Echtzeit-Intelligenz mit Microsoft Fabric: Ein Deep Dive in die Manufacturing-Branche
Stillstand kostet Geld. Laut einer Branchestudie von IIot World kostet ungeplante „Downtime“ Herstellern bis zu 260.000 US-Dollar. Pro Stunde. Echtzeit-Intelligenz, also die Fähigkeit, Daten unmittelbar nach ihrer Entstehung zu erfassen, zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten, gilt als Schlüssel dafür, genau diese Kosten zu vermeiden. In der schnelllebigen Manufacturing-Branche ist Echtzeit-Intelligenz kein Nice-to-have, sondern notwendig. Angesichts steigender Anforderungen an Effizienz, Nachhaltigkeit und Präzision hat die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, zu analysieren und darauf zu reagieren, alles verändert. In diesem Artikel teilen wir Erkenntnisse aus einem kürzlich durchgeführten Projekt. Unser Team musste neu darüber nachdenken, wie Daten operative Engpässe lösen können, während wir gleichzeitig eine entscheidende Hürde bewältigen: die Akzeptanz durch die Shopfloor-Mitarbeiter*innen sicherzustellen.
Service
Industry
Aber warum ist Echtzeit-Intelligenz so bahnbrechend? Weil es in der heutigen datengetriebenen Welt nicht mehr ausreicht, schnell zu reagieren. Unternehmen müssen Probleme vorhersehen und handeln, bevor sie entstehen. Echtzeit-Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, sofort fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Manufacturing kann das Folgendes bedeuten:
Echtzeit-Intelligenz: Warum sie wichtig ist
- Minimierte Ausfallzeiten: Proaktive Behebung von Geräteproblemen, bevor sie eskalieren.
- Optimierte Produktion: Echtzeit-Anpassung von Parametern, um schwankende Nachfragen zu erfüllen.
- Verbesserte Qualitätskontrolle: Sofortige Erkennung von Mängeln, wodurch die Menge an Abfallprodukten in den Pilotphasen um 15-20 % reduziert wird.
In diesem speziellen Projekt war die Funktion von Microsoft Fabric, Echtzeit-Datenströme aus verschiedenen Quellen zu integrieren und wertvolle Erkenntnisse zu liefern, der Grundstein für den Erfolg.
Microsoft Fabric in der Praxis: Fallstudie aus der Fertigung
Unser Kunde, ein globales Unternehmen im Bereich Manufacturing, stand vor einer Herausforderung, vor der viele stehen: Die Nachfrage an die Produktion ist gestiegen, gleichzeitig sollten Ausfallzeiten und der Produktabfall minimiert werden. Es gab drei entscheidende Hindernisse:
- Fragmentierte Datensysteme: Es gab nur verzögert Insights, da isolierte Systeme nicht effektiv miteinander kommunizieren konnten.
- Kostspielige Ausfallzeiten: Die Wartung war reaktiv, was zu hohen Ausfallkosten führte.
- Technologischer Widerstand: Die Teams in der Produktion waren an manuelle Prozesse gewöhnt und standen neuen Systemen skeptisch gegenüber.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, arbeitete unser Team eng mit dem Kunden zusammen, um eine datengetriebene Lösung zu entwickeln, die auf seine Bedürfnisse zugeschnitten war. Für mich als Dateningenieur in diesem Projekt umfassten meine Aufgaben:
- Datenmodellierung: Ich entwarf Modelle, um Maschinendaten in Echtzeit zu strukturieren, was effiziente Analysen ermöglichte und komplexe Datensätze vereinfachte.
- API-Entwicklung: Um die Lücke zwischen Systemen zu schließen, entwickelte ich RESTful APIs, die SAP mit Fabrics EventHouse über MQTT und EventHub verbanden, um einen nahtlosen Datenfluss und Systeminteroperabilität zu gewährleisten.
- Datenverwaltung: Es war entscheidend, eine „einheitliche Datenquelle“ zu etablieren. Ich standardisierte die Definitionen von Daten und Validierungsregeln, um sicherzustellen, dass Analysten auf konsistente und genaue Informationen zugreifen konnten.
