IT/OT-Konvergenz: Der Weg zur industriellen Exzellenz

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem jeder operative data-Punkt einer Industrie kontinuierlich erfasst, organisiert, skalierbar und frei von Cyber-Bedrohungen ist. Dies ist das Konzept der IT/OT-Konvergenz (Informationstechnologie/Betriebstechnologie), eine Entwicklung, bei der die Synergie zwischen data und Technologie die Effizienz, Sicherheit und Innovation in der Fertigung optimiert und so hochwertige data und robuste Sicherheit ermöglicht, die zuverlässige und strategische Entscheidungen unterstützen.

IT/OT-Konvergenz geht über die Sammlung von data hinaus. Es handelt sich um ein integrales Ökosystem, in dem organisierte data Informationssilos beseitigt, Maschinen ihre Abläufe automatisch an den Bedarf anpassen und intelligente Systeme Ausfälle vorhersagen, bevor sie auftreten. Berichten zufolge kann die vollständige Umsetzung dieses Ansatzes die Produktivität von Industrieunternehmen um 30% bis 50% steigern (Bain & Company: The Factory of the Future Could Boost Productivity by 30% or More).

Die Betriebstechnologie (OT) umfasst Hardware und Software, die physische Geräte und Prozesse in industriellen Umgebungen überwachen und steuern, darunter Systeme wie SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), PLCs (Programmable Logic Controllers) und MES (Manufacturing Execution System). Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Informationstechnologie (IT) auf die Verarbeitung, Speicherung und Übermittlung von Informationen durch rechnergestützte Systeme. In der Praxis ist die IT mehr auf die Verwaltung von organisatorischen data und Prozessen ausgerichtet, während sich die OT direkt mit dem Betrieb und der Automatisierung befasst. Die Integration dieser beiden zuvor isolierten Bereiche ist der Kern der IT/OT-Konvergenz, die eine einheitliche Sicht auf die Abläufe bietet und Innovationen fördert.

Diese Konvergenz verändert bereits die Industrie, mit Anwendungsfällen in den Bereichen Produktivität, Wartung, Sicherheit, Qualität, Reaktion auf die Nachfrage und Nachhaltigkeit. Einige Anwendungen sind:

• Automatische Maschinenkalibrierung: Die Maschinen können sich mit dem Sensor data selbst kalibrieren, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Dadurch werden manuelle Einstellungen reduziert und eine hohe Produktivität aufrechterhalten.
• Vorausschauende Wartung: Algorithmen analysieren in Echtzeit data, um Geräteausfälle vorherzusagen und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
• Digitale Zwillinge: Virtuelle Nachbildungen von Industrieanlagen in Echtzeit, die Prozesse und deren Leistung simulieren, vorhersagen und optimieren können.
• Automatisierte Abschaltungen: Maschinen können so programmiert werden, dass sie automatisch stoppen, wenn Sensoren abnormales oder gefährliches Verhalten erkennen. So werden Unfälle verhindert und eine sicherere Arbeitsumgebung geschaffen.
• Qualitätsüberwachung in Echtzeit: Sensoren und IoT-Geräte überwachen Produktionsprozesse in Echtzeit, erkennen Abweichungen von Qualitätsstandards sofort und ermöglichen sofortige Korrekturmaßnahmen.
• Systeme zur Überwachung des Energieverbrauchs: Fabriken kontrollieren und optimieren den Energieverbrauch, um Kosten zu sparen und die Umweltbelastung zu reduzieren.
• Flexible Fertigungssysteme: Systeme, die je nach Auftragseingang schnell zwischen verschiedenen Produkten wechseln können, erhöhen die Fähigkeit, effizient auf wechselnde Kundenbedürfnisse zu reagieren.

Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten haben viele Unternehmen Schwierigkeiten bei der Umsetzung von IT/OT-Konvergenzstrategien:

1. Data Qualität: Schlecht konfigurierte Sensoren und inkonsistente Namenskonventionen führen zu unzuverlässigen data und fehlenden Kalibrierungsroutinen.
2. Fehlen einer einheitlichen Vision: Der Mangel an klaren Zielen erschwert koordinierte Bemühungen.
3. Mangel an Fachwissen: Der Mangel an Ingenieuren mit OT-Kenntnissen stellt ein erhebliches Hindernis für die Skalierbarkeit und die effektive Nutzung von Informationen dar.
4. Technisches und kulturelles Erbe: Heterogene Ausrüstung und kulturelle Barrieren zwischen IT- und OT-Teams behindern die Integration.
5. Operative Routineänderungen: Die Einführung neuer data-Produkte und -Tools muss von Change Management und Prozessanpassungen begleitet werden. Ohne angemessene Schulung und die Bereitschaft der operativen Teams werden neue Produkte unwirksam.

