30. Juni 2017 | pArtikel drucken | k1 Kommentar

Operational Intelligence: Datenanalyse für die Industrie

Wo gehobelt wird, da fallen Späne – das gilt in der Industrie nicht nur für handwerkliche und maschinelle Prozesse innerhalb eines Unternehmens. In Zeiten der Digitalisierung werden täglich auch immer größere Datenmengen produziert. Um diese in der Industrie nutzvoll zu verarbeiten, etabliert sich ein Begriff: Operational Intelligence.

Prozesse optimieren, Sicherheitsrisiken bekämpfen, Produktionsausfälle vermeiden – für Unternehmensverantwortliche in der Industrie stehen diese Punkte auf der Tagesordnung. Objektive Entscheidungen, durch die diese Ziele erreicht werden, können jedoch nur mithilfe einer objektiven – und vollständigen – Basis an Informationen getroffen werden.

Diese Basis ist unter dem Begriff Big Data bekannt – große Informationsmengen, die sich aus Prozess- und Maschinendaten zusammensetzen und Abläufe entlang der gesamten Wertschöpfungskette genau dokumentieren. Davon ausgehend werden Informationen mittels umfangreicher Analyse-Methoden generiert, die der Entscheidungsträger zielführend einsetzen kann – etwa um die Produktions-Effizienz zu steigern oder Lagerhaltungskosten zu senken.

Operational Intelligence: Analyse speziell für die Industrie

An dieser Stelle kommt nun der Begriff der Operational Analytics immer öfter ins Spiel. Zwar ist „OI“ schon seit einigen Jahren kein absolutes Neuland mehr – so berichtete etwa das Magazin ZDNet schon 2012 erstmalig über den Begriff. Jedoch spielt diese Art der Analyse in Zeiten der Industrie 4.0. eine immer größere Rolle. Was genau verbirgt sich dahinter?

Die Operational Intelligence ist speziell auf die Anforderungen, welche die Industrie an die Datenanalyse stellt, zugeschnitten. Um für dauerhafte Transparenz im täglichen Betrieb zu sorgen, liefert OI einen kontinuierlichen Einblick in akute Geschäftstätigkeiten oder Prozesse – und das in Echtzeit.

Wie funktioniert OI?

Dies funktioniert so: Sämtliche Daten aus physischen und virtuellen, Cloud-basierten Anwendungen werden gesammelt und um zusätzliche Daten, wie zum Beispiel aus Sensoren, sowie um Informationen aus strukturierten Datenbanken erweitert. So fasst zum Beispiel Computerwoche das Thema zusammen.

Durch den ständigen Fluss an Informationen, den sogenannten Data Streams, können auf diese Weise sogenannte OI-Analytics Echtzeit-Analysen erstellt werden. Besonders in der Industrie können Entscheider hochaktuell maschinelle Daten auswerten und die Ergebnisse in übersichtlichen, visuell aufbereiteten Dashboards einsehen.

Der Sinn dahinter: Ohne den Betrieb zu unterbrechen, wird zu jeder gegebenen Zeit die Effizienz von maschinellen Prozessen überprüft, Möglichkeiten zur Optimierung eruiert oder sogar Schwachstellen in der IT-Security identifiziert.

Außerdem ermöglicht OI, bei auftretenden Fehlern innerhalb der Wertschöpfungskette schnell die Ursachen zu finden – und mittels der fundierten Daten auch direkt einen Lösungsansatz zu erarbeiten.

Nicht nur ein neues Buzzword

Zwar sind verschiedene Analyse-Möglichkeiten für Big Data, wie beispielsweise auch Predictive Analytics, inzwischen keine Neuheit mehr. Dennoch findet der Begriff der Operational Intelligence nun zunehmend Gehör in der Industrie 4.0 – und liefert durch das Echtzeit-Monitoring und übersichtliche Dashboards neue Ansatzpunkte zur umfassenden Datenanalyse und –aufbereitung.

Durch das Buzzword OI wird demnach ein digital gestützter Analytics Prozess zusammengefasst, der sich speziell an die Anforderungen der Industrie richten soll.

Auf diese Weise können Industrie-Unternehmen beispielsweise ihre Entscheidungsfindung mit Echtzeitanalysen ihrer Anlagen untermauern, Mitarbeiter in der Produktion effizienter einsetzen, Stoßzeiten in der Produktion besser vorhersagen sowie Lagerkosten – etwa bei Überproduktion – vorausschauend gering halten.

Weitere Lösungen zur Daten-Analyse für Unternehmen finden Sie auch hier.

Quelle Titelbild: yoh4nn / iStock

Hier schreibt Carla Bösl für Sie

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