Splunk
Durch Datenanalyse die Möglichkeiten des IoT ausschöpfen
Das IoT eröffnet die Chance auf rationellere Produktionsprozesse sowie neue Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten nur dann, wenn die entstehenden Daten entsprechend analysiert und genutzt werden. Eine Software, die dies annähernd in Echtzeit bewältigt, ist hier klar im Vorteil.
Frank Böning, Vice President Central Europe beim Analyse-Software-Hersteller Splunk, erläutert die Hintergründe.
Markt&Technik: Welche Möglichkeiten bietet das IoT für neue Geschäftsmodelle?
Frank Böning: In den allermeisten Unternehmen hat sich inzwischen das Bewusstsein gefestigt, dass das IoT zu einem Mehrwert führen kann: Es erhöht die Flexibilität, verringert die Kosten – etwa durch Predictive Maintenance – und ermöglicht neuartige Wertschöpfungsketten vor allem in puncto Zulieferung, Auslieferung und Point of Sales. Die Triebfeder in den Unternehmen, sich mit dem Thema IoT zu befassen, ist der Wunsch, sich in einem oder mehreren Bereichen zu verbessern und neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Jedes Unternehmen versteht freilich etwas anderes unter IoT, weil sich die Vorstellungen, was damit zu erreichen sei, stark unterscheiden. Aber immerhin wird ein einmal installiertes IoT in vielen Firmen dynamisch angepasst, um es zu verbessern, sodass „nach dem Projekt“ stets „vor dem Folgeprojekt“ bedeutet. Unser Ziel als Splunk besteht darin, mit unseren Techniken die Voraussetzungen für vielfältige Einblicke in die Wertschöpfungskette zu schaffen.
Um welche Techniken geht es hier im Einzelnen?
Es geht um Software für die Datenanalyse annähernd in Echtzeit: Die Welt des IoT ist gekennzeichnet durch eine große Datenvielfalt, die nur schwer in ein übergreifendes Verständnis zu bringen ist. Die Datenmenge wächst exponentiell, und das Durcheinander der Datenquellen nimmt zu. Es geht also darum, mit heterogenen Datenmassen aus unterschiedlichen Quellen in skalierbarer Weise umzugehen. Wenn dies gelingt und die Bedeutung der Daten verstanden wird, ist die wichtigste Voraussetzung für Entscheidungen erfüllt.
Mit welchen Datenquellen kann die Splunk-Software umgehen?
Ob Sensoren, SPSen, Cloud, Edge, ERP-System oder MES – sie alle sind Datenquellen. Egal aus welcher Quelle die Daten stammen, ob sie unstrukturiert oder strukturiert sind, über welches Protokoll oder welche Schnittstelle sie erfasst werden: Die Splunk-Software liest die Daten nahtlos ein. Wenn die Daten einmal im Splunk-System integriert sind, lassen sie sich mit unterschiedlichen Vorzeichen immer wieder neu analysieren. Anwender können dann Muster in den Daten erkennen, und mittels künstlicher Intelligenz werden neue Geschäftsprozesse möglich.
Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz (KI) in diesem Zusammenhang?
KI ist natürlich abhängig von dem, was passiert. Wenn die erfassten Daten annähernd in Echtzeit bereitstehen, kann die Splunk-Software mittels KI Muster erkennen. Splunk systematisiert also die Mustererkennung mittels KI.
Die annähernde Echtzeit resultiert aus der Fähigkeit, standardisierte Analysen heterogener Daten durchzuführen und mittels KI die Mustererkennung zu systematisieren. Wir leben also mit dem Chaos und nutzen es, um die Breite und Tiefe der Datenanalyse zu verbessern.
Welche Aspekte umfasst die Mustererkennung aus Ihrer Sicht?
Mustererkennung bedeutet, unerwünschte Verhaltensweisen von Maschinen und Anlagen mithilfe der erfassten Daten aufzuspüren und zu analysieren. Es geht also darum, einer Maschine auf die Schliche zu kommen, wenn sie nicht läuft, wie sie sollte. DB Cargo beispielsweise hat alle seine Lokomotiven mit der Splunk-Software ausgestattet. Mittels der erfassten Sensordaten werden die Lokomotiven überwacht, und wenn sie Verhaltensweisen zeigen, die nicht sein dürfen, müssen sie in die Werkstatt. Eine periodische Wartung ist daher nicht mehr nötig, sondern die Wartung kann – was viel sinnvoller und kostengünstiger ist – auf Datenanalyse und Erkennung von Verhaltensmustern beruhen. Sehr vorteilhaft ist ferner, dass sich die Splunk-Lösung auch in bestehende Maschinen und Anlagen – und Lokomotiven – einbinden lässt.
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