Dieser Artikel ist Teil unseres Guides: Big Data: Anwendung, Datenschutz und Technologie

Big Data für ein industrielles Internet der Dinge einsetzen

Big Data umfasst nicht mehr nur das Managen der Daten, sondern die Analyse der Datenquellen, um vorrausschauende Entscheidungen treffen zu können.

Big Data übernimmt zunehmend die Welt. Laut einer jüngsten IDC-Studie erwarten die Analysten, dass der Big-Data-Markt bis zum Jahr 2018 einen Wert von 41,5 Milliarden US-Dollar erreicht. Wenn der Fokus aber auf datenbestimmte Unternehmen wie Google, Amazon, Twitter und Facebook erweitert wird, die sich dank ihres Informationskapitals von der Konkurrenz absetzen, ist der Markt bereits jetzt für einen weltweiten Jahresumsatz von über 100 Milliarden US-Dollar verantwortlich. Manche Sektoren wie Medien, Tourismus und Transport haben sich durch dieses Phänomen neu erfunden, andere Branchen stehen noch am Anfang.

Anfangs wurde Big Data als Möglichkeit zur Optimierung vorhandener Daten betrachtet. Während die Bronzezeit der Analytik auf Business-Intelligence-Techniken basierte, ist Big Data jetzt das Kennzeichen der Eisenzeit. Durch Anhäufen immer vielfältigerer und exogener Datenquellen verbessert Big Data die Analyserelevanz und -genauigkeit. 

Die schnellere Verarbeitung dieser Datensätze verbessert bestimmte Prozesse beträchtlich, darunter etwa dynamische Preise mit kontinuierlicher, nachfragebestimmter Variabilität. Die Unternehmen sind nun in der Lage, Prognosen ohne Hilfe von außen zu erstellen, und können sich besser auf die Zukunft vorbereiten und diese antizipieren. So basiert ihre Arbeit auf umfassenden Daten und nicht nur auf Stichproben. Dies ermöglicht wiederum das Stützen auf Open-Source-Technologien, die in finanzieller und technologischer Hinsicht leichter zugänglich sind.

Schaffen von Bewusstsein, konstante Anpassungsfähigkeit an ein sich stetig veränderndes Umfeld und verbesserte Prognosen – all das sind fundamentale Aspekte. Aber das Potential von Big Data ist damit nicht ausgeschöpft. Beispiele für diesen Trend umfassen zum Beispiel die von Amazon und Netflix verwendeten Empfehlungssysteme, womit Kunden die Ratschläge anderer Verbraucher in Echtzeit erhalten. Ein weiteres Beispiel sind Mobilanwendungen wie Uber und Waze, die darauf abzielen, je nach Kontext die am besten geeignete Aktion zu empfehlen.

Statt den betrieblichen Prozessen nachgeschaltet zu sein, um sie zu verbessern, hat sich Big Data mittlerweile davor positioniert. Dadurch können betriebliche Prozesse beeinflusst oder auch eingeleitet werden. Manchmal führen diese Beispiele für eine innovative Nutzung zur Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen beziehungsweise ermöglichen die Schaffung neuer Geschäftsmodelle.

Umstellung auf ein industrielles Internet der Dinge

Obgleich ursprünglich angenommen wurde, dass sich die Industrie dem Big-Data-Trend entziehen würde, scheint gerade sie diese digitale Transformation anzutreiben. Dies gilt auch im Bereich der vorbeugenden Wartung. Im Industrial Internet Insights Report for 2015 beschreibt Accenture die Versprechungen dieser neuen Welt des industriellen Internets als die kombinierten Kräfte von Datenanalyse im großen Maßstab und dem Internet der Dinge

Den Verfassern des Berichts zufolge „haben Daten, die von industrieller Ausrüstung wie Windturbinen, Düsenantrieben und MRT-Geräten generiert werden, einen höheren potentiellen Wert als andere Arten von Big Data, die dem sozialen Internet, dem Verbraucher-Internet und anderen Quellen zugeordnet sind.“

Wartungskosten sind ein wichtiger Faktor. Um diesen Punkt zu unterstreichen, reicht ein einfacher Vergleich der Kosten eines Ausfalls und der darauf folgenden Ausfallzeit mit der zum Antizipieren und Verhindern des Ausfalls erforderlichen Investition aus. Der Accenture-Bericht nennt als Beispiel folgende Zahlen, die vom US-Energieministerium veröffentlicht wurden: Vorbeugende Wartung führt zu einer Reduzierung der geplanten Reparaturen um zwölf Prozent, was eine Verringerung der Wartungskosten um 30 Prozent darstellt und 70 Prozent der Abschaltungen verhindert.

