Die digitale Transformation schreitet voran und verändert die Produktionslandschaft. Unternehmen, die ihre Daten gezielt nutzen und verknüpfen, können sich einen signifikanten Vorteil in einem immer dynamischer werdenden Markt verschaffen. Doch die Integration von Maschinendaten in vernetzte Systeme bringt vielfältige Herausforderungen mit sich, die nicht nur technischer Natur sind, sondern auch rechtliche und strategische Aspekte betreffen.
Dateneigentum: Wer hat Zugriff auf Maschinendaten?
Eines der zentralen Probleme datengetriebener Organisationen betrifft die Frage des Dateneigentums. Die Daten gehören meistens weiterhin den Maschinenherstellern, während Kunden, die die Maschine nutzen, nur eingeschränkten Zugriff darauf haben. Dieser Trend wird durch die zunehmende Verlagerung hin zu Geschäftsmodellen wie der Sharing Economy weiter verstärkt. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich dafür, Maschinen nicht mehr zu kaufen, sondern sie lediglich für eine bestimmte Zeit zu nutzen. Diese Einschränkung wirkt sich unmittelbar auf die Datenintegration aus, da der volle Nutzen der Maschinendaten ohne Verbindung zu den Geschäftsprozessen – wie Metadaten aus ERP- oder CRM-Systemen – nicht ausgeschöpft werden kann. Dies erschwert es, vollständige Transparenz über die Produktionsprozesse zu erlangen und datenbasierte Optimierungen vorzunehmen. Hier liegt eine der größten Herausforderungen für datengetriebene Organisationen.
Proprietäre Schnittstellen erschweren die Integration
Ein weiteres technisches Hindernis sind fehlende standardisierte Schnittstellen. Das bedeutet, dass Maschinen unterschiedlicher Hersteller nicht nahtlos miteinander kommunizieren können. Viele Maschinenhersteller setzen auf proprietäre Systeme, was die Interoperabilität zwischen Maschinen verschiedener Hersteller behindert. Das führt zu einem Lock-in-Effekt, bei dem Unternehmen gezwungen sind, Maschinen des gleichen Herstellers zu kaufen, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Ein Blick in die Praxis zeigt, dass etwa SCADA-Systeme oder Cloud-Plattformen eine Antwort auf dieses Problem sein können. Verschiedene Anbieter arbeiten daran, herstellerunabhängige Schnittstellen für ganze Maschinenparks zu schaffen. Auf solchen offenen Schnittstellen können Low-Code-Plattformen wie etwa Intrexx aufbauen, um Fachanwendungen zu erstellen, die Produktions- und Geschäftsdaten miteinander verknüpfen.
Cloud-Speicherung: Der Schlüssel zur datenbasierten Produktion
Viele Unternehmen verlagern ihre Produktionsdaten in die Cloud, und versprechen sich davon einer erleichterte Integration und Verknüpfung mit anderen Datenquellen. Laut Gartner werden bis 2025 etwa 80 Prozent der Industrieunternehmen ihre Produktionsdaten in die Cloud migrieren, um so ihre Datenintegration und -nutzung zu verbessern.
