Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Nagarro fördert Digitalisierungsideen 19. 02. 2024
Nagarro sucht erneut innovative Ideen zu digitalen Geschäftsmodellen, Produkten und Services. Als Gewinn winkt ein Realitätscheck durch Expert:innen im Wert von 50.000 Euro.
Einfacher Weg zur Cloud-First-Strategie 12. 02. 2024
SAP präsentiert neue Möglichkeiten für Migration und Modernisierung von Softwaresystemen.
Dätwyler IT Infra übernimmt Seabix 18. 12. 2023
Der IT-Infrastruktur-Anbieter holt sich eine intelligente Kommunikationslösung ins Portfolio.
Bechtle konsolidiert Geschäft in Österreich 18. 12. 2023
Die beiden österreichischen Unternehmen der Bechtle-Gruppe gehen ab 2024 gemeinsame Wege.
hosttech launcht Kl-gestützte Domainsuche 15. 12. 2023
Der Internet Service Provider lanciert mit Domain GPT eine eigens entwickelte Kl-gestützte Domainsuche.
BOLL übernimmt Distribution von WALLIX in Österreich 15. 12. 2023
Der Security-VAD nimmt die Privileged-Access-Management(PAM)-Lösung des französischen Softwareanbieter ins Programm für Österreich.
vshosting expandiert nach DACH 14. 12. 2023
Der europäische Business Cloud Provider bietet seine Dienstleistungen nun auch im deutschsprachigen Raum an.
BestRecruiters 2023: BEKO holt Gold 01. 12. 2023
Der österreichische Technologiedienstleister sichert sich den Sieg in der Kategorie „Arbeitskräfteüberlassung“.
Trusted Access Client: Rundum-Schutz fürs Netzwerk 30. 11. 2023
Mit der Cloud-managed Remote Network Access-Lösung sorgt LANCOM für Sicherheit beim hybriden Arbeiten.
BOLL schließt Distributionsverträge mit Tenable und ALE 30. 11. 2023
Der DACH-IT-Security-VAD BOLL Engineering ist ab sofort Distributor für die Lösungen von Tenable in Österreich und in der Schweiz sowie ab 2024 für Alcatel-Lucent Enterprise in Österreich.
SVS setzt auf SuccessFactors 29. 11. 2023
Die HR-Lösung aus dem Hause SAP sorgt bei der SVS für Datentransparenz und eine aktive Einbindung der Belegschaft in die Geschäftsprozesse.
Trend Micro zeigt KI-gestützten Cybersecurity-Assistenten 28. 11. 2023
Der Companion unterstützt Analysten, um die Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen zu beschleunigen.
Nagarro bringt neue KI-Plattformen auf den Markt 23. 11. 2023
Genome AI, Ginger AI und Forecastra AI ermöglichen einen schnellen Einstieg in die KI-Welt.
Linzer IT-Spezialisten fusionieren 23. 11. 2023
Der neu entstehende Spezialist für Microsoft-Lösungen verfügt über ein Team von rund 150 Spezialist:innen.
Eviden Austria ist „Top-Lehrbetrieb“ 22. 11. 2023
Die Auszeichnung der Sozialpartner wurde kürzlich im Wiener Rathaus an vorbildliche Lehrbetriebe mit Standort Wien vergeben.
Arbeitsmarkt: Nachfragerückgang hält an 14. 11. 2023
Der Abwärtstrend im Expertensegment des Arbeitsmarkts hält auch im Herbst an.
IT-Fachkräftemangel hemmt das Wirtschaftswachstum 08. 11. 2023
Der aktuelle Österreichische Infrastrukturreport zeigt die prekäre Lage bei der Verfügbarkeit von IT-Fachkräften auf.
KI hilft bei der Firmengründung 07. 11. 2023
Ein österreichisches Start-up präsentierte kürzlich eine Lösung, die Businesspläne mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt.
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InterSystems

Maschinen vorausschauend warten

Gastbeitrag: Voraussetzung für Predictive Maintenance ist ein performantes Datenmanagement, weiß Jens Frenkel

