Kleine Unterschiede, große Wirkung

Stefan Podhajski von Kapsch BusinessCom. (c) Kapsch

Big Data Analytics in der Industrie.

Ein Expertenkommentar von Stefan Podhajski, Kapsch BusinessCom. Im Sport sind es oft Sekundenbruchteile oder wenige Millimeter, die über Sieg oder Niederlage entscheiden. Diese minimalen Unterschiede sind mit freiem Auge kaum wahrnehmbar. Erst Zielfotos oder präzise Zeitmessungen zeigen, wer tatsächlich die Sieger sind.
In Produktionsbetrieben ist es ähnlich. Wer die nötige Technik beherrscht, wer eine gute Kondition hat, hat den Wettbewerb noch nicht gewonnen. Dafür braucht es ein Quäntchen mehr. Um dieses zu finden, werden Messtechnologien eingesetzt, die Unmengen an Daten sammeln, welche dann in aufwändigen Verfahren ausgewertet und zur Optimierung von Produktionsabläufen und Produkten verwendet werden. Diese kleinen Unterschiede haben oft große Wirkung. Analytische Methoden sorgen dafür, dass die Qualität der eigenen Produkte eine Spur besser ist als die der Mitbewerber. Sie helfen, den Ausschuss zu reduzieren und damit auch die Kosten signifikant zu senken. Und sie bieten wertvolle Information für die Wartung von Maschinen. Mit dieser sogenannten „Predictive Maintenance“ wird kein Ersatzteil mehr zu früh oder zu spät getauscht, und der Betrieb läuft ohne kostspielige Stillstände oder Leerläufe weiter.

Zwei Arten von Analysen
Dabei unterscheidet man generell zwei Arten von Analysen: Mit Hilfe von Data Mining und klassischen Business-Intelligence-Lösungen werden Daten aus der Vergangenheit ausgewertet, um Ereignisse zu identifizieren und deren Ursache festzustellen. Das ist nicht neu. Neu daran ist, dass es immer bessere und günstigere Sensoren gibt, die große Mengen an Informationen im laufenden Betrieb erfassen, welche durch den Menschen nicht mehr verwertbar sind.

Bei der zweiten Art werden anhand von statistischen Methoden zukunftsbezogene Aussagen getroffen. Mit Predictive Analytics lassen sich im industriellen Umfeld Vorhersagen hinsichtlich Produktqualität oder Maschinenwartungen realisieren. Immer öfter werden basierend darauf auch automatisierte Entscheidungen getroffen. Maschinen kalibrieren sich etwa selbst, wenn sich Parameter wie Temperatur oder die Qualität des Rohstoffs ändern. Big Data Analytics ist neben M2M-Kommunikation, digitalen Assistenzsystemen und Information Security ein bedeutender Baustein der sogenannten „Industrie 4.0“, die Unternehmen einen entscheidenden Vorteil verschafft.

Der Autor DI (FH) Stefan Podhajski ist Experte für ICT Business Services bei Kapsch BusinessCom.