Enterprise OT-dataplatform og arkitektur: Sådan skalerer Siemens Energy OT-data på tværs af fabrikker

For globale industrivirksomheder er udfordringen sjældent at indsamle data. Udfordringen er at skabe en struktur, hvor data fra forskellige fabrikker, produktionslinjer og systemer kan anvendes på samme måde.

Uden fælles standarder bliver det svært at sammenligne performance, udrulle digitale løsninger og skalere nye initiativer på tværs af organisationen.

Mange produktionsanlæg udvikler deres egne navngivningsregler, datamodeller og integrationsløsninger over tid. Det fungerer ofte fint lokalt, men skaber udfordringer, når data skal deles eller analyseres på tværs af fabrikker.

Hos Siemens Energy er målet derfor ikke blot at indsamle data, men at sikre, at data beskrives og struktureres ens på tværs af organisationen. Når produktionsdata følger fælles modeller og standarder, bliver det muligt at genbruge dashboards, rapporter og analyser på tværs af lokationer frem for at udvikle dem på ny hver gang.

En central del af arkitekturen er brugen af HighByte Intelligence Hub til at modellere og strukturere data allerede tæt på produktionsudstyret.

I stedet for at sende rå signaler direkte videre til centrale systemer bliver data beriget med kontekst og organiseret efter fælles principper. Det skaber en ensartet repræsentation af udstyr, processer og produktionsdata, uanset hvor i organisationen de stammer fra.

Fordelen er, at nye fabrikker og produktionslinjer kan integreres hurtigere, samtidig med at kvaliteten og konsistensen af data forbedres.

Siemens Energy arbejder med principperne bag Unified Namespace for at skabe et fælles informationslag mellem OT- og IT-systemer.

Når data publiceres i en fælles struktur, får forskellige systemer adgang til den samme kilde til information. Det reducerer behovet for punkt-til-punkt-integrationer og gør det lettere at udveksle data mellem produktionssystemer, analyseværktøjer og forretningsapplikationer.

Samtidig skabes et mere fleksibelt fundament, hvor nye applikationer kan kobles på uden omfattende ændringer i den eksisterende infrastruktur.

Arkitekturen handler ikke om at centralisere alt. Tværtimod understøtter modellen, at fabrikkerne fortsat kan drive deres lokale systemer og processer, mens virksomheden opretholder fælles standarder på tværs af organisationen.

Denne tilgang giver det bedste fra begge verdener:

Dermed kan Siemens Energy skalere løsninger globalt uden at miste den lokale forankring.

Når data er standardiseret og organiseret efter fælles principper, bliver det langt lettere at understøtte analyser, rapportering og AI-initiativer.

I stedet for at bruge tid på datarensning og integration kan teams fokusere på at skabe indsigt og værdi. Samtidig bliver nye løsninger lettere at implementere, fordi de allerede bygger på et fælles datagrundlag.

En af de vigtigste erfaringer fra Siemens Energy er, at en succesfuld digital strategi starter med arkitekturen.

Teknologier som Analytics, Machine Learning og AI kan kun skabe værdi, når de understøttes af en dataplatform med klare standarder, konsistente informationsmodeller og en struktur, der kan skaleres på tværs af organisationen.

Ved at kombinere HighByte Intelligence Hub og Snowflake har Siemens Energy etableret en arkitektur, der forbinder OT og IT på tværs af fabrikker og skaber et robust fundament for fremtidens datadrevne produktion.