Was ist Industrial DataOps?
Industrial DataOps revolutioniert die Art, wie produzierende Unternehmen mit Shopfloor-Daten umgehen. Erfahren Sie, warum dieser Ansatz das Potenzial hat, klassische MES-Projekte abzulösen.
Die Herausforderung: Produktionsdaten nutzbar machen
Produzierende Unternehmen erzeugen täglich Terabytes an Daten. Maschinen, Steuerungen, Sensoren und IT-Systeme produzieren einen konstanten Datenstrom. Doch die Realität in den meisten Werken sieht anders aus: Diese Daten liegen in Silos, sind schwer zugänglich und werden kaum für Entscheidungen genutzt.
Klassische Ansätze wie MES-Implementierungen oder BI-Projekte versprechen Abhilfe – doch sie dauern oft Jahre, kosten Millionen und erfüllen am Ende nur einen Bruchteil der ursprünglichen Anforderungen.
Industrial DataOps: Ein neuer Ansatz
Industrial DataOps überträgt bewährte Prinzipien aus der Software-Entwicklung auf die industrielle Datennutzung. Der Fokus liegt auf:
Schneller Wertschöpfung
Statt jahrelanger Großprojekte: erste Ergebnisse in Wochen. Iterative Verbesserung basierend auf echtem Feedback.
Daten vor Funktionen
Der Zugang zu den Daten hat Priorität. Anwendungen werden auf Basis der verfügbaren Daten entwickelt – nicht umgekehrt.
Self-Service für Fachanwender
Produktionsleiter und Instandhalter können selbst Dashboards und Reports erstellen, ohne für jede Änderung auf IT-Ressourcen warten zu müssen.
Automatisierung
Manuelle Datenerfassung und Excel-basierte Auswertungen gehören der Vergangenheit an. Daten fließen automatisch vom Shopfloor in die Analyse.
Der Vergleich: MES vs. Industrial DataOps
| Aspekt | Klassisches MES | Industrial DataOps |
|---|---|---|
| Time-to-Value | 12-24 Monate | 4-8 Wochen |
| Investition | 500k-2M€ vorab | Pay-as-you-grow |
| Anpassungen | Aufwändiges Customizing | Self-Service |
| Erweiterbarkeit | Herstellerabhängig | Offene Standards |
| Risiko | Hohe Vorabinvestition | Inkrementell |
Die drei Phasen von Industrial DataOps
1. CONNECT – Daten erfassen
Die Anbindung von Maschinen, Steuerungen und bestehenden Systemen. Unabhängig vom Hersteller, Alter oder Protokoll.
2. PROCESS – Daten veredeln
Rohdaten werden kontextualisiert, harmonisiert und in Informationen verwandelt. Aus “Wert 42 von Sensor X” wird “Temperatur Anlage 7 liegt 5°C über Sollwert”.
3. APPLY – Daten nutzen
Die veredelten Daten werden in Anwendungen nutzbar: Dashboards, Alarme, Analysen und perspektivisch KI-Modelle.
Warum Industrial DataOps besonders für den Mittelstand interessant ist
Mittelständische Fertigungsunternehmen haben besondere Anforderungen:
- Begrenzte IT-Ressourcen: Keine 10-köpfige Digitalisierungsabteilung
- Pragmatismus: Lösungen müssen funktionieren, nicht nur auf dem Papier glänzen
- Heterogene Maschinenparks: Von der 30-jährigen Bestandsanlage bis zur neuen CNC-Maschine
- Kostenbewusstsein: Investitionen müssen sich rechnen – und zwar absehbar
Industrial DataOps adressiert genau diese Punkte: Schneller Start, überschaubare Kosten, schrittweise Erweiterung basierend auf echtem Mehrwert.
Fazit: Der pragmatische Weg zur datengetriebenen Produktion
Industrial DataOps ist kein Marketing-Begriff, sondern ein fundamentaler Paradigmenwechsel. Statt monolithischer Systeme und jahrelanger Projekte ermöglicht dieser Ansatz einen pragmatischen, schrittweisen Weg zur datengetriebenen Produktion.
fabrikpuls wurde von Grund auf als Industrial DataOps Plattform konzipiert und hilft mittelständischen Fertigern, ihre Produktionsdaten in Wochen statt Jahren nutzbar zu machen.
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