Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
ADN launcht MSP-Plattform 07. 06. 2023
Mit der neuen Managed Services-Plattform ermöglicht der Distributor seinen Partnern ab sofort einen einfachen Einstieg in das MSP-Business.
IBM errichtet europäisches Quantencomputing-Rechenzentrum 06. 06. 2023
Das Center im deutschen Ehningen wird voraussichtlich im kommenden Jahr eröffnet.
Arbeitszeiterfassung per App 06. 06. 2023
Mit der Working App von Innovaphone können sich Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit nur einem Klick am Arbeitsplatz einbuchen.
ProAlpha launcht ERP für unterwegs 06. 06. 2023
Die Browser-Lösung Ray stellt Unternehmensdaten auch unterwegs und auf beinahe jedem Endgerät dar – und das ohne Cloud-Zwang.
Positive Aussichten für Fachkräfte 06. 06. 2023
Die Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt nach Spezialistinnen und Spezialisten aus allen Disziplinen hält weiter an.
Awards für die beliebtesten Arbeitgeber vergeben 05. 06. 2023
Bei der heurigen Best Workplaces Austria 2023-Gala in der Wiener Marxhalle konnten sich auch viele IT-Unternehmen über Auszeichnungen freuen.
Prianto bietet Micro Focus-Lösungen nun auch in Österreich an 02. 06. 2023
Der auf Enterprise-Software spezialisierte VAD betreut ab sofort auch hierzulande das Micro Focus-Portfolio von Hersteller OpenText.
NetApp zeigt neue Block-Storage-Lösungen 01. 06. 2023
Das neue All-Flash-Array punktet mit einfacher Bedienung und Cloud-Konnektivität. Der Anbieter bietet Kunden außerdem eine Entschädigung, sollten Snapshot-Daten im Falle eines Ransomware-Angriffs nicht wiederhergestellt werden können.
Acronis bringt neue EDR-Lösung 30. 05. 2023
Eine neue Erweiterung für Acronis Cyber Protect Cloud bringt fortschrittliche Security-Features für MSPs, um die Systeme ihrer Kunden zu schützen.
Generative KI für Daten und Analysen 25. 05. 2023
Salesforce zeigt Lösungen für KI-gestützte Datenanalysen und personalisierte Analysen.
BOLL startet Partnerschaft mit Varonis im DACH-Raum 17. 05. 2023
Der IT-Security-Distributor nimmt Lösungen für Daten-zentrierten Schutz kritischer Unternehmensdaten ins Portfolio.
Viel Antenne auf kleinem Raum 16. 05. 2023
Die kleinformatigen LTE-Rundstrahlantennen aus dem Hause Poynting eignen sich für den flexiblen Einsatz im industriellen Umfeld.
IT-Security weiterhin hoch im Kurs 15. 05. 2023
IT- und Datensicherheit sind die Grundvoraussetzungen für das digitale Leben und Arbeiten, so das Credo des diesjährigen Conova Solutions Day in Salzburg.
SAP integriert IBM-KI in seine Lösungen 12. 05. 2023
IBM Watson soll neue Einblicke und Automatisierungen liefern sowie ein effizienteres Arbeiten im gesamten SAP-Portfolio ermöglichen.
Maxhub baut Zusammenarbeit mit Kindermann aus 12. 05. 2023
Distributor Kindermann vertreibt ab sofort die gesamte Range an Collaboration-Lösungen von Maxhub in Österreich und Deutschland.
Pure Storage zeichnet Channel-Partner in Österreich und Deutschland aus 11. 05. 2023
Auf dem Event in der Nähe von Köln stellte sich zudem der neue Channel-Ansprechpartner für Österreich und Deutschland vor.
Rundum-Sorglos-Paket für Cybersicherheit 08. 05. 2023
Branchenkenner Markus Kneissl-Stettner gründet ein neues Cybersecurity-Unternehmen mit Fokus auf KMU.
Schnuppertag für IT-Berufe 28. 04. 2023
Beim Töchtertag hatten Mädchen auch heuer wieder die Möglichkeit, IT-Expertinnen und -Experten einen Tag lang über die Schulter zu blicken.
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AWS

10 Jahre „Industrie 4.0“

Gastbeitrag: „Für Industrie 4.0 ist es irrelevant, ob die Firmengründung gestern oder vor 100 Jahren stattgefunden hat“ – Gedanken zum Jubiläum eines epochemachenden Begriffs macht sich Jan Metzner.

Foto: AWS Der Autor Jan Metzner ist Specialist Solutions Architect für Manufacturing bei Amazon Web Services (AWS). Ein ganzes Jahrzehnt ist es inzwischen her, dass der Begriff „Industrie 4.0“ auf der Hannover Messe 2011 erstmals öffentlich diskutiert wurde. Seither setzen Industriekunden aus anlagenintensiven Branchen wie der Fertigung, Energie, Bergbau, Transport und Landwirtschaft vermehrt auf digitale Technologien, um fundierte Entscheidungen für ihre industriellen Prozesse treffen zu können. Oftmals sind ihre Anlagen jedoch in die Jahre gekommen und lassen sich nicht einfach so austauschen. Wie können Hersteller auf die moderne Produktion umstellen, wo sollen sie anfangen und wie behält man bei all den Möglichkeiten den Überblick?

