unterschiedlichen Datensätzen arbeiten, was Inkonsistenzen verursacht und Abstimmungen erschwert. Daten liegen häufig in proprietären Formaten vor, sodass der Zugriff und die Weiterverarbeitung durch andere Systeme oder Anwendungen kompliziert sind. In vielen Fällen sind Datensilos entstanden, bei denen einzelne Abteilungen nur begrenzten Zugriff auf relevante Informationen haben. Dadurch wird eine abteilungsübergreifende Analyse nahezu unmöglich, was die Effizienz und Innovationskraft hemmt. Oft müssen Mitarbeiter Daten mühsam exportieren und manuell zusammenführen, was zeitaufwendig ist und eine hohe Fehleranfälligkeit mit sich bringt. Da viele Systeme keine automatisierte Datenverarbeitung ermöglichen, ist es erforderlich, regelmäßige Berichte und Analysen manuell zu erstellen, was nicht nur ineffizient, sondern auch fehleranfällig ist.

Ein weiteres zentrales Problem ist, dass viele Unternehmen reaktiv statt proaktiv agieren. Ohne eine zentrale Datenplattform werden Probleme erst erkannt, wenn sie bereits zu Produktionsausfällen oder hohen Kosten geführt haben. Das Fehlen einer einheitlichen Datengrundlage erschwert es, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Einflussfaktoren zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Maschinenstillstände, Qualitätsmängel oder ineffiziente Ressourcennutzung werden oft erst dann identifiziert, wenn die Auswirkungen bereits spürbar sind. Eine präventive Analyse in Echtzeit kann helfen, Ausfälle und Ineffizienzen frühzeitig zu identifizieren und zu vermeiden.

Ein Data Lake ermöglicht die Speicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen. Produktionsdaten aus Maschinensteuerungen, IoT-Geräten, ERP-Systemen oder Qualitätskontrollsystemen können zentral abgelegt werden, um eine einheitliche Datengrundlage zu schaffen. Durch die Integration dieser Daten und deren Visualisierung erhalten Unternehmen die Möglichkeit, relevante Kennzahlen in Echtzeit zu überwachen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Moderne Data Lakes bieten eine flexible Datenarchitektur, die sowohl historische als auch Echtzeitdaten verarbeiten kann. Dies erlaubt eine kontinuierliche Analyse von Maschinenzuständen, Produktionsauslastung und Energiekosten. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen lassen sich Muster und Trends erkennen, die für vorausschauende Wartung genutzt werden können. Dadurch werden ungeplante Stillstände reduziert und die Effizienz der Produktion verbessert.

Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, benutzerdefinierte Dashboards für verschiedene Stakeholder zu erstellen. Während das Management Zugriff auf aggregierte Geschäftskennzahlen benötigt, möchten Produktionsleiter detaillierte Analysen zu Maschinenlaufzeiten und Ausschussraten einsehen. IT-Abteilungen profitieren von einer zentralisierten Plattform, die Datenintegration und Sicherheitsanforderungen gewährleistet.

Durch die Implementierung intelligenter Benachrichtigungssysteme können Produktionsmitarbeiter sofort alarmiert werden, wenn kritische Werte überschritten werden oder Maschinen außerhalb definierter Parameter arbeiten. Dies ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Probleme und minimiert Ausfallzeiten. Zusätzlich erleichtern automatisierte Berichte und Compliance-Checks die Einhaltung regulatorischer Anforderungen, wie beispielsweise der DSGVO oder branchenspezifischer Normen.

Die Integration eines Data Lakes mit smarten Dashboards basiert auf modernen Cloud-Technologien. Die Datenanbindung von verschiedene Datenquellen, wie Anlagen und Sensoren aber auch SAP und OPC UA kann durch verschiedenste Cloud-Technologien umgesetzt werden. Dies ermöglicht eine nahtlose Erfassung von Echtzeit- und Batch-Daten aus unterschiedlichen Systemen, darunter Maschinensteuerungen, IoT-Geräte und ERP-Systeme.

Zur sicheren und skalierbaren Speicherung in einem Data Lake stehen diverse Storage-Lösungen zur Verfügung. Die Speicherung der Daten benötigt eine notwendige Flexibilität, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu verwalten.

Die Verarbeitung der Daten erfolgt mit leistungsstarken Werkzeugen wie Microsoft Fabric, Databricks oder Azure ML Studio. Diese Technologien ermöglichen es, Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln. Mit Databricks lassen sich komplexe Datenpipelines erstellen, die Datenbereinigung, Transformation und Aggregation in großem Maßstab ermöglichen. Azure ML Studio erlaubt es, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und vorausschauende Analysen durchzuführen, um beispielsweise Anomalien frühzeitig zu erkennen und präventive Maßnahmen einzuleiten.

