Intelligente Produktionssysteme bringen Veränderungen für Unternehmen, Prozesse und benötigte Rechenzentrumskapazitäten, weiß Christian Kallenbach, Director of Business Development bei Verne Global.
Fluch und Segen zugleich: Der Digitalen Transformation kann sich kaum eine Branche entziehen. Entwicklungen wie Industrie 4.0, Internet der Dinge und Artifical Intelligence stellen jedoch vor allem auch Unternehmen aus der Produktion und Fertigung vor Herausforderungen, ermöglichen sie doch neue Geschäftsmodelle und eine konsequente Ausrichtung an Kundenbedürfnisse.
Gleichzeitig aber treiben das immense Datenwachstum und neue Anforderungen an die Leistung die Kosten für den Rechenzentrumsbetrieb in die Höhe: Maschinen, Anlagen, selbst logistische Prozesse und Produkte kommunizieren und kooperieren miteinander.
Stichwörter wie verkürzte Time-to-Market, Build-to-order, und Lean Management führen vor Augen, dass Massenfertigungen zum Auslaufmodell werden, Maßanfertigung zum Wettbewerbsfaktor. Wertschöpfungsketten werden intelligent und umfassen zunehmend sämtliche Phasen des Lebenszyklus eines Produkts – von der Idee über die Entwicklung, bis hin zur Produktion, Nutzung, Wartung und dem Recycling. Deutlich wird diese Entwicklung am Beispiel der Automobilbranche. Dort hat die Individualisierung mit der schier grenzenlosen Vielfalt an Ausstattungsmöglichkeiten für Kraftfahrzeuge eine neue Dimension erreicht.
Plus der Digitalisierung: Kostenersparnis
Abnehmer genauso wie Hersteller selbst, Zulieferer, Dienstleister und sogar Partnerunternehmen profitieren von den neuen Möglichkeiten der Automatisierung und Vernetzung.
Digitalisierung fängt mit Software Defined Networking an
In diesem Webinar am 18. Oktober werden Ihnen die unterschiedlichen Wege, ein Software Defined Network aufzubauen, aus strategischer Sicht erklärt sowie die Vorteile der einzelnen Wege aufgezeigt. Außerdem erfahren Sie, welche Aspekte es bei der Auswahl von Technologien und Partnern zu beachten gilt und wie sich auf Grundlage eines SDN eine Vielzahl von Initiativen zur Digitalisierung schnell umsetzen lässt.
So lassen sich trotz maßgeschneiderter Fertigung die Kosten in der Produktion senken. Denn in einer voll digitalisierten Fertigungsumgebung finden Werkstücke den schnellsten Weg durch eine Werkshalle zur Maschine – und zwar selbstständig. Auch Maschinen rüsten sich automatisch durch Informationen vom Werkstück um. Wird ein Fehler prognostiziert, nimmt die Maschine eine Umplanung der Produktion vor, um Leerlaufzeiten zu verhindern. Daten, die erst in nachgelagerten Prozessen anfallen, steuern und beeinflussen Prozesse aktiv in der Gegenwart.
Bedingt wird der Digitalisierungs-Boom auch durch moderne Netzwerkinfrastrukturen mit Breitbandtechnologien, vor allem aber auch durch Hochleistungsrechner. Sie ermöglichen die Echtzeitverarbeitung und Simulation hoch komplexer Berechnungen sowie umfangreiche Analyse- und Reporting-Funktionen mit Data Mining, Smart Metering oder Condition Monitoring. All diese Entwicklungen haben eine Gemeinsamkeit – sie benötigen wesentlich mehr Rechenleistung und eine neue Datenspeicherstrategie für die IT-Infrastruktur in Fertigungsbetrieben.
Minus der Digitalisierung: Mehr Daten, mehr Stromkosten
Je nach Häufigkeit der Übertragungen entstehen im Zeitalter der Digitalisierung schnell extrem große Datenmengen aus Maschinen, Entwicklungsabteilungen und externen Datenquellen. In diese Masse an Big Data fällt nämlich nicht zuletzt auch die Unterstützung der horizontalen Wertschöpfungskette, in die jetzt auch Systeme von Lieferanten, Händlern, Dienstleistern oder Kunden eingebunden werden.
Schon heute sind in der globalisierten Welt schätzungsweise etwa 80 Prozent aller Aktivitäten eines Unternehmens mit Daten und Parteien außerhalb der eigenen Organisationsgrenzen verbunden. Diese Menge an Informationen muss sich so ablegen, verarbeiten und analysieren lassen, dass auch betriebswirtschaftliche Prozesse positiv beeinflusst werden und damit ein echter Mehrwert entsteht.
So lassen sich Risiken bei der Planung eines SAP S/4HANA-Projektes vermeiden
Ziel dieses Ratgebers ist es, SAP-Nutzern, die sich mit SAP S/4HANA auseinandersetzen, Denkanstöße zu liefern, wie sie Projektrisiken bei der Planung Ihres SAP S/4HANA-Projektes vermeiden können.
Gleiches gilt für den häufig zitierten Superlativ in der Produktion, die Losgröße 1. Weil die Variantenkomplexität von Produkten größer ausfällt, steigt auch die Komplexität im Ersatzteilgeschäft. Um auch bei kleinen Stückzahlen effizient arbeiten zu können, benötigt eine Smart Factory autonome, sich selbst konfigurierende und räumlich verteilte Produktionsressourcen inklusive Planungs- und Steuerungssysteme. Die nötige Optimierung durch die Überwachung von Maschinen und Anlagen führt schließlich zu weiterem Datenwachstum.
Möglich ist das alles durch die Vernetzung, Verarbeitung und Analyse von Maschinendaten und die entsprechende Nutzung dieser Informationen. Hinzu kommt ein enges Zusammenspiel aus mechanischen Komponenten wie Sensoren, Antriebselementen und Controller-gesteuerter Software sowie Hardware. Schon im Jahr 2020, so die Einschätzung von Marktbeobachtern, werden weltweit rund 50 Milliarden vernetzter Geräte existieren. Sie ermöglichen komplexe Funktionsabläufe, die in der Vergangenheit so kaum vorstellbar waren.
Co-Location als möglicher Lösungsansatz
Die neuen Chancen mit intelligenten Produktionssystemen und Automatisierungskonzepten – ob Mensch-zu-Mensch-, Machine-to-Machine- und Mensch-zu-Maschine-Kommunikation gleichermaßen – stellen die Kosten-Nutzen-Rechnungen für die IT in Produktions- und Fertigungsunternehmen vor eine harte Bewährungsprobe. Rechenzentrumsbetreiber können sich Datenverluste, Informationslücken und Arbeitsausfälle nicht leisten.
Ein Lösungsansatz ist das Outsourcing der Daten an zentralisierte Rechenzentren – die so genannte Co-Location. Um kostspielige Arbeitsausfälle zu vermeiden, werden dort besonders kritische Daten immer in Datacentern mit mehrfacher Stromabsicherung (Tier 3) gespeichert. Bei der Standortauswahl der Rechenzentren fließen Faktoren wie Zustand und Zuverlässigkeit des dortigen Stromnetzes und die Skalierbarkeit automatisch in die Entscheidungsfindung ein.
Besonders bei High-Performance-Computing (HPC)-Anwendungen müssen IT-Entscheider die Verfügbarkeit, Stabilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Energieinfrastruktur als Risikofaktoren berücksichtigen. Eine Migration kann helfen, auch für zukünftige technische Anforderungen gerüstet zu sein. Denn dass die Daten mehr werden, und nicht weniger, steht außer Frage.
