Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
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Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Datenharmonisierung und Normalisierung für skalierbare Manufacturing Intelligence
Sergio Hernández ist Beratungsdirektor bei AG Solution und verfügt über jahrelange Erfahrung in der Leitung von Projekten zur digitalen Transformation und für globale MES-Standorte. In diesem Artikel erläutert er, warum die Datenfragmentierung das Haupthindernis für die Erzielung skalierbarer Werte aus der digitalen Transformation der Fertigung ist.
Alle reden von Modell-Kontext-Protokollen und der 5. industriellen Revolution. KI-Agenten steuern Produktionslinien. Autonome Anlagen treffen Entscheidungen in Echtzeit. Das Versprechen ist verlockend.
Aber ich erlebe immer wieder, dass Hersteller diesen fortschrittlichen Funktionen hinterherjagen, während ihre Datengrundlage unter ihnen zerbröckelt.
Sie können keine KI-Agenten in mehreren Werken einsetzen, wenn Werk A einen Reinigungszyklus "Vorreinigung" nennt und Werk B ihn als "Systemwäsche" protokolliert. Sie können keine Leistungsvergleiche zwischen verschiedenen Regionen anstellen, wenn die Temperaturmessungen in Fahrenheit aus Texas und in Celsius aus München kommen. Und schon gar nicht kann man autonome Abläufe auf der Grundlage eines semantischen Chaos aufbauen.
Die unbequeme Wahrheit? Die Datenfragmentierung ist nach wie vor das größte Hindernis, wenn es darum geht, einen echten, skalierbaren Nutzen aus der digitalen Transformation der Fertigung zu ziehen.
Ganz gleich, ob Sie Ihr erstes MES-Projekt starten oder eine globale Einführung über mehrere Standorte hinweg verwalten, die Herausforderung bleibt bestehen. Ohne harmonisierte und normalisierte Fertigungsdaten können Sie nichts sinnvoll skalieren, vergleichen, automatisieren oder wiederverwenden.
Dabei geht es nicht nur um bessere Dashboards oder sauberere KPIs. Es geht um die Bereitstellung digitaler Anwendungen in großem Maßstab:
Die meisten Hersteller entdecken diese Realität auf die harte Tour.
Hier kommt es mehr auf die Terminologie an, als den meisten bewusst ist.
Die Normalisierung gewährleistet die Konsistenz von Format und Struktur. Sie ist die technische Vorverarbeitung, die die Datenintegrität verbessert und Redundanzen reduziert. Konvertierung aller Temperaturmesswerte in °C. Sicherstellen, dass Zeitstempel dem ISO-Format entsprechen. Wesentlich, aber einfach.
Harmonisierung gleicht die Bedeutung von Datenquellen aneinander an. Sie sorgt dafür, dass verschiedene Anlagen, Systeme und Lieferanten dieselbe Sprache sprechen. Was für den einen Standort "Vorreinigung" ist, ist für den anderen "Reinigung" - aber die Harmonisierung bildet beide auf eine gemeinsame Definition ab, die eine einheitliche Logik und Analyse ermöglicht.
Die eigentliche Herausforderung besteht darin, einen Datenkatalog zu erstellen, der eine Brücke zwischen lokaler Semantik und globaler, standardisierter Bedeutung schlägt.
Wenn Sie MES weltweit einsetzen, haben Sie wahrscheinlich festgestellt, dass es nahezu unmöglich ist, ein vollständig harmonisiertes Datenmodell auf der Quellebene durchzusetzen.
Historische Namenskonventionen variieren von Werk zu Werk. Änderungen an den Quellsystemen sind risikoreich, kostspielig und störend, mit unklarem ROI. Jeder Standort entwickelt sich halb-unabhängig, selbst wenn er denselben MES-Anbieter nutzt.
Ironischerweise haben es weniger digital reife Unternehmen leichter, sie von Anfang an richtig aufzubauen. Dennoch lassen sich viele von schnellen Erfolgen und niedrig hängenden MES-Implementierungen verleiten, denen es an einem langfristigen Datenmodell fehlt.
Die ausgereiften Hersteller stehen vor einer anderen Herausforderung: Sie müssen den jahrelangen semantischen Irrweg überwinden und gleichzeitig die Produktion am Laufen halten.
Sprechen Sie mit uns und entdecken Sie, wie Sie das Beste aus der digitalen Transformation Ihrer Website herausholen können.
Es geht nicht darum, welche UNS-Architektur Sie implementiert haben oder welchen Cloud-Anbieter Sie gewählt haben.
Es geht um das semantische Chaos unter Ihren Operationen und Ihre Fähigkeit, dem Ganzen einen Sinn zu geben.
Die Hersteller, die mit fortschrittlichen Anwendungen Erfolg haben, sind nicht unbedingt diejenigen mit dem ausgefeiltesten Technologiepaket. Sie sind diejenigen, die zuerst die grundlegende Herausforderung der Datenmodellierung gelöst haben.
Wenn es darum geht, die Komplexität der Datenmodellierung für Hersteller zu entwirren, liefern diese Ansätze durchweg Ergebnisse:
Studieren Sie Ihre Daten vor Ihrer Technologie. Vorgänge und Phasen erscheinen oft identisch, werden aber an verschiedenen Standorten unterschiedlich kategorisiert. Prüfen Sie zuerst mit diesem Blick. Erfassen Sie die Varianten, bevor Sie versuchen, sie zu beheben.
Nutzen Sie KI-Tools zur Beschleunigung der Vorverarbeitung. Verlassen Sie sich nicht allein auf den Abgleich von Schlüsselwörtern oder sprachlichen Begriffen - dabei geht zu viel Kontext verloren. Verwenden Sie Modelle, die Beziehungen, Muster und Korrelationen zwischen scheinbar unterschiedlichen Begriffen erkennen.
Lassen Sie KI Ihre Arbeitsabläufe rekonstruieren. Generative KI kann nun Produktionsabläufe aus Rohdaten rekonstruieren und Vorgänge clustern, um Möglichkeiten zur Angleichung zwischen den Werken aufzuzeigen. Dies macht einen Vergleich möglich, obwohl eine umfassende Harmonisierungsstrategie die ultimative Lösung bleibt.
Erstellen Sie Ihr semantisches Modell und legen Sie es fest. Sobald Sie Erkenntnisse gesammelt haben, erstellen Sie ein konsistentes semantisches Modell, das sich an Standards wie ISA-95 orientiert. Definieren Sie Ihr physisches Modell, die Verfahrensstruktur und die Terminologien als unverzichtbar.
Die Harmonisierung und Normalisierung von Fertigungsdaten ist eine komplexe Aufgabe. Keine Frage.
Aber sobald Sie die Terminologie und die Strukturen in Ihrem Unternehmen angeglichen haben, wird alles andere zu einer technischen Herausforderung. Die richtigen Leute mit den richtigen Fähigkeiten können technische Probleme lösen.
Dieser Abgleich macht KI-Agenten, autonome Anlagen und KI-gesteuerte Abläufe erst möglich. Nicht das neueste Protokoll oder die neueste Plattform, sondern die semantische Grundlage, die dies möglich macht.
Die Hersteller, die sich auf MCP und autonomen Betrieb vorbereiten, beginnen nicht mit der Technologie. Sie beginnen mit ihrer Datengeschichte. Und diese Geschichte zu verstehen, verändert alles, was danach kommt.
