Big Data in Industrie 4.0

Bei Big Data sind deutsche Unternehmen führend. Laut einer Studie von Teradata nimmt Deutschland weltweit die Spitzenposition ein beim Einsatz von Big Data, Analytics und Data Warehousing. Für seine Studie hat der US-Spezialist für Analyse-Lösungen 900 Entscheidungsträger aus neun Ländern befragt.

Industrial Analytics spielt auch in der produzierenden Wirtschaft eine wichtige Rolle. Dort entwickelt sich die Analyse der Daten- und Sensorströme aus Maschinen und Anlagen zu einem strategischen Geschäftsfeld.

 

Analytics als Geschäftstreiber

Das zeigt der Industrial Analytics Report 2016/2017, den das Marktforschungsunternehmen IoT-Analytics im Auftrag der Digital Analytics Association e.V. durchgeführt hat. Fast 70 Prozent der Befragten glauben, dass die industrielle Datenanalyse bereits 2021 eine kritische Rolle im eigenen Unternehmen einnehmen wird.

Und sie sind entsprechend vorbereitet: 68 Prozent der beteiligten Unternehmen gaben an, über eine Analysestrategie zu verfügen, die Hälfte der Befragten unterhält sogar eine Abteilung für Datenanalysen.

Im Vordergrund steht die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die das Potential von Produktionsdaten optimal ausnutzen. Die wichtigsten Anwendungsbereiche sind Dienstleistungen wie Predictive Maintenance und intelligente Produktionsplanung, welche die Auslastung von Fertigungsanlagen weiter optimieren. Das reicht bis zu „As-a-Service“-Konzepten von Maschinenbau-Unternehmen, die ihre Anlagen nicht mehr verkaufen, sondern nach Nutzung abrechnen.

Mit dieser Entwicklung weichen die Grenzen zwischen Produkt und Service zunehmend auf. Gefordert ist ein Denken, das über den Produktlebenszyklus hinweg reicht.

 

Daten im Mittelpunkt der Entwicklung und digitalen Fertigung

Wer diesen Weg geht, muss sein Unternehmen transformieren hin zu einer „Data driven company“. Ein Weg, den auch UL eingeschlagen hat. UL arbeitet an Lösungen, mit denen die Dienstleistungen hinsichtlich Datengenerierung, -analyse und -management deutlich ausgebaut werden können.

Daten sind die wertvolle Basis von Komponenten, die im Rahmen der Produktzertifizierung bei UL generiert werden bzw. zu Grunde liegen. Diese Daten sind umfassend und liegen oft über einen ganzen Lifecycle der Komponenten vor, denn UL prüft mindestens ein Mal im Jahr die Gültigkeit seiner Zertifizierungen.

Das Konzept sieht vor, diese Daten zentral aufzubereiten und zu speichern, um sie den Kunden je nach individuellem Bedarf zur Verfügung zu stellen. Diese sollen die Daten weiterverarbeiten können, bereits in der Produktentwicklung sowie auch im Rahmen der Fertigung. Das fördert die digitalisierte Qualitätssicherung und beschleunigt den Marktzugang erheblich, insbesondere bei neuen Entwicklungen.

 

Neue Plattform: UL Go

Dieser UL-Service unterstützt Unternehmen beim globalen  Marktzugang. Denn es wird für Unternehmen immer schwieriger, die zahlreiche Regulierungen in den Zielmärkten zeitnah im Auge zu behalten.

UL Go ist eine Online-Datenbank, mit der sich regulatorische Anforderungen für den globalen Marktzugang verfolgen lassen. Je nach Kunde zeigt UL Go die Regularien für entsprechende Produkte und Länder an und führt aus, was die Regularien für die genannten Produkte bedeuten.

Ändert sich etwas im erfassten Bereich, schickt UL Go eine Information darüber und ordnet ein, welche Änderungen die erwarteten Neuerungen mit sich bringen. Das erleichtert es Unternehmen enorm, den Überblick über die internationalen Compliance Anforderungen zu behalten.

 

UL Services für die Entwicklung

Auch bei der Produktentwicklung helfen die datenbasierten Lösungen von UL: In den UL iQTM Datenbanken können Unternehmen nach Schlüsselkomponenten wie Kunststoffe, Verkabelungsmaterial und Isoliersysteme recherchieren, die den Anforderungen ihres Endprodukts entsprechen und von UL geprüft wurden. Das sichert die Qualität und beschleunigt das Time-to-Market erheblich.

Solche neuen Services stehen im Zentrum einer neuen Data-Centricity-Initiative von UL. Unser grundlegendes Ziel ist dabei, den Unternehmen zu helfen, die zunehmende Komplexität von IoT-Systemen im Griff zu bekommen.

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