Schließlich sorgen interaktive Dashboards mit Power BI für eine intuitive Visualisierung der Produktionskennzahlen. Power BI ermöglicht es, Echtzeit-Daten in übersichtlichen Diagrammen darzustellen, Filterfunktionen zu nutzen und benutzerdefinierte Dashboards für verschiedene Stakeholder bereitzustellen. Management, Produktionsleitung und IT-Teams erhalten so eine maßgeschneiderte Ansicht auf relevante Kennzahlen, die für ihre spezifischen Anforderungen optimiert sind.

Schritt 1:  Cloudumgebung einrichten

Die erfolgreiche Zentralisierung und Visualisierung von Produktionsdaten erfordert eine durchdachte und strukturierte Vorgehensweise. Der erste Schritt besteht in der Einrichtung einer stabilen Cloud-Umgebung. Hierbei wird die gesamte Infrastruktur in dem Cloud-Anbieter Ihrer Wahl aufgebaut, um eine sichere und skalierbare Speicherung sowie Verarbeitung der Daten zu gewährleisten. Produktionsdaten aus Maschinen, Sensoren und Steuerungen werden verschlüsselt in die Cloud übertragen. Eine zentrale Instanz sorgt dafür, dass mehrere Kunden dieselbe Plattform nutzen können, wobei eine strikte Zugriffskontrolle sicherstellt, dass nur autorisierte Benutzer auf die jeweiligen Daten zugreifen.

Schritt 2:  Benutzerverwaltung

Ein weiterer essenzieller Schritt ist die Benutzerverwaltung und Authentifizierung. Hier wird ein Identity Provider für die Anmeldung externer Kunden aufgesetzt, um den Zugriff auf das System zu regulieren. Eine rudimentäre Benutzerverwaltung mit einer Admin-Rolle ermöglicht eine erste Steuerung der Nutzerrechte, wobei eine automatisierte Self-Service-Funktion für spätere Erweiterungen vorgesehen werden kann.

Schritt 3:  Skalierung und Performance

Die Skalierbarkeit und Performance der Plattform sind von Beginn an ein zentrales Anliegen. Die Architektur sollte zu Beginn so ausgelegt werden, dass sie passen zu Ihren Bedürfnissen skaliert werden kann. Dabei liegt der Fokus zunächst auf einer schnellen Umsetzung, um frühzeitig einen Mehrwert für den Kunden zu schaffen. Spätere Optimierungen und Erweiterungen können sukzessive erfolgen, sobald die Grundstruktur steht.

Schritt 4: Visualisierung in Dashboards

Für eine effektive Nutzung der gesammelten Daten wird ein intuitives Dashboard entwickelt. Dieses stellt Live-Daten der Anlagen übersichtlich dar und ermöglicht es, wichtige Kennzahlen auf einen Blick zu erfassen. Das Dashboard wird an das Corporate Identity des Kunden angepasst und im Responsive Design gestaltet, sodass es sowohl auf Desktop- als auch auf mobilen Endgeräten optimal nutzbar ist.

Schritt 5: Analyse und Machine Learning

Zusätzlich bietet dieses Vorgehen die Möglichkeit, Machine Learning in die Analyse der Produktionsdaten zu integrieren. Mithilfe von Technologien wie Azure ML Studio oder Databricks können historische Daten genutzt werden, um vorausschauende Analysen und Optimierungen durchzuführen. Machine Learning-Modelle können kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden, um sich an veränderte Produktionsbedingungen anzupassen und noch genauere Vorhersagen zu treffen.

Schritt 6: Schneller PoC

Die erste Version der Plattform wird innerhalb von wenigen Monaten für Kunden bereitgestellt. Diese frühe Markteinführung ermöglicht es, wertvolles Feedback zu sammeln und die Lösung schrittweise weiterzuentwickeln. Durch eine iterative Weiterentwicklung und Skalierung kann die Plattform langfristig wachsen und zusätzliche Funktionen sowie neue Kundenanforderungen integrieren.

Schritt 7: Support

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Wartung und der Support der Plattform. prenode übernimmt die Wartung der technologischen Komponenten, um einen stabilen Betrieb und regelmäßige Updates zu gewährleisten. Dies sichert eine kontinuierliche Verfügbarkeit und optimierte Performance.

Die Integration von Data Lakes mit smarten Dashboards bietet Unternehmen eine leistungsfähige Lösung, um Daten effizient zu nutzen und die Produktion zu optimieren. Durch die Kombination von Echtzeit-Analysen, KI-gestützten Prognosen und automatisierten Berichten können Produktionsleiter datengetriebene Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Wir begleiten sind von der Anforderungsaufnahme, über die Implementierung bis zum weiteren Betrieb und Support.