Datenräume und IoT-Prototypen für vernetzte Gesamtsysteme gestalten

Neue Technologien und innovative Methoden beispielsweise aus dem Bereich des Internets der Dinge wie breitflächig einsetzbare Sensoren und Aktuatoren schaffen immer mehr Möglichkeiten, Daten zu kreieren und zu sammeln; eine Entwicklung, die derzeit auch unter dem Begriff Big Data umfassend diskutiert wird.

Diese neue Masse an Daten hat enorme Auswirkungen auf die IT-Systeme und Serverarchitekturen in und zwischen den Unternehmen und angrenzender Beteiligter – sie treibt einen Trend voran, dem sich Industrie und Politik stellen müssen, um auch in Zukunft auf Basis wirklich relevanter Daten rechtzeitig die richtigen Entscheidungen treffen zu können: Big Data verschiebt die Bedeutung der einzelnen, in der Regel in sich geschlossenen, Verwaltungs- oder Übertragungssysteme wie Ressourcenplanungssysteme (ERP) oder klassische relationale Datenbanken hin zum Datum selbst: nicht mehr funktionierende Einzelsysteme sind zukünftig für den Erfolg eines Unternehmens entscheidend, sondern die Daten und ihre interpretierte Nutzung im vernetzten Gesamtsystem.

Bevor aber diese Daten, die in der Regel aus verschiedenen Quellen und Systemen stammen und oft in unterschiedlichsten Formaten vorliegen, in einem solchen vernetzt agierenden Umfeld wirklich als Information zur Analyse, Geschäftsmodell- und Produktentwicklung oder Prozessoptimierung genutzt werden können, müssen sie aufbereitet werden: D.h. die Daten müssen identifiziert, aufgenommen, abgelegt, strukturiert, geordnet, integriert und für unterschiedliche Nutzungen abfragbar sein. Dafür braucht es passende Methoden und Technologien, die die Bereitstellung und Integration von Daten ermöglichen.
 

Mit portablen Daten der wachsenden Komplexität begegnen

Auch in einem solchen komplexen Szenario müssen Unternehmensprozesse sicher und schnell ablaufen. Sicherheit und Geschwindigkeit erhält man durch konsistente Daten, die möglichst in Echtzeit verfügbar sind. Dafür müssen die Daten aus ihren jeweiligen Einzelsystemen herausgelöst und neu zusammengeführt werden: d.h. sie müssen aus ihrem bestehenden Anwendungs- und Systemkorsett befreit werden. Losgelöst von ihrer ursprünglichen Verwendung und Technologie werden sie portabel und können damit in unterschiedlichsten Kontexten weiterverarbeitet werden, ohne dass sie ihre Detailinformationen verlieren. Durch diesen Vorgang wird die Kommissionierung, der Behälter, das Flurförderzeug oder auch der Wareneingang auf die für den jeweiligen Prozessschritt oder Entscheidung wesentliche Information reduziert, sie werden zum Punkt auf einer imaginären Karte. Damit müssen sich Unternehmen nicht mehr um Details kümmern, sondern können sich auf das Wesentliche, die Information selbst, konzentrieren.

Die Lösung: Vernetzt agierende Datenräume und Rapid IoT-Prototyping

Diese Herangehensweise wiederum hat Konsequenzen für die Datenraumkonzeption und die Technologieauswahl und stellt Unternehmen vor große Herausforderungen, da ein solches Vorgehen mit hohem Kosten- und Ressourcenaufwand in der Umsetzung verbunden ist: der Umbau der Datenbanksysteme und der Serverarchitekturen, die Auswahl und Integration der notwendigen Sensorik und der entsprechenden Software sowie das Schnittstellendesign kosten viel Geld und Zeit.

Deshalb entwickeln wir neue Methoden und Verfahren, mit denen Daten so modelliert und aufbereitet werden, dass sie in neuen Kontexten einfach zu verwenden sind; und zwar indem wir sie aus ihrem bestehenden Umfeld bei gleicher Detailtiefe herauslösen. Damit befähigen wir Unternehmen, schnell auf die richtigen Daten zugreifen zu können, um sie in ihren Prozessen, beispielsweise durch ein direktes Rückspiel in ein ERP-System, verwerten zu können.

• Wir konzipieren vernetze Datenräume, indem wir Daten als Knowledge Graphs repräsentieren und so den Unternehmen einen einheitlichen und flexiblen Zugriff auf alle relevanten Daten erlauben.
• Wir setzen Rapid IoT-Prototyping ein, um möglichst schnell die richtigen Technologien und Sensoren für den jeweiligen Unternehmensprozess auswählen und auf ihre Genauigkeit und Granularität in der Datenaufnahme und -verarbeitung testen zu können. So wird direkt prototypisch und mit geringem Aufwand geprüft, wie die Hard- und Software in die eigenen Prozesse integriert werden kann.

Für eine möglichst schnelle und einfache Umsetzung setzen wir auf das Web of Things, d.h. die Nutzung von Web-Technologien, um die Ansteuerung der IT-Systeme bzw. der Geräte mit entsprechenden Sensoren und Aktuatoren zu realisieren. Zudem verfolgen wir eine graphenbasierte Sicht auf Daten, um Beziehungen und Entitäten darzustellen.

Mit unserer Forschung schaffen wir somit in schnellstmöglicher Zeit und mit möglichst geringem Ressourcenaufwand die notwendige Datenbasis für die anschließende Datenverwertung – von der Prozessoptimierung über Data Analytics bis hin zur Geschäftsmodellentwicklung.