Die wirkliche Hürde zur Digitalisierung Sensordaten müssen vergleichbar sein!

Eine der größten Hürden für Big Data und KI sowie der digitalen Transformation liegt darin, Daten zuerst einmal zu sammeln und analysierbar  zu machen.
Eine der größten Hürden für Big Data und KI sowie der digitalen Transformation liegt darin, Daten zuerst einmal zu sammeln und analysierbar zu machen.

Es ist nicht trivial, die Daten verschiedener Sensoren vergleichbar zu machen. Erst danach aber können Industrie 4.0 und die digitale Transformation starten.

Daten in der Cloud auswerten zu lassen, eröffnet den Weg zu neuen Geschäftsmodellen. Rolls Royce etwa verkauft anstatt Düsentriebwerken zunehmend Betriebsstunden an die Hersteller von Flugzeugen. Das gelingt, weil Hunderte von Sensoren in den Triebwerken die Daten aufnehmen, kontinuierlich den Zustand anzeigen und »vorhersehen«, wann ein Teil ausgewechselt werden muss. Dann kann geplant werden, wie der Eingriff möglichst schmerzlos erfolgt. Darüber hinaus lernt das System schon allein deshalb sehr viel, weil es die Daten aller Triebwerke unter ganz unterschiedlichen Bedingungen auswerten kann. Außerdem lernt der Hersteller viel darüber, wie seine Maschinen benutzt werden. All dies fließt in den kontinuierlichen Verbesserungsprozess ein. Wer die Möglichkeiten nicht hat, im Feld die Daten und Erfahrungen zu sammeln, wird sich schwertun, neue wettbewerbsfähige Produkte zu entwickeln.

Was dabei häufig übersehen wird: Die Daten zu sammeln und vergleichbar zu machen, ist keine triviale Aufgabe. Leider wird sie häufig unterschätzt. Einerseits ist zu hören, dass es eine leicht zu lösende technische Aufgabe sei, die Daten ins richtige Format zu bringen. Andererseits sei es auch gar nicht wichtig, wirklich alle Daten zu sammeln. Es käme nur auf die Relevanten an.

Bleiben wir zunächst beim letzten Einwand: Wer sich von vorne herein einschränkt, tut damit vielleicht dem Anbieter der Plattformen einen Gefallen, nicht jedoch sich selber. »Daten weg zu werfen tut weh«, sagt denn auch Rainer Muhm, Strategic Alliance Principal bei OSIsoft, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, Sensordaten in Echtzeit zu sammeln und zu speichern, aufzubereiten und im richtigen Kontext unternehmensweit zur Verfügung zu stellen. Das PI System von OSIsoft kommt dabei mit Daten aus den unterschiedlichen Sensoren von Maschinen unterschiedlicher Hersteller und fast jeden Alters zurecht. Denn es geht ja bei Big Data gerade darum, aus vielen verschiedenen Daten durch intelligente Analyseverfahren Einsichten zu gewinnen, die aus wenigen Daten aus wenigen Quellen – und selbst bei vielen Daten aus wenigen Quellen – nicht hätten herausdestilliert werden können. Wer schon vorher genau weiß, nach was er suchen will, und dazu die Anzahl der Datenquellen einschränkt, der sollte zumindest mal »Big« in »Big Data« streichen.

Und zum ersten Einwand: In der Praxis hat sich herausgestellt, dass es erhebliche Probleme bereitet, den potenziellen Datenschatz an der Quelle zu heben – lange bevor er überhaupt in die Cloud kommt. Rund 80 Prozent der Kosten von IoT- und Industrie-4.0-Projekten fressen derzeit die Bemühungen darum, die Daten aus alten Sensorsystemen, PLCs und weiteren heterogenen Datenquellen zu sammeln und in ein einheitliches Format zu bringen. Denn erst dann lassen sie sich vergleichen und erst ab diesem Zeitpunkt können die darüber liegenden Analyseplattformen überhaupt etwas mit ihnen anfangen und greifbare Ergebnisse liefern.

Daten zu sammeln und in ein einheitliches Format zu bringen, gilt oft als die primitive Ebene, alles Interessante geschieht in den Plattformen, wo die neuronalen Netze arbeiten und über KI die Maschinen lernen. Aber auf der vermeintlich primitiven Ebene fallen die bei Weitem höchsten Kosten an, sie verursacht den potenziellen Anwendern das größte Kopfzerbrechen und stellen für viele Unternehmen eine nicht zu vernachlässigende Eingangsschwelle in die Industrie-4.0-Welt dar. Wer dies mit einem Nebensatz abtun will, der hat entweder nicht ganz verstanden, wo die Probleme der Anwender tatsächlich liegen oder er kocht sein eigenes Süppchen. Dabei käme es doch vielmehr darauf an, den Unternehmen die Angst vor den ersten Schritten in die Welt der digitalen Transformation zu nehmen, anstatt um den heißen Brei herumzureden.