Foto: InterSystems Der Autor Jens Frenkel ist Sales Executive bei InterSystems Das Internet der Dinge hält schon heute große Potenziale für die Industrie der Zukunft bereit. Ein wichtiger Anwendungsfall ist zum Beispiel Predictive Maintenance, also das Konzept der vorausschauenden Wartung. Bei diesem erheben und übermitteln Maschinen regelmäßig Daten an einen Knotenpunkt über ihren Zustand, die Auskunft über die jeweilige Funktionsfähigkeit und den zu erwartenden Verschleiß geben. Defekte an Maschinen lassen sich so frühzeitig erkennen und verhindern, bevor es zu einem kapitalen Schaden kommt. Somit senkt diese Form der Datenaufbereitung und -analyse die Betriebskosten von Maschinen und das Risiko eines Produktionsausfalls. Jedoch erfordert sie eine fundierte Datenstrategie und eine leistungsstarke Technologiebasis. Denn sonst lässt sich die riesige Menge der generierten Informationen nicht sinnvoll orchestrieren, vollständig auswerten und bestmöglich nutzen.

Produzierende Unternehmen stehen bei der vorausschauenden Wartung vor der Aufgabe, an die für Analysen benötigten Daten zu gelangen. Wenn die eingesetzten Maschinen jeweils unterschiedliche Datenprotokolle haben, ist dies schwierig. Hilfreich ist eine Lösung, die grundsätzlich unterschiedliche Datenformate und -protokolle sammeln, verarbeiten und analysieren kann. Ein erster Schritt in dieser Hinsicht wäre es, alle Maschinen so aufzurüsten, dass die von Sensoren stammenden Gerätedaten wie Energieverbrauch oder Abnutzung via Adapter zu Maschinen-Controllern wie dem Quasi-Industriestandard Siemens SIMATIC S7 oder einem vergleichbaren Standard automatisch ausgelesen werden.

Interoperabilität ist die Grundlage der Analysen

Foto: InterSystems Performantes Datenmanagement sorgt dafür, dass Predicitive Maintenance nicht zum Blick in die Glaskugel wird Danach gilt es, die auf diese Weise gesammelten Daten zu orchestrieren und zu analysieren. Voraussetzung dafür ist die Erfassung und Bündelung der Informationen in einer Datenplattform. Bei dieser Zusammenführung kommt es vor allem auf die Interoperabilitätsfähigkeiten der eingesetzten Datenmanagement-Lösung an. Sie muss in der Lage sein, heterogene Datensätze verschiedener Quellen verlässlich zu verarbeiten. Der effiziente Workflow hängt dabei von ihrer Fähigkeit ab, große Datenmengen souverän zu handhaben.

In Bezug auf die Analyse existieren bei der Predictive Maintenance noch keine einheitlichen Standards, sodass Interoperabilität zweifellos Wegbereiter für sinnvolle Analysen ist. Denn erst wenn alle Daten miteinander verknüpft sind, erlangen Unternehmen umfassende Erkenntnisse über ihre Maschinen. Vergleichen lassen sich dazu sowohl Echtzeitdaten der Maschinen als auch Nicht-Echtzeitdaten, wie beispielsweise historische und Referenzdaten. Im Kern geht es in der Analyse darum, etwaige Datenanomalien aufzudecken und diese zu interpretieren.

Eine ausgereifte Datenplattform ist ratsam

Je mehr Maschinen integriert und ausgewertet werden, desto entscheidender ist die Leistungsfähigkeit der Lösung. Viele Anwendungen sind für den benötigten hohen Durchsatz nicht gerüstet und damit für Predictive Maintenance-Szenarien ungeeignet. Ideal ist eine Datenplattform, die sich durch Interoperabilität, Performance und Skalierbarkeit auszeichnet. Das bedeutet auch, dass sie unterschiedliche Protokolle, Programmiersprachen, Machine Learning-Ansätze und Konnektoren zu BI-Anwendungen unterstützt. Außerdem ist eine Architektur erforderlich, die einen geringen Datenmodellierungs-Aufwand verursacht und problemlos zu orchestrieren ist. Wenn alle Informationen gebündelt verfügbar sind, verbessert das den Überblick und minimiert Aufwand und Fehler.

Grundsätzlich ist es auch wichtig, dass die Datenplattform auf die individuellen Gegebenheiten, Ziele und Erfordernisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt ist.

Wie Unternehmen die Digitalisierung meistern

Erfolgreich ist ein Predictive Maintenance-Konzept dann, wenn es gelingt, das Maximum aus den eigenen Daten herauszuholen. Unternehmen, die das erreichen, meistern den nächsten Schritt der Digitalisierung, den das Internet der Dinge ermöglicht. Die Ausgangsbasis dafür bildet der Einsatz eines optimalen Datenmanagements.

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