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Die fortschreitende Digitalisierung der industriellen Fertigung - Stichworte Industrie 4.0 und Internet der Dinge - sorgt dafür, dass immer mehr Maschinen vernetzt sind. In der Fertigungsindustrie sind Produktionsanlagen und Lagersysteme zunehmend in der Lage, selbstständig Informationen auszutauschen, Aktionen anzustoßen und einander zu steuern. Ziel ist es, Prozesse nicht nur in der Fertigung, sondern auch in der Entwicklung, Konstruktion und dem Service signifikant zu verbessern und zu beschleunigen, also während des gesamten Produktlebenszyklus.
Daten verwertbar machen
Vernetzte Maschinen und selbststeuernde Produktionsprozesse erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit in der Fertigungsindustrie - durch mehr Effizienz, verbesserte Möglichkeiten für kundenspezifische Individualisierung und eine kürzere Time-to-Market. Durch Industrie 4.0 entstehen neue Informationsbeziehungen, die ERP-Systeme, Datenbanken, das Internet sowie Echtzeitinformationen aus Fabriken, Lieferketten und Produkten miteinander verbinden.
RFID, Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) und das Internet der Dinge vernetzen nicht nur Fertigungs- und Lieferprozesse, sondern generieren auch jede Menge Daten. Um die Kommunikation der "intelligenten" Fabrik zu ermöglichen, müssen riesige Mengen an Daten vorgehalten werden und auch während der Fertigungsprozesse entstehen ständig neue Daten.
Diese Datenlawine gilt es nicht nur mit immer mehr Speicherressourcen zu bewältigen, indem die Daten "irgendwie" möglichst kostengünstig und sicher gespeichert werden. Es geht auch darum, die Daten besser verwertbar zu machen. Vom Potenzial Big Data zu profitieren ist damit nicht nur im Dienstleistungssektor angesagt, sondern gilt auch als eine der größten Zukunftsaufgaben für das produzierende Gewerbe.
Um die Herausforderungen, die Industrie 4.0 mit sich bringt, zu bewältigen, aber auch das immense Potenzial auszuschöpfen, müssen Fertigungsunternehmen nicht nur ihre Produktionshallen, sondern auch ihre IT fit machen. Zum einen geht es um das Speichern großer Datenmengen, was durch die Einbindung von Cloud-Ressourcen oder Speicheroptimierung einigermaßen Budget schonend bewerkstelligt werden kann.
Doch selbst neue Speichertechnologien wie SSD sind noch nicht so kosteneffizient, dass sie das fortschreitende Datenwachstum zu vertretbaren Kosten auffangen könnten. Zum anderen wird die schnelle Analysemöglichkeit dieser Daten immer wichtiger. Wie lassen sich aber kosteneffizientes Speichern großer Datenmengen und schnelle Verfügbarkeit einzelner Daten aus dem Pool kombinieren?
Virtualisierte Datenkopien
Hier ist effiziente Datenverwaltung gefragt - und ein vielversprechender, bereits in der Praxis bewährter Ansatz ist Copy-Data-Virtualisierung. Das Konzept, das dahinter steckt, ist eine Plattform die speziell der Erstellung und Verwaltung virtueller Daten dient. Eine entsprechende Lösung ersetzt verschiedene Datensilos, in denen traditionell redundante physische Datenkopien für Backups, Snapshots, Kontinuität von Geschäftsprozessen, Disaster Recovery, aber auch Test & Entwicklung, Analyse und sonstige Anwendungen vorgehalten werden. Ein Großteil der Daten, die sich in Unternehmen im Umlauf befinden, sind tatsächlich Datenkopien.
IDC schätzt, dass 60 Prozent des in Rechenzentren gespeicherten Datenbestands lediglich unzählige Kopien derselben Daten oder extrem veraltete Datenkopien sind. Die große Mehrzahl der gespeicherten Daten sind überzählige Kopien von Produktionsdaten, die durch unterschiedliche Anwendungen generiert werden.
