Im Unified Namespace werden operative (OT) und informationstechnische (IT) Daten in einer einheitlichen, semantisch strukturierten Hierarchie zusammengeführt – darunter Produktionsstatus, Maschinentelemetrie, Auftragsdaten oder Energiewerte. Die Anbindung erfolgt in Echtzeit über industrielle Kommunikationsprotokolle wie MQTT oder OPC UA, meist vermittelt durch Broker, Gateways oder Adapter. So können Analytics-, MES- und KI-Systeme ebenso wie automatisierte Prozesse direkt auf konsistente, kontextualisierte Informationen zugreifen, ohne proprietäre Schnittstellen oder Datensilos überwinden oder Systemverbindungen programmieren zu müssen. Im Zentrum des UNS steht die strukturierte Topic-Hierarchie, über die alle Daten logisch und nachvollziehbar organisiert werden, beispielsweise nach dem ISA-95-Standard Enterprise/Site/Area/Line/Unit/DataType und Datenpunkt. Das Topic Energiedaten könnte etwa die Form valantic/Muenchen/Production/Line_03/3-Achse-Drill-A18.047.12 haben. Der Datenpunkt ist jeweils der abschließende Parameter (hier Energy_v1) und verweist auf ein hinterlegtes Schema, das jede Nachricht auf Struktur, Datentypen und Pflichtfelder prüft. So erhalten konsumierende Systeme nur validierte, semantisch konsistente Informationen. Systeme können die für sie relevanten Daten abonnieren und erhalten diese in Echtzeit. Darüber hinaus lassen sich historische Daten in speziellen Datenbanken archivieren, um sie später für Analysen zu nutzen.
Kontext ist entscheidend
Nicht die Datenmenge ist entscheidend, sondern die präzise Einbettung in nachvollziehbare Zusammenhänge. Der UNS schafft diesen Kontext durch technische Struktur und semantische Disziplin. Topic-Strukturen ermöglichen eine hierarchische Gliederung nach Werk, Linie, Maschine und Komponente. Ergänzt durch konsistente Metadaten wie Zeitstempel, Einheiten, Materialchargen oder Auftragsnummern entsteht eine belastbare Datenbasis. Im Idealfall erlaubt das Implementierungskonzept, zur Laufzeit dynamisch orchestrierte Datenkontexte zu bilden – etwa für Energieverbrauchswerte pro gefertigtem Teil, nach Maschinenzustand, pro Auftrag oder pro Asset/Ressource.
Die Transformation von fragmentierten Produktionsumgebungen zu intelligenten Systemen lässt sich in drei Schritten abbilden:
- 1. Integration der Datenquellen: Maschinen, Sensoren, ERP-und MES-Softwares sowie andere IT- und OT-Komponenten werden in den UNS eingebunden.
- 2. Kontextualisierung der Datenströme: Der UNS vereinheitlicht die zuvor heterogenen Daten. Produktionsdaten wie Maschinentemperatur und Zykluszeiten werden mit Informationen, etwa aus dem ERP, verknüpft.
- 3. Implementierung von KI-Algorithmen: Auf Basis der konsolidierten Datenbasis können KI-Modelle trainiert werden, die sich durch kontinuierliche Echtzeitdaten des UNS weiter verbessern.
Autoren:
Stefan Billeb (l.) ist Partner und Geschäftsführer,
Peter Lindlau (r.) ist Principal Consultant bei der
Valantic GmbH.