Es wurden bereits viele Anwendungen für den Transportbereich entwickelt. Wenn zum Beispiel die Geschwindigkeit eines Zuges so reguliert wird, dass er bei einem Haltesignal nicht völlig zum Stillstand kommt, kann der Ruck beim Abbremsen verhindert werden, was Verschleiß reduziert und die Energiekosten beträchtlich senkt. 

Für Boeing und seine Kunden liegt der größte Nutzen von Big Data in der Vermeidung oder Reduzierung von Stillstandzeiten, zu denen Flugzeuge nicht in der Luft sind. Die größten Verluste für Fluggesellschaften entstehen, wenn Flugzeuge am Gate oder zur Wartung in einem Hangar stehen. Andere Anwendungen könnten dazu beitragen, Unfälle zu vermeiden. Im Gesundheitsbereich finden derzeit bahnbrechende Neuerungen bei der Krankheitsvorbeugung mithilfe des Risiko-Management-Modells statt.

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Diese Anwendungen funktionieren auf einfache Weise: Sensoren erfassen das Verhalten der Geräte und die Anwendung vergleicht dieses Verhalten mit seinem vorbestimmten Normalzustand. Die Anwendung verfeinert die Segmentierung der Verhaltenstypen dann anhand von Lernfunktionen. Letztendlich werden diese Informationen mit verschiedenen Variablen analysiert, um das nächste Verhalten zu antizipieren. 

Wenn die ersten Versagensanzeichen gemeldet werden, kann ein Ausfall mit vorbeugenden Wartungsmaßnahmen vermieden werden. All dies findet in Echtzeit statt, da die Sensoren nicht nur die Informationserfassung ermöglichen, sondern auch das Ergreifen von Maßnahmen. Es gibt beträchtliche Unterschiede zwischen dem Reagieren auf ein Ereignis und proaktivem Handeln.

Hersteller wie General Electric nutzen das Potential dieses Trends. Während sie dank der Optimierung bestimmte Situationen vermeiden können, trägt die Antizipation zur Weiterentwicklung ihres Geschäftsmodells bei. Darüber hinaus verkauft GE jetzt nicht nur Turbinen, sondern die Nutzungszeit seiner Anlagen. Die französische Eisenbahngesellschaft SNCF ist nicht mehr mit früher vergleichbar, sondern heute ein Mobilitätsbetreiber, der auch Alternativen zum Schienenverkehr anbietet (unter anderem Fahrgemeinschaften und Busse). 

Jean Michel Franco

„Statt den betrieblichen Prozessen nachgeschaltet zu sein, um sie zu verbessern, hat sich Big Data mittlerweile davor positioniert.“

Jean Michel Franco, Talend

Tesla schließlich entschied sich statt der Schaffung eines Händlervertriebsnetzes für Investitionen in die vorbeugende Wartung. Der Hersteller von Elektroautos entschied sich gegen ein auf regelmäßige Wartung ausgelegtes Geschäftsmodell und für die Fertigung eines Autos, das funktioniert.

Während sich Big-Data-Anwendungen in der Vergangenheit auf Batch-Systeme stützten, werden sie zunehmend in betrieblichen Prozessen eingesetzt. Dies umfasst eine Verlagerung der Analysepraktiken eines Unternehmens (die Echtzeit-Dimension, um Daten vor Ort verfügbar zu machen), seiner Technologie-Architektur (interne Datenbanken, Stream-Processing) und seiner Organisation (mit Elementen wie Änderungs-Management einschließlich Definitionen der Anwendungsfälle sowie der Konsequenzen-Automatisierung, wie sie zuletzt von Nicholas Carr beschrieben wurde). 

Die Zeit ist gekommen, die Lücke zwischen der professionellen IT-Nutzung und den damit verbundenen täglichen Herausforderungen zu schließen, damit Unternehmen in der Lage sind, eine noch größere Wertschöpfung zu erzielen.

Über den Autor:
Jean-Michel Franco verantwortet das Produkt-Marketing von Talend. In dieser Funktion sind seine Kernaufgaben die Entwicklung und der Ausbau innovativer Technologien in Unternehmen. Vor seinem Wechsel zu Talend war er bei EDS (jetzt HP) für die Entwicklung einer Business-Intelligence (BI) -Lösung verantwortlich, wechselte dann als Director Marketing Solutions für Frankreich und Nordafrika zu SAP EMEA, wo er zuletzt als Innovation Director für den Bereich Business & Decision zuständig war. Franco hat zudem vier Bücher verfasst, veröffentlicht regelmäßig Fachartikel und hält  auf Veranstaltungen und Messen Vorträge.

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2015 aktualisiert

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