Innovative IIoT-Werkzeuge Angestammte Expertise intelligent ergänzen

Integrationsfähigkeit minimiert die Gefahr des Vendor Lock-in

Weil Maschinen und Geräte Daten fortlaufend in unterschiedlichsten Umgebungen generieren, kommt dem Data-Routing eine entscheidende Rolle zu. Noch werden viele dieser Daten in Silos gehalten und verarbeitet. In Zukunft wird die übergreifende Konnektivität jedoch immer wichtiger. Daten müssen dann bereits dort verarbeitet werden, wo sie entstehen – an der Edge. Die Lösung muss in der Lage sein, die relevanten Daten und Parameter vor Ort zu identifizieren und sie auf Basis unterschiedlichster Protokolle und Datenstrukturen entsprechend zu übermitteln. Edge-basierte Lösungen bilden hierfür eine entsprechende Grundlage. Voraussetzung ist allerdings eine leichte Integration in existierende Anwendungen auf Basis von Standard-Adaptern und Schnittstellen für herstellerspezifische Protokolle sowie ein automatisiertes Datenrouting, das eine einfache Weiterleitung der Maschinendaten in unterschiedliche Apps erlaubt.

Ein intelligentes und vor allem offenes Edge-Routing vermeidet darüber hinaus den Vendor Lock-in, indem mittels einfacher Konfiguration entschieden werden kann, wohin die jeweiligen Daten übersandt werden. Vorteilhaft ist die Möglichkeit zum Aufsetzen komplexer Szenarien, die das Übersenden an mehrere Zielsysteme ermöglichen soll.

Das Verlangen nach Kontrolle und Management

Die Datennormalisierung bereits auf Edge-Level ist eine weitere Funktion, die für einen reibungslosen Datenmodellierungs- und Analyse-Prozess in der Cloud sorgt. In Anbetracht der Vielfalt der Datenstrukturen und -definitionen in unterschiedlichen Maschinen und deren Entwicklungsgenerationen, führt dies zu einer erhöhten Datenqualität. Vorberechnungen auf Edge-Level ermöglichen zudem eine bessere Kontrolle über die zu transferierenden Datenmengen, reduzieren die Datenlast und damit letztlich auch die Kosten. Zudem können Edge-Gateways die zu übertragenen Daten auch lokal zwischenpuffern. Das ist deshalb von Bedeutung, weil es häufig an Bandbreite oder der Stabilität der Verbindungen fehlt.

Und letztlich kommt der Datensicherheit auch im industriellen IoT eine mehr und mehr bedeutsame Rolle zu. Industrielle Anwendungen entwickeln sich zu einem Angriffspunkt, nicht zuletzt getrieben durch eine Vielfalt an spezifischen Schnittstellen und Protokollen, die nicht für einen Einsatz in der Cloud entwickelt wurden. Das erfordert ein stichhaltiges Konzept für die Data-Security von der Maschine über die Cloud bis zum Anwender. Dies schließt Authentifizierung, Autorisierung und Methoden zur Minimierung der Angriffsfläche ein.

Datenmanagement ist die Herausforderung der kommenden Jahre
Das Problem der Entwicklung und Integration von Maschinen und Anlagen in durchgängige IIoT- und Industrie-4.0-Konzepte liegt längst nicht mehr in der Generierung von Daten. Erforderlich sind vielmehr Lösungen für die Datenanalyse und das Datenmanagement, die auch in der Lage sind, die typischen großen Datenmengen handzuhaben und je nach Bedarf geeignet bereitzustellen, um für Hersteller und ihre Kunden intelligente Konzepte zu ermöglichen ohne sich in Abhängigkeiten zu begeben.

Die Realität zeigt, dass vor allem mittelständische Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus heute in der Regel oftmals nicht über die notwendigen Kompetenzen und geeignete Ressourcen verfügen, um die notwendige digitale Transformation zu realisieren, vor allem, wenn es um komplexe Themen wie Data-Science oder Machine-Learning geht.

Moderne Data-Management-Plattformen für das IIoT schlagen hier die Brücke, indem sie eine vereinfachte Integration, Verwaltung und Verarbeitung aller Datentypen erlauben. Sie basieren auf Low-Code-Architekturen für die Steigerung der Wirtschaftlichkeit und zur schnelleren Erzielung von Ergebnissen. Ein automatisiertes Datenrouting sorgt zudem für die Effizienz und Zuverlässigkeit der Prozesse. Und letztlich bilden sie auch die Grundlage für die Vermeidung von Hersteller-Lock-Ins, die der Flexibilität entgegenstehen.