Store – Industriedaten dauerhaft sicher
Modellierte Daten entfalten erst dann ihren Wert, wenn sie langfristig verfügbar, zugänglich und kontextbewusst gespeichert werden. Industrielle Datenhistorisierung sorgt dafür, dass relevante Informationen jederzeit auffindbar, analysierbar und rückverfolgbar sind – systemübergreifend und zukunftssicher.
Langfristige Datenverfügbarkeit für Industrieprozesse
Industrielle Datenhistorisierung: Daten intelligent speichern
Industriedaten bestehen im Wesentlichen aus zwei Typen: hochfrequente Sensordaten und diskrete Ereignisdaten aus der Produktion. Sensordaten erzeugen enorme Datenmengen, die performant und verlustfrei abgelegt werden müssen. Bei Ereignisdaten ist oft schon die zuverlässige Erkennung und Klassifikation der Auslöser technisch anspruchsvoll.
Eine skalierbare Speicherstrategie sorgt also dafür, dass beide Datenarten langfristig verfügbar bleiben, konsistent abgelegt werden und über offene Schnittstellen systemübergreifend nutzbar sind – unabhängig von Format, Frequenz oder Herkunft.
Technologien im Vergleich
Historian vs. relationale Datenbank
Für die Speicherung industrieller Daten kommen je nach Datentyp und Anwendungszweck unterschiedliche Technologien zum Einsatz:
Historian
Hochfrequente Sensordaten – etwa Temperaturen, Drücke oder Füllstände – werden in der Regel in sogenannten Historians oder Zeitreihendatenbanken abgelegt. Diese Systeme sind speziell darauf ausgelegt, große Mengen zeitbasierter Messwerte effizient zu verarbeiten. Sie ermöglichen eine komprimierte Speicherung, schnelle Abfragen über Zeiträume hinweg und eine lückenlose Historisierung.
Relationale Datenbank
Ereignisdaten, wie Produktwechsel, Schichtbeginn, Alarme oder Bedienereingriffe, werden dagegen typischerweise in relationalen Datenbanken gespeichert. Diese bieten eine strukturierte Ablage mit klar definierten Beziehungen zwischen Datenpunkten – z. B. welches Produkt wann auf welcher Linie gefertigt wurde. Sie sind besonders geeignet, um komplexe Prozesszusammenhänge, Benutzeraktionen oder Betriebszustände nachvollziehbar und abfragbar zu machen.
Gespeicherte Daten zugänglich halten – ohne neue Silos
Daten zu speichern ist das eine – sie auch zugänglich, auffindbar und wiederverwendbar zu halten, das andere. Eine zentrale Anforderung an moderne industrielle Datenhaltung ist, dass gespeicherte Informationen systemübergreifend verfügbar bleiben, ohne neue Datensilos zu erzeugen.
Deshalb muss die Speicherarchitektur so aufgebaut sein, dass alle relevanten Daten – ob Sensordaten, Ereignisse oder Berichtswerte – über offene Schnittstellen abrufbar sind. Typische Zugriffstechnologien sind etwa OPC UA, REST-APIs oder SQL-basierte Abfragen. Sie ermöglichen es verschiedenen Systemen und Nutzergruppen, gezielt auf gespeicherte Daten zuzugreifen – vom Dashboard bis zur Analytikplattform.
Gleichzeitig müssen bei der Datenbereitstellung Aspekte wie Zugriffsrechte, Datensicherheit und Versionskontrolle berücksichtigt werden. Nur so lässt sich sicherstellen, dass Daten nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch nachhaltig nutzbar sind.
Wer Daten professionell speichert, denkt also nicht nur an Kapazität und Struktur, sondern auch an Verfügbarkeit, Integrität und Interoperabilität. Erst dann werden aus gespeicherten Daten echte Informationsressourcen.
Von der Theorie in die Praxis
Wie Unternehmen von professioneller Datenhistorisierung profitieren
Die Historisierung industrieller Daten ist weit mehr als ein technisches Muss. Sie bildet die Grundlage für Transparenz, Effizienz und kontinuierliche Verbesserung – nicht nur im Tagesgeschäft, sondern auch für strategische Entwicklungen.