Ob das Senken von Produktionskosten oder eine verbesserte Qualität, Sicherheit, Produktivität und Maschinenverfügbarkeit – nicht selten ist der Grund für die Einführung neuer Technologien in der Industrie auf eines dieser Ziele zurückzuführen. All das wird mit Cloud-Tools und Technologien wie Data Lakes, IoT, Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) möglich. Während einige Industriekunden schon über Know-how verfügen und eigene Lösungen mithilfe von Baukastenservices erstellen, sind andere noch auf branchenerfahrene Partner angewiesen, um ihre ersten Schritte zu setzen. Eines haben diese Unternehmen aber gemeinsam – sie verfügen bereits über das Wichtigste zum Erreichen ihrer Ziele: Daten. Dabei ist es irrelevant, ob die Firmengründung gestern oder schon vor 100 Jahren stattgefunden hat.

Datenschatz heben

Daten sind für eine Fabrik, was der Sauerstoff für den Menschen ist. Wird Sauerstoff eingeatmet, kann der Körper mit ihm Energie freisetzen. Je mehr Energie ein Mensch besitzt, desto größer ist auch seine Leistungsfähigkeit. Etwa so ähnlich verhält es sich mit Daten in der Industrie. Der erste Schritt ist für die meisten Unternehmen, die Berge an ungenutzten Informationen, über die sie verfügen, zu erschließen. Diese Daten können in einer „Smart Factory“ dann mit ML und KI angezapft werden. Doch hier beginnt schon die Herausforderung, den viele der wertvollen Informationen befinden sich an schwer zugänglichen Orten – beispielsweise in veralteten Maschinen, isolierten Systemen, Tabellenkalkulationen und sogar an Klemmbrettern. Das erschwert das Erfassen, Vergleichen und Bearbeiten der Daten. Um essenzielle Metriken wie z.B. Produktivität, Anlagenverfügbarkeit und Ausgabequalität zwischen Fertigungslinien oder Fabrikstandorten vergleichen zu können, müssen die Informationen aus Legacy-Protokollen und Datenformaten der letzten Jahrzehnte aus sogenannten Silos befreit werden.

Einsatz der richtigen Tools

Zunächst sollten sich die Unternehmen nur auf das Sammeln der Daten konzentrieren. Dabei geht es darum, sämtliche Informationen – lokal, aus der Prozessdatenarchivierung und von IoT-Sensoren – in die Cloud zu verschieben. Dort können die Anwender die Informationen organisieren, analysieren und visualisieren. Dadurch ergeben sich fortschrittliche Möglichkeiten wie etwa das Trainieren eines ML-Modells, mit dem sich Prognosen über den Status einer Anlage erstellen lassen: Wann sollte die Wartung erfolgen oder wie lassen sich ungeplante Ausfallzeiten im Betrieb vermeiden?

Cloudanbieter können mit ihren Lösungen dabei unterstützen: Bei AWS IoT Site Wise handelt es sich beispielsweise um einen Service, der das Sammeln, Speichern, Organisieren und Überwachen von großen Informationsmengen aus Industrieanlagen erleichtert. Dieser Dienst hilft auch, die Daten in einen Kontext zu setzen. So kann beispielsweise ein Typ oder Standort hinzugefügt werden oder auch die Beziehungen der Anlagen und Maschinen untereinander für eine bessere Übersicht hierarchisch dargestellt werden. Mithilfe der mathematischen Funktionen in der integrierten Bibliothek werden dann Betriebszeit oder branchenübliche Leistungskennzahlen definiert – beispielsweise die Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE).

Die richtigen Werkzeuge sparen Zeit, weil Entwickler damit ohne aufwändige Programmentwicklung direkt Daten sammeln, organisieren und daraus Metriken erstellen können. Allerdings müssen die Endanwender – etwa Prozessingenieure und Arbeiter – in der Lage sein, alle ermittelten Informationen und Erkenntnisse unkompliziert zu teilen und zu visualisieren. Nur so lassen sich Korrektur- und Optimierungsmöglichkeiten identifizieren und umsetzen.

Datenseen als Grundlage für ML und KI

Der nächste Schritt auf dem Weg zu einer Smart Factory ist der Einsatz von ML, beispielsweise für eine vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance). Bei vielen Unternehmen dominieren heute noch manuelle Routinediagnosen und vorbeugende Wartungen (Preventive Maintainance) nach festen Zeitplänen. ML ermöglicht mit der vorausschauenden Wartung eine zuverlässigere Variante, bei der mithilfe von Sensordaten die Wahrscheinlichkeit eines Anlagenausfalls vorhergesagt und die Wartungspläne wiederum optimiert werden können. Das reduziert nicht nur Wartungskosten, sondern verhindert auch ungeplante Ausfallzeiten.

Damit ML-Modelle mit einer großen Menge an Daten trainiert werden können, sind die Datenaufbereitung und -verwaltung die ersten wichtigen Schritte für eine Umstellung. Viele Unternehmen setzen auf sogenannte Data Lakes, zentrale Auffangbecken, wo sich Daten in beliebigem Umfang speichern lassen. Der Data Lake bietet dank seiner großen und vielfältigen Datensätze eine gute Grundlage für ML und KI.

Die Industrie gilt seit jeher als Innovationstreiber: Schon seit der industriellen Revolution haben Unternehmen kontinuierlich neue Ansätze zur Steigerung von Qualität, Geschwindigkeit, Sicherheit und Effizienz bei gleichzeitiger Senkung von Kosten und Ausschuss entwickelt. Durch den Einsatz intelligenter Technologien in der Cloud entstehen branchenübergreifend neue Möglichkeiten, unabhängig von der Firmengröße.

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