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Industrie - KI

Gut gerüstet für die Industrie 4.0: Vernetzte Produktionsanlagen und -maschinen sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die digitale Transformation. Dem IoT Market Monitor zufolge existieren aktuell bereits über neun Milliarden vernetzte Geräte weltweit.

Unternehmen, die von diesem Trend profitieren wollen, müssen die damit verbundenen Herausforderungen im Hinblick auf die IT-Infrastruktur und deren Leistungsmerkmale erkennen, verstehen und meistern. Im Besonderen gilt es, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass das stetig wachsende Datenvolumen im Industrial Internet of Things (IIoT) effizient erfasst, verarbeitet und analysiert werden kann. Außerdem sollten schon heute die Weichen für eine problemlose Implementierung von KI-gestützten Prozessen gestellt werden. Die Grundlage hierfür bildet eine Datenplattform, die entsprechende Leistungsmerkmale aufweist. InterSystems hat in einer Checkliste wertvolle Tipps gebündelt, die aufzeigt, worauf Unternehmen bei der Auswahl einer passenden Datenplattform für erfolgreiche IIoT-Projekte achten müssen.

1. Bietet die eingesetzte Datenplattform genügend Flexibilität?

Eine Multimodell-Datenbank bildet die optimale und unverzichtbare Basis für erfolgreiche IIoT-Projekte. Zu ihren wichtigsten Eigenschaften zählt, dass sie mit verschiedenen Datentypen und –formaten umgehen und diese in beliebigen Datenmodellen abbilden kann – egal ob relational, dokumenten- oder objektbasiert. Um IIoT-Anwendungen mit Machine Learning entwickeln, ausführen und warten zu können, sollten die dafür erforderlichen Funktionen in einer einzigen konsistenten Multimodell-Umgebung zu finden sein und die unterschiedlichen Datenmodelle simultan angewendet werden können. 

2. Findet der Aspekt Skalierbarkeit ausreichend Berücksichtigung?

Skalierbarkeit ist ein unabdingbares Element einer Datenplattform für das KI-getriebene IIoT. Hilfreich sind horizontal skalierbare HTAP-Datenbankmanagementfunktionen (Hybrid Transaction Analytic Processing). Sie machen es möglich, analytische Echtzeitanwendungen auf sehr großen Datensätzen auszuführen und mit eingebetteten Funktionen zur Ausführung von Analyse- sowie KI-Modellen zu orchestrieren.

3. Was hat die Lösung in puncto Interoperabilität zu bieten?

Interoperabilität ist ein weiterer erfolgskritischer Faktor. Die Datenplattform sollte nicht nur für unterschiedliche Programmiersprachen zugänglich sein und Daten in verschiedenen Formaten verarbeiten können, sondern auch detaillierte Reports für das Model Monitoring bieten. Eine leistungsstarke, interoperable Datenplattform vereint möglichst viele Maschinenprotokolle und Standards und ist in der Lage, auch Daten von Edge Devices verlässlich zu verarbeiten. 

4. Sind intuitiv bedienbare Benutzerschnittstellen integriert?

Insbesondere aus Anwendersicht empfehlenswert sind ein grafisches Interface für eine effizientere Datenanalyse, Dashboards für verschiedene Datenvisualisierungen sowie Analyse- und KI-Funktionen, die sich ohne großen Aufwand auf unterschiedliche Anforderungen und Einsatzszenarien zuschneiden lassen. Live-Daten lassen sich so einfach veranschaulichen und damit greifbarer für Entscheidungsträger machen. 

5. Wie werden die Daten geschützt?

Das Thema IT-Sicherheit lässt keine Kompromisse zu, und noch viel weniger im IIoT. Daher sollte die Datenplattform robuste Sicherheitsfunktionen beinhalten, zum Beispiel bewährte Methoden zur Authentifizierung und Autorisierung, ausgefeilte Rollen- und Rechtemodelle sowie eine automatisierte Verschlüsselung von Daten „at rest“, um das IIoT wirkungsvoll vor Cyberattacken zu schützen. 

Die Datenplattform InterSystems IRIS bietet skalierbares Datenmanagement, Interoperabilität, vielfältige Funktionen, Skalierbarkeit, Top-Performance und Sicherheit. KI und IIoT können mithilfe dieser Plattform eine zukunftsorientierte und wertsteigernde Partnerschaft eingehen. Darüber hinaus lässt InterSystems IRIS sich auf den verschiedensten handelsüblichen Edge-Devices einsetzen und in der (Private oder Hybrid-) Cloud nutzen. Die Lösung beschleunigt und vereinfacht die Entwicklung von Lösungen für Predictive Maintenance und andere Anwendungen im Industrieumfeld. Sie ermöglicht Anwendern die Erstellung neuer Variablen, bietet eingebettete Business Intelligence-Funktionalitäten inklusive OLAP und unter anderem verteilte SQL-Verarbeitung zur Unterstützung komplexer Berechnungen auf sehr großen Datensätzen mit hoher Leistung – ein leistungsfähiger IT-Tech Stack, durch den sich industrielle Wertschöpfung mit wegweisenden digitalen Standards verknüpfen lässt.

https://iotplatform.intersystems-iris.de/


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