Ob Rückverfolgbarkeit, regulatorische Anforderungen oder datenbasierte Optimierung: Historisierte Daten sind die Voraussetzung für fundierte Entscheidungen, leistungsfähige Reports und moderne Anwendungsfelder wie Machine Learning, Predictive Maintenance oder KI-gestützte Prozessanalysen.
Rückverfolgbarkeit und Dokumentation
Langfristige Analysefähigkeit
Regulatorische Sicherheit
Offene, systemübergreifende Datennutzung
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Vorteile einer Zeitreihendatenbank
In einer datengetriebenen Welt, in der das Sammeln, Speichern und Verteilen von Informationen entscheidend ist, stehen Unternehmen vor einer wichtigen Wahl: Relationale Datenbanken (RDB) oder ein Historian für Zeitreihen-/Prozessdaten?
Mehr Nachhaltigkeit in der Produktion mit den richtigen Werkzeugen
Erfahren Sie, wie Sie mit intelligenten Tools und einer zentralen Prozessübersicht nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch einen wesentlichen Beitrag zu einer nachhaltigeren Produktion leisten.
Verwandeln Sie Ihre Produktionsdaten in wertvolles Wissen
Mit einer leistungsstarken Zeitreihendatenbank wie Proficy Historian legen Sie den Grundstein für detaillierte Einblicke in Daten aus unterschiedlichsten Quellen über Jahre hinweg.
Unsere Lösungen für die Industrielle Datenspeicherung
Proficy Historian
Die leistungsstarke, industrielle Zeitreihendatenbank zum Sammeln, Speichern und Verteilen von Prozess- und Produktionsdaten.
ACRON
Eine Lösung zur Archivierung und Auswertung verdichteter Betriebsdaten – geeignet für Berichte, Nachweise und die langfristige Dokumentation im Produktionsumfeld.
Häufig gestellte Fragen zur Datenspeicherung
Was bedeutet «Store» im Industrial Data Management?
«Store» steht für die strukturierte und dauerhafte Speicherung industrieller Daten. Ziel ist es, Informationen nachvollziehbar, verfügbar und systemübergreifend nutzbar zu machen – unabhängig vom Datentyp oder Speicherort.
Welche Arten von Daten werden gespeichert?
Meist werden Sensordaten (kontinuierlich, zeitbasiert) und Ereignisdaten (z. B. Alarme, Produktwechsel) gespeichert. Beide erfordern unterschiedliche Speichertechnologien und Strukturen.
Was ist ein Historian und wie unterscheidet er sich von einer relationalen Datenbank?
Ein Historian speichert hochfrequente Zeitreihendaten effizient und komprimiert, etwa aus Sensoren oder Steuerungen. Eine relationale Datenbank eignet sich für strukturierte Ereignisse mit Kontext, wie Bedienaktionen oder Batchwechsel.
Was versteht man unter Datenhistorisierung?
Historisierung bedeutet, Daten über längere Zeiträume nachvollziehbar zu speichern – inklusive aller Änderungen. Das ist entscheidend für Rückverfolgbarkeit, Audits und datengetriebene Optimierung.
Warum reicht es nicht, Daten einfach nur zu speichern?
Daten müssen nicht nur gespeichert, sondern auch auffindbar, kontextualisiert und systemübergreifend nutzbar sein. Ohne strukturierte Ablage und klare Schnittstellen entstehen neue Silos statt echter Informationsressourcen.
Welche Rolle spielt die Datenspeicherung für KI und Machine Learning?
Historisierte und strukturierte Daten sind die Basis für KI und ML – etwa zur Anomalieerkennung, Prozessoptimierung oder Zustandsprognose. Ohne konsistente und langfristig verfügbare Daten fehlt die Grundlage für zuverlässige Modelle.
Wo werden industrielle Daten typischerweise gespeichert?
Je nach Anwendungsfall in Zeitreihendatenbanken (Historians), relationalen Datenbanken, spezialisierten Berichtssystemen oder in der Cloud. Entscheidend sind Datenart, Zugriffshäufigkeit und regulatorische Anforderungen.
Haben Sie mehr Fragen?
Lassen Sie sich persönlich beraten – von der
Industriellen Datenspeicherung bis zu Produkten
wie dem Proficy Historian.