Wie Sie industrielle Datenvorgänge in Ihrem gesamten Anlagennetzwerk skalieren können
Viele Organisationen glauben, dass “ Datenverfügbarkeit” bedeutet, OT-Daten über eine Reihe von Lösungen freizugeben und darauf zuzugreifen, die einzeln verwaltet werden müssen (Middleware/industrielle Konnektivität + Integrationstools + Cloud-Lösungen).
In einer kleinen oder Einzelfabrikumgebung genügt es, OT-Daten Zugänglich kann ausreichen. Der Versuch, diese Datenpipeline zu replizieren, während verschiedene Werke unterschiedliche Technologien und Lösungen verwenden, wird jedoch schnell zu chaotisch. Insbesondere im großen Maßstab ist die Abhängigkeit von verschiedenen, nicht integrierten Komponenten unüberschaubar und ineffizient. Das Ergebnis ist ein Flickenteppich von anlagenspezifischen Datenerfassungs- und maschinellen Lernmodellen, die kaum zu verwalten, geschweige denn zu synchronisieren und zu harmonisieren sind.
Innerhalb eines Anlagenverbundes müssen Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten entlang der gesamten Pipeline haben— von nativer Konnektivität (OT-Quelldaten) zu nativer Konnektivität (Cloud) und umgekehrt— und es muss zentral verwaltet werden.
Dies beschleunigt Unternehmensdatenprojekte erheblich, indem ein direkter Zugriff auf die Datenquelle ermöglicht wird, die Komplexität durch den Wegfall mehrerer Zwischenschichten reduziert wird und die Eigentümerschaft und Konsistenz an jedem Punkt der Datenpipeline sichergestellt wird.
Allzu oft werden neue Technologien in einer Umgebung mit mehreren Werken an einem oder zwei Standorten erprobt. Ihre Herangehensweise an die Datenverfügbarkeit mag in diesen Werken funktionieren, aber sie kann sich als ungültig erweisen, wenn Sie versuchen, sie auf drei oder vier Werke anzuwenden.
Stückwerk schafft mehr Probleme als Lösungen
Beim Aufbau einer industriellen Datenbetriebsplattform für jede Anlage in ihrer Umgebung stellen viele Unternehmen fest, dass die “ Software-Medley” Der oben erwähnte Ansatz wird exponentiell komplexer und unhandlicher. Dies kann zu Problemen führen, die nicht nur sehr komplex und unüberschaubar sind, sondern deren Lösung in der Cloud auch extrem teuer ist.
Zu diesen Problemen gehören:
- Widersprüchliche Datenstandards, wenn die Anlagen unterschiedliche Benennungskonventionen und Datenformate verwenden, was die Datenintegration und -analyse erschwert.
- Hohe Wartungskosten, da kontinuierliche Wartung und Updates Ressourcen vom Kerngeschäft abziehen.
- Verzögerte Entscheidungsfindung, wobei wertvolle Zeit verloren geht, da Daten von mehreren Anlagen gesammelt und standardisiert werden müssen.
Was Sie in Ihre Datenmanagement-Strategie einbeziehen sollten
Die Reise in den industriellen Datenbetrieb muss mit Blick auf die unternehmensweite Skalierbarkeit beginnen— und erst dann sollte mit der Freigabe und Anreicherung der Daten auf Anlagenebene begonnen werden.
Beim Verschieben von Daten nach die Cloud Ist entscheidend, sollte aber nicht das Endziel sein. Stattdessen sollte das Ziel darin bestehen, standardisierte, validierte und korrekt angereicherte Daten zu erhalten, die so nah wie möglich am Edge liegen und über alle Anlagen hinweg konsistent sind.
Um effizient und effektiv skalieren zu können, benötigen Unternehmen eine solide Strategie, die Folgendes unterstützt:
- Einheitliches Datenmanagement in allen Werken
- Anwendungsfälle aus einer Anlage, die einfach auf andere Anlagen übertragen und angewendet werden können
- Zentrale Verwaltung von Vorlagen, Firmware und neuen Data Tag Updates
- Die Fähigkeit, Datenoperationen schnell anzupassen und zu verwalten, um Agilität und Konsistenz in allen Werken zu gewährleisten.
4 Schritte zur Skalierung von Datenoperationen
Um Strategien für die Nutzung industrieller Daten effektiv skalieren zu können, müssen Ihre Modelle für maschinelles Lernen/künstliche Intelligenz einfach und zentral verwaltet und eingesetzt werden können. Dies umfasst vier wichtige Schritte.
1. Erstellen Sie eine konsistente Datenstrategie
Entwickeln Sie eine zentralisierten Strategie für die Datenfreigabe in allen Anlagen, einschließlich der Festlegung gemeinsamer Standards und Verfahren für die Datenerfassung, um Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
2. Standardisieren und replizieren
Implementieren Sie für ein erfolgreiches Datenmanagement Systeme, die von einer Anlage auf alle Anlagen repliziert werden können. Standardisieren Sie Datenformate und Prozesse für eine nahtlose Integration und Analyse.
3. Priorisieren Sie Agilität
Schaffen Sie eine Umgebung, die schnelle Aktualisierungen und die Verwaltung von Datenoperationen unterstützt, um auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren zu können.
4. Minimieren Sie die Fragmentierung
Statt sich auf anlagenspezifische Lösungen zu verlassen, die Datensilos und Ineffizienzen schaffen, sollten Sie sich auf einheitliche, skalierbare Lösungen konzentrieren, die unternehmensweite Datenoperationen unterstützen.
Die Zukunft des industriellen Datenbetriebs
Die Fähigkeit, Betriebsdaten über alle Anlagen hinweg zu skalieren, ist entscheidend für den Erfolg in der modernen Industrielandschaft. Unternehmen müssen über die bloße Verfügbarkeit von Daten hinausgehen und sich auf die Skalierung und das Management von Datenströmen auf Unternehmensebene konzentrieren.
Mit einem strategischen Ansatz, der auf Zentralisierung, Standardisierung und Agilität setzt, können Unternehmen ihre Daten nutzen, um einen echten Geschäftswert zu schaffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Dazu benötigen Sie einen Partner, der sich mit OT- und IT-Landschaften auskennt und sich auf Skalierung konzentriert. Belden kann Sie auf Ihrem Weg durch die industriellen Datenprozesse begleiten und Ihre unternehmensweite Roadmap erstellen.
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