Fertigungsunternehmen konzentrieren sich derzeit darauf, die wachsenden Datenberge, die durch vernetzte Maschinen, aber größtenteils durch beabsichtigtes oder unbeabsichtigtes Kopieren erzeugt wurden, überhaupt zu bewältigen. Weit seltener wird der eigentlichen Ursache für die Vervielfältigung von Datenkopien auf den Grund gegangen. Ungebremstes und unkontrolliertes Datenwachstum zu vermeiden, sollte jedoch die höchste Priorität haben, um maximalen Wert aus dem Potenzial der Daten zu generieren.
Entscheidender Schritt
Nur wenige Unternehmen haben bislang den entscheidenden Schritt für eine effizientere Datenverwaltung getan: die Erstellung virtueller Kopien ihrer Produktionsdaten. Damit entkoppeln sie die Daten von ihrer zugrunde liegenden Infrastruktur, vergleichbar wie sie bereits die Virtualisierung von Server und Netzwerken umgesetzt haben. Wenn Unternehmen redundante Daten auf eine einzige physische "goldene Kopie" ihrer Produktionsdaten reduzieren, wird weitaus weniger Platz auf den Servern und Speicherressourcen beansprucht. Von dieser Masterkopie lassen sich bei Bedarf unzählige virtuelle Kopien erstellen, die unmittelbar für alle Anwendungsfälle zur Verfügung stehen, sei es Analyse, Entwicklung oder Tests.
Ein Beispiel: Die meisten Maschinen haben Sensoren, die Daten generieren. Diese Datenmengen werden an eine Cloud von Servern gesendet, wo sie gesammelt werden. Datenexperten können kundenspezifische Software schreiben, um diese Daten zu analysieren und so Muster zu finden, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Diese Daten, die von mehreren Maschinen gleichzeitig übermittelt werden, müssen gegebenenfalls von mehreren Personen oder Teams analysiert werden - und das sehr schnell. Da dazu möglichst rasch mehrere Kopien dieser Daten erstellt werden müssen, spielt hier die Virtualisierung von Datenkopien eine große Rolle.
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Durch die Virtualisierung von IoT-Daten (Internet of Things) und die Bereitstellung von virtuellen Kopien können Datenexperten sofort darauf zugreifen und mit der Analyse starten. Mit den inkrementellen Updates, die von den Maschinen kommen, wird der Datenbestand immer wieder aufgefrischt, so dass sich die Datenanalyse auf die aktualisierten Daten konzentrieren kann. "Ein solches Anwendungsszenario ist heute bereits mit unserer Copy-Data-Virtualisierungstechnologie in Kombination mit Oracle-Anwendungen und SQL-Datenbanken machbar und wird bald auch mit Datenbank-Architekturen wie NoSQL möglich sein", erklärt Andrew Gilman, General Manager Commercial bei Actifio.
Erkenntnisse gewinnen
Gilman fügt hinzu: "Unternehmen müssen den neuen ROI verstehen - und der steht nicht für Return on Investment, sondern Return on Insights. Wenn es um Herausforderungen bei Storage- und der Datenverwaltung für das Internet der Dinge und Industrie 4.0 geht, gibt es zweierlei Kostenfaktoren zu berücksichtigen: auf der einen Seite die offensichtlichen Kosten für Investitionen in Speicherressourcen und Systeme und auf der anderen Seite die indirekten Kosten, wenn es Unternehmen nicht gelingt, wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen.
Je mehr Daten, beispielsweise Sensordaten von Maschinen, gesammelt und gespeichert werden, desto eher sind Datenanalytiker in der Lage, Erkenntnisse zu gewinnen. Sind allerdings die Kosten für die Speicherung und Verwaltung der IoT-Daten größer als der mögliche Nutzen, haben wir ein Problem. Damit die Gleichung aufgeht, sind moderne Ansätze wie virtualisiertes Copy-Data-Management erforderlich."
Je früher Unternehmen die Menge ihrer überflüssigen physischen Datenkopien reduzieren, desto weniger Zeit und Geld müssen sie für deren Verwaltung und Archivierung aufbringen. Und desto eher können sie von effizienter Datenanalyse profitieren im Zeitalter von Big Data, Industrie 4.0 und IoT. (rw)