Rohdaten aus industriellen Systemen verlieren an Wert, wenn sie fragmentiert, nicht dokumentiert und von ihrem operativen Kontext getrennt sind. Tags allein erklären nicht, wofür ein Signal steht, wo es hingehört oder wie es verwendet werden soll.
Ohne Struktur lassen sich Daten nicht skalieren: Data Pipelines funktionieren nicht zuverlässig und Systeme übernehmen die Inkonsistenzen. Industrial DataOps verwandelt Rohsignale in kontextualisierte, vielseitig nutzbare Daten für Analytics und KI.
Datenkonnektivität stellt Daten aus den Quellsystemen bereit. Industrial DataOps macht sie nutzbar. Durch standardisierte Strukturen, kontrollierte Datenflüsse und Datenaustausch in Echtzeit können Daten system-, team- und standortübergreifend konsistent vielseitig verwendet werden - ohne Data Pipelines für jeden Anwendungsfall neu aufbauen zu müssen.
Standardisierte industrielle Datenarchitektur
Optimierte Verpackungsprozesse und Volumenverfolgung
Standortübergreifende Echtzeitüberwachung von Anlagen
Echtzeitüberwachung und Korrekturmaßnahmen
Industriedaten kontextualisieren, modellieren, orchestrieren und austauschen. Damit sie system-, standort- und anwendungsfallübergreifend zuverlässig vielseitig verwendet werden können.
Datenkontextualisierung
Rohdaten von Maschinen werden nutzbar, wenn sie in ihren Kontext eingeordnet sind: wofür ein Signal steht, wo es hingehört und wie es zu interpretieren ist.
Das wird dadurch möglich:
Datenmodellierung
Industrielle Skalierung erfordert wiederverwendbare Strukturen. Datenmodelle standardisieren Maschinen, Linien und Werke, sodass Daten standortübergreifend konsistent vielseitig verwendet werden können.
Das wird dadurch möglich:
DATENORCHESTRIERUNG
Data Pipelines für Industriedaten müssen mehr leisten als nur Daten zu übertragen: Sie müssen sie transformieren, anreichern und zuverlässig zwischen Edge- und Unternehmensumgebungen weiterleiten.
Das wird dadurch möglich::
Gemeinsame Nutzung von Daten
Industrielle Systeme lassen sich schneller skalieren, wenn Daten über eine gemeinsame Ebene statt über Punkt-zu-Punkt-Integrationen ausgetauscht werden. So entsteht ein übersichtlicheres Betriebsmodell für Analytics und KI.
Das wird dadurch möglich:
Integration von Daten
Industrial DataOps verknüpft operative Daten mit den übrigen Unternehmensprozessen und ermöglicht damit Workflows, Analytics und Optimierung in geschlossenen Regelkreisen.
Das wird dadurch möglich:
Strukturierte, kontextualisierte Daten anstelle von Rohsignalen
Konsistente Daten in allen Werken, Linien und Maschinen
Zuverlässige Data Pipelines in OT- und IT-Umgebungen
Weniger Reibungsverluste zwischen Produktions-, IT- und Analytics-Teams
Datenaustausch in Echtzeit ohne neue Integrationssilos
Eine skalierbare Datenbasis für Analytics, Automatisierung und industrielle KI
Schnelle Antworten auf Ihre Fragen zu Industriedaten