- Informationsmanagement in Echtzeit: Ich überwachte die Echtzeit-Datenpipelines von Fabric und optimierte die Leistung. Das Ziel: eine Latenz von unter 500 ms für kritische Warnungen und Benachrichtigungen.
Die Effizienz steigern
Wir haben damit angefangen, IoT-Datenquellen wie Maschinendaten von Kepware, Ignition, MQTT und EventHub mit Fabrics EventHouse (Kusto-Datenbank) zu verbinden. Diese Integration ermöglichte die zentrale Verarbeitung von über 12.000 Datenpunkten pro Minute und schuf eine einheitliche Datenbasis, die für Echtzeit-Einblicke entscheidend war.
Eine der Herausforderungen: die Arbeit mit älteren Systemen. Viele verfügten nicht über APIs, weshalb wir bestimmte Konnektoren für einen reibungslosen Datenfluss zwischen den Systemen entwickeln mussten.
Durch intuitive Echtzeit-Dashboards konnten wir Live-Einblicke in die Leistung der Produktionslinie geben, was sofortige Korrekturmaßnahmen ermöglichte. Diese Echtzeit-Dashboards sind vergleichbar mit Google Maps für eine Produktionslinie: Sie wissen, wo die Staus sind, bevor Sie darin stecken bleiben.
Mit dieser Integration erhielten die User*innen außerdem direkten Zugriff auf Echtzeit-Sicherheitsprotokolle und Schulungsmodule direkt auf der Produktionsfläche. Diese Integration kann die Unfallrate um bis zu 25 Prozent senken und das allgemeine Sicherheitsbewusstsein erhöhen.
Das sind potenzielle Ergebnisse:
18
30
6
Download the product sheet
for GenAI Regulatory Assistant:
Das Ergebnis ist eine robuste, integrierte Lösung, die User*innen Echtzeit-Einblicke ermöglicht und die Abhängigkeit von veralteten, manuellen Prozessen reduziert. Durch die Berücksichtigung sowohl der technischen als auch der menschlichen Aspekte der Implementierung konnten wir den Erfolg der Lösung auf allen Ebenen der Organisation sicherstellen.
Die wichtigsten Features von Microsoft Fabric in Aktion:
Wie bereits erwähnt, spielte Microsoft Fabric eine zentrale Rolle bei der Transformation der Art und Weise, wie Daten gesammelt, verarbeitet und genutzt wurden. Dank der Funktionen von Fabric verbessert die von uns entwickelte Lösung nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern fördert auch die Zusammenarbeit und erhöht die Sicherheit. Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Microsoft Fabric und wie sie in dieser Implementierung zum Leben erweckt wurden:
Einheitliche Datenarchitektur
Die nahtlose Integration von Fabric über Datenpipelines hinweg ermöglicht die Echtzeitaufnahme und -verarbeitung von Daten aus Maschinen über Kepware, integriert mit Ignition, und deren Übertragung über MQTT zu EventHub, bevor sie in Fabrics EventHouse (Kusto-Datenbank) eingespeist werden. Diese Konfiguration ermöglichte es uns, Maschinenleistungs- und Produktionsdaten effizient zu erfassen.
Stellen Sie sich Ihre Datenpipeline als Ihre Internetverbindung vor – schneller ist besser, aber Zuverlässigkeit ist entscheidend. Lassen Sie Ihre Datenpakete nicht „buffern“.
Echtzeit-Analysen
Mit den Echtzeit-Analysen von Fabrics Synapse konnten wir hochfrequente Datenströme verarbeiten, um Engpässe zu identifizieren und die Produktionsüberwachung zu verbessern.
Wenn Sie jemals auf den Upload einer 10-GB-Datei gewartet haben, werden Sie verstehen, warum sich Analysen mit niedriger Latenz wie ein Upgrade von einer Modemverbindung zu Glasfaser anfühlen.
Kollaborative Arbeitsabläufe
Die einheitliche Plattform von Fabric bringt Dateningenieure, Analystinnen und Fachexperten zusammen und fördert die Zusammenarbeit. Dies optimierte Arbeitsabläufe und beschleunigte die Entscheidungsfindung während der Implementierungsphase.
Es ist, als hätte man alle Teammitglieder im selben Slack-Kanal.
