{"id":12553,"date":"2020-03-22T15:37:58","date_gmt":"2020-03-22T14:37:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/potential-big-data\/"},"modified":"2022-09-13T10:54:55","modified_gmt":"2022-09-13T08:54:55","slug":"potential-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/renewables\/de\/potential-big-data\/","title":{"rendered":"Unternehmen sch\u00f6pfen das Potential von Big Data nicht aus!"},"content":{"rendered":"

Was sind eigentlich Big Data?<\/h2>\n

Als Data Scientist<\/a> faszinieren mich Daten<\/a>. Mit Begeisterung tauche ich ein in das tobende Meer der Daten, den sogenannten Big Data und suche nach Perlen, den Insights, die selten direkt an der Oberfl\u00e4che zu finden sind. Welche Geheimnisse verbergen sich in den ungeahnten Tiefen des Datenmeeres?<\/p>\n

Meinen Beruf<\/a> anderen Menschen zu erkl\u00e4ren ist nicht immer einfach. Oft stelle ich fest, dass viele Menschen den Begriff \u201eBig Data\u201c unterschiedlich interpretieren. Bei dem Begriff \u201eBig data\u201c halte ich mich an die Definition von Gartner mit den 3Vs: Volume, Variety und Velocity<\/strong>. Mit Volume<\/strong> ist das gro\u00dfe Datenvolumen gemeint. Datenmengen, die mit g\u00e4ngigen Methoden nicht mehr gehandhabt werden k\u00f6nnen. Die Daten aus der Industrie kommen aus allen Bereichen der Automatisierungspyramide, von der Feldebene bis zur Unternehmensleitebene, aber auch \u00fcber die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette. Dabei kommen nat\u00fcrlich gro\u00dfe Mengen zusammen.<\/p>\n

Variety-<\/strong> Daten variieren je nach Quelle. Bei der Feldebene sind die Daten sch\u00f6n strukturiert, die Messwerte. Es gibt aber auch unstrukturierte Messwerte, wie beispielsweise Texte aus Dokumentationen oder Multimediadaten wie Bilder, Videos und Schallanalysen. Es sind unterschiedliche Datentypen, die Informationen enthalten und verarbeitet werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Velocity<\/strong>– die Daten m\u00fcssen extrem schnell erfasst und verarbeitet werden, um daraus Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n

Zu der Definition wurden inzwischen einige weitere Vs erg\u00e4nzt. Das kann man nat\u00fcrlich unendlich treiben, aber ein V finde ich pers\u00f6nlich noch ganz wichtig und zwar Validity<\/strong>. Die Datenqualit\u00e4t kann zum Problem werden, wenn die gesammelten Daten nicht sauber oder unvollst\u00e4ndig erfasst worden sind.<\/p>\n

Inwieweit werden Big Data f\u00fcr die \u00d6l- und Gasindustrie genutzt?<\/h2>\n

Big Data werden in verschiedenen Bereichen der \u00d6l- und Gasindustrie genutzt, wie z.B. in der Prozessoptimierung. Mittels historischer Daten<\/a> werden Modelle trainiert, um den Ablauf von Prozessen zu analysieren. Was ich erfahren m\u00f6chte: Welche Informationen kann man aus den erhobenen Daten herauslesen? Eine weitere wichtige Frage: Was sind die Folgen? Wie kann man den Prozess optimieren? In vielen F\u00e4llen lassen sich so optimierte Betriebsparameter bestimmen. Prozesse werden sich in Bezug auf Energieoptimierung angeschaut- wie kann man Prozesse besser steuern, um die Energie effektiver nutzen zu k\u00f6nnen? Ein anderes Beispiel: Der Einsatz von Robotern, die vor allem in Situationen eingesetzt werden, die f\u00fcr den Menschen gef\u00e4hrlich werden k\u00f6nnten, z.B. zur Erkennung von Lecks in Gasleitungen. Die Infrastruktur kann von Drohnen<\/a> \u00fcberwacht werden. Um Entscheidungen zu f\u00e4llen, lassen sich Auswertungen von unstrukturierten Daten , wie in Maintenance Reports oder Operator Logs, nutzen.<\/p>\n

Operator Logs<\/a> nutzen wir beispielsweise um zu \u00fcberpr\u00fcfen, welche Handlungen die Operator tats\u00e4chlich ausf\u00fchren. In der Industrie gibt es h\u00e4ufig sogenannte SOPs, vorgeschriebene Handlungsweisen f\u00fcr den Operator<\/a>. In der Realit\u00e4t sieht dies jedoch anders aus. Da verlassen sich die Operators auf ihre Erfahrungswerte, welche in den Event- und Alarmdaten aufgezeichnet worden sind. Zus\u00e4tzlich wird in Operator Logs und Tageb\u00fcchern notiert, was Au\u00dfergew\u00f6hnliches in der Anlage passiert ist. Die agglomerierten Daten lassen sich auswerten, um das tats\u00e4chliche Herangehen der Operators in bestimmten Situationen zu analysieren und dadurch die SOPs zu verbessern oder ggfs. auch sp\u00e4ter Dinge automatisieren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Unternehmen sch\u00f6pfen das Big Data-Potential nicht voll aus<\/h2>\n

