Mit Manufacturing Analytics zur Best-in-Class Datenlösung

Die Frage, wie sich der eigene Datenschatz für eine datenorientierte Unternehmensentwicklung nutzen lässt, treibt so gut wie jeden Entscheider um. Wie kommt man zur richtigen Datenlösung, ohne dass die Komplexität der Datenstrategie die internen Strukturen überfordert? Wie behält man die Kosten für das Data Engineering im Griff? Und welche Möglichkeiten gibt es speziell für Manufacturing-Unternehmen? Das Whitepaper beleuchtet die Hürden für Data Analytics, wie sie für Produktionsbetriebe und Anlagenbetreiber typisch sind. Wir zeigen, welche Erfolgsstrategien sich für Manufacturing Analytics bewährt haben und welche Technologien wirklich helfen. Erhalten Sie Einblick in moderne Lösungswege und lassen Sie sich von unseren Projektbeispielen inspirieren.

Die Kernthemen in unserem Whitepaper:

Entdecken Sie Strategien zur effizienten Verwaltung kritischer Daten aus unterschiedlichen Systemen.
Erfahren Sie, wie eine unternehmensweite Daten- und Analyseplattform die Grundlage für datengestützte unternehmerische Entscheidungen legt.
Profitieren Sie vom Überblick über die häufigsten Hürden für Manufacturing Analytics, z.B. bei Datenintegration, Datenvolumen, Datenheterogenität, Datenmanagement, Time-to-Insight.
Entdecken Sie, wie Data Lakes auf Azure/AWS und Lakehouse-Architekturen effektive Ansätze bieten, um gängige Probleme zu bewältigen.
Lassen Sie sich von konkreten Praxisbeispielen inspirieren, wie Manufacturing Analytics in der Praxis umgesetzt wird, darunter BI-Reports, Energieverbrauch/CO2-Ausstoß pro Werkstück, Anomalieerkennung in der Automobilproduktion und mehr.

Jeder will es sein: ein Data-Driven Enterprise. Doch gerade im Manufacturing lauern viele Hürden. Wie schafft man es, heterogene Daten zu integrieren, IT- & OT-Daten zu managen, das Datenvolumen zu beherrschen und eine Analyseplattform unternehmensweit aufzubauen? Wir zeigen, wie das gelingt.

Benefits

Vorteile von Manufacturing Analytics

Viele Stolpersteine, die gerade Manufacturing-Unternehmen auf dem Weg zu datenbasierten Produkt- und Prozessverbesserungen behindern, lassen sich mit Lakehouse-basierten Lösungen, wie sie etwa von US-Technologieführer Databricks ermöglicht werden, auf einen Schlag lösen.

Performance

Bearbeitung, Analyse und Bereitstellung enormer Datenmengen

Integration

Konnektierung beliebiger Systeme, Geräte und Datenformate

Flexibilität

Beliebige Manipulation und Aufbereitung von Daten

Archivierung

Nahezu unbegrenzt langfristige Speicherung der Daten bei niedrigen Kosten

Time-to-Insight

Exploratives, iteratives und kollaboratives Analysieren und Aufbereiten von Daten

Reporting

Integrierte Dashboards und Möglichkeit, andere BI-Tools anzubinden

Data Governance

Katalogisierung und feingranulare Steuerung des Datenzugriffs

Solution Cases

Daten für BI-Reports

Industry: Construction

Um das Management mit automatisierten BI-Reports zu versorgen, plant unser Kunde aus dem Bauwesen einen Data Lake für seine IoT-Daten aufzusetzen. Wir übernehmen das Setup für Databricks sowie die nahtlose Einbindung in einen Azure Data Lake und konfigurieren die ETL-Pipeline. Der Baumaschinenhersteller erhält damit völlig neue Möglichkeiten zur Datenbereinigung, Datenbereitstellung, Analytics & ML.

CO2 pro Werkstück

Industry: Robotics

Mit dem Ziel, den Energieverbrauch & CO2-Ausstoß pro Werkstück zu berechnen, haben wir für unseren Robotik-Kunden Prozessdaten sowie Informationen aus lokalen Stromzählern ausgewertet. Wir nutzten das Data Lakehouse-Konzept und konnten so Daten aus verschiedenen Systemen und Formaten verarbeiten & analysieren. Die Ergebnisse in Delta Tables sind Grundlage für z.B. Power BI.

Data Lake Migration

Industry: Energy

Um 10.000 Datenpunkte pro Sekunde latenzfrei, lückenlos & kostenschonend zu dokumentieren und zu speichern, begleiten wir unseren Kunden aus der Energieerzeugung bei der Migration zum Data Lake in der Cloud. Die Auswertung ausfallbezogener Daten im Lakehouse beschleunigt die Gerätewartung und optimiert den Service.

Paradigmenwechsel für Manufacturing Analytics: Was heißt das?

Wir sind überzeugt: Der Aufbau von Data Intelligence Plattformen ist heute für Manufacturing-Unternehmen relativ schnell, technologisch flexibel und kosteneffizient machbar. Vor allem mithilfe Data Lakehouse-basierter Ansätze wird das Data Engineering radikal vereinfacht und beschleunigt.

Freilich gibt es nicht die eine Manufacturing Analytics-Lösung. Zu verschieden sind die Prämissen, Probleme und finanziellen Spielräume. Auch kommt es immer auf die Data Maturity des Unternehmens an. Doch mit dem richtigen Partner, der das nötige Domänenwissen und die Umsetzungskompetenz mitbringt, steht einer – idealerweise gemeinsam entwickelten – Datenlösung nichts im Wege. Bereit loszulegen?