Integration für betriebliche Gesundheit und Sicherheit
In einer wichtigen Erweiterung integrierten wir eine Lösung in unsere Abläufe, um Gesundheits- und Sicherheitsinitiativen zu unterstützen. Diese digitale Plattform bot Echtzeitzugriff auf Schulungsmaterialien, Vorfallberichte und Sicherheitsaktualisierungen, was eine sicherere Arbeitsumgebung gewährleistete und die Einhaltung von Vorschriften verbesserte.
Behandeln Sie Ihre Sicherheitsdaten wie ein IT-Backup – immer zugänglich und aktuell, denn man weiß nie, wann man sie braucht.
Persönliche Erkenntnisse: Die wahre Wirkung von Echtzeit-Intelligenz
Die Arbeit an diesem Projekt war sowohl herausfordernd als auch bereichernd. In meiner Rolle hatte ich die Gelegenheit, skalierbare Datenmodelle zu entwerfen und Integrationen zu entwickeln, die tatsächlich einen Einfluss auf reale Betriebsabläufe hatten. Einer der größten „Aha“-Momente für mich war zu erkennen, dass Echtzeit-Intelligenz nicht nur eine Frage der Technologie ist – es geht darum, die Arbeitsweise der Menschen zu verändern.
Anfangs standen die Produktionsmitarbeiter*innen den Echtzeit-Dashboards skeptisch gegenüber und bevorzugten ihre manuellen Methoden. Anstatt die Einführung zu erzwingen, wählten wir einen anderen Ansatz: Wir arbeiteten eng mit ihnen zusammen, um ihre Arbeitsabläufe zu verstehen, ihre Bedenken anzugehen und schrittweise zu zeigen, wie Echtzeitdaten ihre Arbeit erleichtern statt komplizierter machen.
Eine weitere wichtige Erkenntnis war die Power einer einheitlichen Datenarchitektur. Die Zusammenführung von IoT, SAP und Microsoft Fabric in eine einzige, optimierte Pipeline reduzierte nicht nur Ausfallzeiten, sondern verbesserte auch die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen – von den User*innen an der Produktionslinie bis hin zu Führungsteams, die Trends analysierten.
Bei Nortal entwickeln wir nicht nur Lösungen – wir denken neu darüber nach, wie Technologie in Geschäftsabläufe integriert wird. Zu sehen, wie unsere Arbeit zu 18 Prozent weniger Ausfallzeiten und einer 30-prozentigen Steigerung der User*innen-Effizienz führte, machte all die langen Stunden und das Problemlösen absolut lohnend. Wenn Sie leidenschaftlich an Daten, Problemlösung und echtem Impact interessiert sind, bieten Fabric und Nortal die Spielwiese dafür!
Während Microsoft Fabric die Abläufe unseres Kunden transformierte, war der menschliche Faktor der wahre Schlüssel zum Erfolg dieses Projekts. Durch die Kombination von technischem Fachwissen mit Empathie für die Endnutzer*innen verwandelten wir Widerstand in Begeisterung. Ein User bemerkte: „Jetzt kann ich Probleme tatsächlich noch vor Schichtende beheben.“ Abschließend lässt sich sagen, dass wir mit diesem Projekt bewiesen haben, dass Echtzeit-Intelligenz nicht nur um Daten geht – es geht darum, Menschen zu befähigen.
Conclusion
As with all architectural decisions, the platform approach has trade-offs, and it is impossible to recommend a one-size-fits-all approach. Well-executed platform architecture can offer multiple benefits, such as accelerated delivery, TCO per application, and consistent user experience. On the other hand, the platform has lifecycle costs, requires good engineering skills, and it is not easy to calculate the ROI beforehand. However, by focusing on measurable outcomes and continuous improvement, you can demonstrate the value of your platform over time.
To start your platform journey, it's crucial to approach platform development strategically and understand your organization's specific needs and goals. By starting small, focusing on measurable outcomes, and prioritizing alignment between technology and business, you can harness the full potential of platform engineering and build a foundation for sustainable growth. With the rise of AI and automation, platforms will become even more intelligent and adaptable, further streamlining development and operations.
Kontaktieren Sie uns
Nortal ist ein strategisches Innovations- und Technologieunternehmen mit einer beispiellosen Erfolgsbilanz bei Transformationsprojekten – und das seit über 20 Jahren.