Ein Problem 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, Transparenz über die Produktionsprozesse zu erlangen und datenbasierte Optimierungen vorzunehmen.
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.
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. Damit lassen sich datengestützte Fachanwendungen erstellen, Produktions- und Geschäftsdaten miteinander verknüpfen und Abläufe intelligenter gestalten.
Cloud-Speicherung für die datenbasierte Produktion
Immer mehr Unternehmen verlagern ihre Produktionsdaten in die Cloud, was wiederum eine erleichterte Integration und Verknüpfung mit anderen Datenquellen verspricht. Laut Gartner werden bis 2025 etwa 80 Prozent der Industrieunternehmen ihre Produktionsdaten in die Cloud migrieren. Für datengetriebene Organisationen ist die Cloud-Speicherung wichtiger Faktor, um das Datenpotenzial voll auszuschöpfen.
Predictive Maintenance zu mehr Produktionssicherheit
Predictive Maintenance erkennt durch die kontinuierliche Überwachung von Maschinendaten potenzielle Probleme frühzeitig. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten und erhöht die Produktionssicherheit.
Eine Studie von McKinsey zeigt, dass Predictive Maintenance die Wartungskosten um 10-40 Prozent senken und ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 Prozent reduzieren kann. Dies setzt jedoch voraus, dass die Maschinendaten in Echtzeit verfügbar sind und mit anderen Systemen verknüpft werden können. Hier kommt die zentrale Bedeutung der Datenintegration zum Tragen: Werden Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zusammengeführt, können datengetriebene Organisationen das volle Potenzial von Predictive Maintenance ausschöpfen.
EU Data Act bringt neue Rahmenbedingungen für den Datenaustausch
Der EU Data Act zielt darauf ab, einen rechtssicheren Rahmen zu schaffen, der es Unternehmen ermöglicht, Daten sicher mit externen Partnern zu teilen, ohne dabei die Kontrolle über diese Daten zu verlieren. Gleichzeitig bietet der EU Data Act klare Regelungen für die Dateneigentümerschaft und den Zugriff, was die Grundlage für eine verstärkte Zusammenarbeit in der Industrie schafft. Hersteller waren bislang oft zögerlich, ihre Maschinendaten zu teilen, aus Angst, ihre Wettbewerbsposition zu schwächen. Langfristig wird der EU Data Act die Zusammenarbeit in der Fertigungsindustrie vereinfachen und den Weg für Innovationen ebnen, die auf der gemeinsamen Nutzung von Daten basieren.
Wie Low-Code hilft
Wer Zugriff auf die richtigen Daten in der richtigen Qualität hat, kann sich einen Marktvorteil verschaffen. Egal, ob es um die Maschinensteuerung, die Integration von KI-Services oder die Entwicklung von geschäftskritischen Anwendungen geht – Daten sind der Schlüssel. Low-Code-Plattformen unterstützen bei der Behebung von Integrationsproblemen auf Applikationsebene. Sie ermöglichen die zentrale Verbindung von isolierten Datenquellen und vernetzen unterschiedliche Systeme – wie Produktionssteuerung, ERP und CRM – miteinander. Stellen Maschinenhersteller ihre Daten über Cloud-Services oder Scada-Systeme bereit, können diese Daten integriert und für eine optimierte Steuerung und Effizienz genutzt werden.
