Model – Industriedaten nutzbar machen
Rohdaten allein schaffen keinen Mehrwert. Erst mit Struktur und Kontext entstehen Informationen, die Industrieunternehmen in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen – skalierbar, wiederverwendbar und systemübergreifend.
Struktur & Kontext für Industriedaten
Industrielle Datenmodellierung: Daten modellieren & strukturieren
Wer mit Industrial Data Management beginnt, muss nicht gleich die gesamte Architektur umstellen. Oft genügt es, ein erstes Modell für ein zentrales Asset ‐ etwa eine Anlage oder Linie ‐ aufzubauen und mit realen Daten zu verknüpfen. Dabei zeigt sich schnell, welche Informationen fehlen, wie Datenquellen harmonisiert werden müssen und welche Anwendungen von der neuen Struktur profitieren.
Die Herausforderung
Warum unstrukturierte OT Daten nicht skalieren
In der Praxis fehlt es oft an einem einheitlichen Vorgehen zur Datenmodellierung. Daten werden von Projekt zu Projekt unterschiedlich aufbereitet, ohne gemeinsame Strukturen oder Standards. Das erschwert die Wiederverwendung und führt zu hohem manuellen Aufwand ‐ besonders, wenn Daten in mehreren Systemen gebraucht werden.
Ein klar definiertes, skalierbares Datenmodell schafft hier Abhilfe und bringt:
Konsistente Benennung
Einheitliche Datenformate
Dokumentiertes Wissen
Wiederverwendbare Modelle
Ein Datenmodell verwandelt Rohdaten in strukturierte, kontextualisierte Informationen
Die Herausforderung beginnt dort, wo die Bedeutung der Daten nicht mehr eindeutig ist. Wenn ein Temperaturwert einfach nur „78“ lautet, stellt sich die Frage: 78 was? An welcher Stelle? Von welcher Maschine? In welchem Zusammenhang? Genau hier setzt ein Datenmodell an.
Ein Datenmodell ist der Schlüssel, um solche Rohdaten in eine verständliche, strukturierte Form zu bringen. Es schafft ein digitales Abbild der realen Produktionswelt ‐ mit all ihren Maschinen, Sensoren, Produkten und Prozessen. Dieses Modell beschreibt, welche Objekte existieren, welche Eigenschaften sie haben, wie diese gemessen werden und wie alles miteinander verknüpft ist. Der Unterschied zur reinen Datenerfassung ist deutlich: Während klassische Systeme Daten nur sammeln, macht ein Modell sichtbar, was diese Daten bedeuten und wohin sie gehören.
So bauen Sie eine skalierbare Industrielle Datenstrategie
Ein einzelnes Datenmodell schafft also Ordnung ‐ der Mehrwert entsteht aber, wenn dieses Prinzip systematisch angewendet wird. Skalierbarkeit bedeutet in diesem Kontext: Einmal definierte Strukturen lassen sich über Standorte, Systeme und Anwendungsfälle hinweg wiederverwenden.
Statt jede Maschine oder Linie individuell anzubinden, bauen Sie auf wiederkehrende Muster: gleiche Modelle für baugleiche Anlagen, standardisierte Zuordnungen, automatisierte Datenflüsse. Neue Sensoren, Maschinen oder Produktionsbereiche lassen sich dadurch schnell integrieren ‐ ohne jedes Mal bei null zu beginnen.
So entsteht eine Datenarchitektur, die mit Ihrem Unternehmen mitwächst. Sie bleibt flexibel bei wechselnden Anforderungen, robust bei zunehmender Komplexität und effizient bei der Umsetzung neuer Use Cases ‐ von der Energieoptimierung bis zur KI‐gestützten Prozessanalyse.
Eine skalierbare Datenstrategie beginnt mit einem durchdachten Modell ‐ und endet bei einer Infrastruktur, die langfristig tragfähig ist.
Ein Lösungsansatz
Datenmodellierung in der Praxis
Die Vorteile eines strukturierten und modellbasierten Umgangs mit Industriedaten liegen auf der Hand. Doch wie lässt sich so eine Datenstrategie in der Praxis effizient umsetzen ‐ ohne komplexe Eigenentwicklungen oder starre Punkt‐zu‐Punkt-Integrationen?
Moderne Industrial Data Management‐Lösungen unterstützen genau diesen Ansatz und ermöglichen:
Grafische Modellierung von Assets und Datenflüssen
Kontextualisierung und Standardisierung von Rohdaten
Trennung von Modelllogik und Datenverteilung
Konfiguration ohne Programmierung
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Häufig gestellte Fragen
Was bedeutet Kontextualisierung der Daten in der Industrie?
Kontextualisierung ordnet Roh-OT-Daten einer Anlage, Linie oder Schicht zu. So wird aus «Tag 123 = 85» die Information «Ofen 3 – Zone A – Temperatur 85 °C». Dieser Kontext macht Daten sofort für Analytik, BI Tools und KI Modelle nutzbar.
Warum ist Datenmodellierung für Industrie 4.0 wichtig?
Datenmodellierung schafft einen standardisierten Bauplan für Begriffe, Einheiten und Beziehungen. Ohne Modell bleiben Datenquellen isoliert und Roll-outs auf weitere Werke mühsam. Ein klares Modell, z. B. nach ISA-95, bildet dabei die Basis.
Wie funktioniert der HighByte Intelligence Hub?
Der Hub läuft Edge-nah, verbindet sich per OPC UA, MQTT, SQL oder REST mit OT und IT Systemen, holt Daten sekundengenau ab und mappt sie per No-Code Oberfläche auf das Datenmodell. Anschliessend publiziert er kontextualisierte Payloads in Data Lakes, BI Dashboards oder AWS IoT SiteWise.
Was unterscheidet ein Datenmodell von einer Datenstrategie?
Das Datenmodell beschreibt technisch, wie Datenfelder und Beziehungen organisiert sind. Die Datenstrategie legt fest, warum und wofür das Unternehmen Daten nutzt ‐ inklusive Governance, Rollen und Roadmap. Modell = Bauplan, Strategie = geschäftliche Richtung.
Wie starte ich eine skalierbare, industrielle Datenstrategie?
Priorisieren Sie einen klaren Use Case, entwerfen Sie ein wiederverwendbares Datenmodell, setzen Sie einen Edge Hub wie HighByte zur Kontextualisierung ein, publizieren Sie die Daten in eine zentrale Plattform und verankern Sie Governance sowie KPIs. Erweitern Sie das Modell quartalsweise, um neue Anlagen rasch anzubinden.
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