Auch wenn man gr\u00f6\u00dftenteils das enorme Potential von Big Data erkannt hat, so wird das Potential in der Praxis nicht ausgesch\u00f6pft. Gerade in der Industrie gibt es noch sehr viel zu tun. Woran liegt das? Hier trifft Wunschdenken auf B\u00fcrokratie. Die Strukturen sind noch nicht so weit ausgebaut, wie sie f\u00fcr die Nutzung und Analyse von Big Data sein sollten. Es existieren Datensilos, jede Abteilung pflegt ihre eigenen Datenbanken. Um das volle Potential zu nutzen, m\u00fcsste man allerdings alle Daten zusammenf\u00fcgen. So schafft man Transparenz, deckt Schwachstellen auf und f\u00f6rdert produktive Initiativen. Nur so erh\u00e4lt man das Big Picture, das gro\u00dfe Ganze.<\/p>\n

Die Datenqualit\u00e4t ist auch ein Manko. In der Praxis werden Datenl\u00fccken oder Zeitstempel nicht dokumentiert, so dass sich Daten nicht mehr richtig zuordnen lassen k\u00f6nnen. Mein Lieblingsbeispiel: Man hat Prozessdaten und Labordaten m\u00fcssen einem Prozesszustand zugeordnet werden. Hierbei ist es von h\u00f6chster Relevanz, den exakten Zeitpunkt der Datenaufzeichnung zu notieren. Wenn derjenige, der die Probe aufnimmt, nicht aufschreibt, wann genau die Probe genommen wurde, ist es schwer bis unm\u00f6glich diese zuzuordnen. Dann sind die Daten nutzlos. Man muss das Bewusstsein bei den Leuten schaffen, dass die exakte Datenerhebung und Dokumentierung extrem wichtig ist. Wenn laut Zeitplan die Messung um 13h f\u00e4llig ist und man sich versp\u00e4tet hat, wird oft etwas mit der Zeit geschummelt. Man will das menschliche \u201eVerschulden\u201c oft nicht zugeben und protokollieren. Mit dem Ergebnis, dass man im Zweifelsfall nicht mehr viel mit der Messung anfangen kann.<\/p>\n

F\u00fcr alle, die sich mit dem Thema Big-Data-Anwendungen tiefergehend auseinandersetzen m\u00f6chten: Gerade sind die ersten drei Bl\u00e4tter der Richtlinie VDI\/VDE 3714 “Implementierung und Betrieb von Big-Data-Anwendungen”<\/a> im Gr\u00fcndruck erschienen, weitere vier Bl\u00e4tter werden folgen. An der Erstellung der Richtlinie habe ich als Mitglied des Richtlinienausschusses aktiv mitgewirkt und muss sagen, sie gibt wirklich eine gute und umfassende \u00dcbersicht \u00fcber die aktuellen Erkenntnisse aus Praxis und Wissenschaft. Und das zugeschnitten auf die Fragestellungen der produzierenden Industrie. Wir haben Wert darauf gelegt, auch Neulingen in diesem Bereich einen guten Einstieg zu erm\u00f6glichen und haben viele Aspekte mit anschaulichen Beispielen aus der Praxis illustriert. Hereinschauen lohnt sich.<\/p>\n

Der n\u00e4chste gro\u00dfe Trend im Bereich Big Data<\/h2>\n

Nach wie vor ist die Datenarchitektur ein ganz gro\u00dfer Trend. Wie werden Daten gespeichert? Wo liegen die Daten? Wie werden Daten integriert, um Silos aufzubrechen und f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Anwendungen zur Verf\u00fcgung stellen zu k\u00f6nnen?<\/p>\n

Ein wichtiges Thema ist IIoT<\/a>: Es wird immer mehr intelligente Devices und Sensoren<\/a> geben, die in der Industrie neben dem Leitsystem eingesetzt werden k\u00f6nnen, Stichwort \u201eNOA\u201c. Abseits der Automatisierungspyramide k\u00f6nnen Daten integriert werden, visualisiert und ausgewertet werden. Ein Beispiel: Die Integration der Sushisensoren. Ein sehr spannendes Tool, mit dem man sehr einfach ein Trendanalyse machen kann. Das Potential liegt aber auch hier in der Verkn\u00fcpfung mit anderen Daten. Unsere neue Join-L\u00f6sung l\u00e4sst sich individuell ma\u00dfgeschneidert im Bereich IIoT einsetzen. Hierbei dient Join als offene Kollaborationsplattform f\u00fcr verschiedene Devices: mit Cloudstruktur<\/a> und skalierbarem Datenspeicher sowie integrierter Datenanalyse-Plattform und benutzerfreundlichem Dashboard.<\/p>\n

Zu guter Letzt: Datenanalyse, wie z.B. Predictive Analytics. Was sind zuk\u00fcnftige Entwicklungen? Wie kann man vorausschauend planen, z.B. im Bereich Maintenance?<\/p>\n

Auf dem weiten Feld der Big Data gibt es allerhand zu tun. Was meinen Sie, in welchem Stadium befindet sich Ihr Unternehmen gerade? Ich freue mich \u00fcber Kommentare hier im Blog oder \u00fcber unsere Social Media Kan\u00e4le.<\/em><\/p>\n

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Bildrechte: sdecoret-stock.adobe.com<\/em><\/p>\n

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Was sind eigentlich Big Data? Als Data Scientist faszinieren mich Daten. Mit Begeisterung tauche ich ein in das tobende Meer der Daten, den sogenannten Big Data und suche nach Perlen, den Insights, die selten direkt an der Oberfl\u00e4che zu finden… <\/p>\n

Unternehmen sch\u00f6pfen das Potential von Big Data nicht aus!<\/span> Weiterlesen »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":115,"featured_media":12053,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"","footnotes":""},"categories":[2329],"tags":[],"coauthors":[2469],"acf":[],"yoast_head":"\nUnternehmen sch\u00f6pfen das Potential von Big Data nicht aus!<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Was sind eigentlich Big Data? 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