Unternehmen wie Volkswagen und Siemens liefern jedoch inspirierende Beispiele. Volkswagen zum Beispiel investiert zwischen 2019 und 2023 4 Milliarden Euro in die Digitalisierung seiner Produktionsprozesse und ermöglicht so die Produktion von maßgeschneiderten Autos zu denselben Kosten wie Massenfahrzeuge, ohne die Produktionslinie zu unterbrechen. Darüber hinaus hat das Unternehmen erfolgreich jede Produktionsstufe über einen einzigen Bildschirm überwacht, was die erfolgreiche Implementierung dieser Technologien demonstriert.

In ähnlicher Weise hat Siemens die Kraft der digitalen Transformation in seinem Werk Electronic Works Amberg (EWA) in Deutschland demonstriert. Dieses Werk, das jährlich etwa 17 Millionen Einheiten produziert, verwendet seine eigenen speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS) von Simatic, um die Produktion zu automatisieren. Mit 75% von Maschinen und Robotern gesteuerter Produktion erreichte Siemens ein außergewöhnliches Qualitätsniveau von 99,9990%. Dieser hohe Automatisierungsgrad verdeutlicht nicht nur die Zuverlässigkeit und Effizienz seiner Produkte, sondern zeigt auch, wie die Investition in data und AI die Produktionsqualität und -effizienz drastisch verbessern kann.

Damit die IT/OT-Konvergenz zustande kommt und Organisationen sich in Richtung einer nachhaltigen Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine entwickeln können, muss ein robustes technologisches Grundgerüst geschaffen werden, das integrierte, skalierbare und sichere Operationen unterstützt. Dieses digitale Fundament muss als ein zusammenhängendes Ökosystem miteinander verbundener Tools konzipiert werden, die alles von der Echtzeit-data-Erfassung bis hin zu fortschrittlichen Analysen für die Entscheidungsfindung ermöglichen.

Zu den Schlüsseltechnologien für diese Infrastruktur gehören:

1. SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition): Überwacht und steuert industrielle Prozesse in Echtzeit und sorgt für Betriebssicherheit.
2. MES (Manufacturing Execution System): Überbrückt die Lücke zwischen der Werkstatt und den Unternehmenssystemen und ermöglicht so Echtzeit-Transparenz und bessere Entscheidungen.
3. Historiker: Speichern Sie operative data in Zeitreihen, die für historische Analysen, kontinuierliche Verbesserungen und AI-Anwendungen unerlässlich sind.
4. Industrielle Data-Plattformen (IDP): Konsolidieren Sie data aus verschiedenen Quellen und ermöglichen Sie so groß angelegte Analysen, prädiktive Modellierung und intelligente Automatisierung.
5. Unified Namespace (UNS): Organisiert und zentralisiert data den Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen und Geräten und erleichtert so die Skalierbarkeit und Standardisierung.

Trotz der Vorteile erfordert die Integration dieser Tools eine klare Strategie - und hier kommen die Ansätze für den Übergang zur Industrie von morgen ins Spiel.

Die digitale Transformation der Industrie kann unterschiedliche Wege gehen - und die Wahl des Ansatzes wirkt sich direkt auf das Tempo, das Risiko und die Investitionsrendite aus.

1. Urknall: Eine umfassende, standardisierte Implementierung mit starker strategischer Ausrichtung und einem hohen Maß an Kontrolle. Dieser Ansatz verringert die Fragmentierung und garantiert die data-Konsistenz von Anfang an, was die zukünftige Skalierbarkeit erleichtert. Er erfordert jedoch hohe Anfangsinvestitionen und ein rigoroses Änderungsmanagement, um die Risiken von Betriebsunterbrechungen zu minimieren.
2. Inkrementell: Der Übergang erfolgt über Pilotprojekte, die schrittweise umgesetzt werden. Dieser Ansatz ist kurzfristig sicherer und ermöglicht kontinuierliches Lernen, kann aber langfristig eine komplexere Umgebung mit heterogenen Systemen und Integrationsproblemen schaffen.

Hybrid: Viele Unternehmen verfolgen eine hybride Strategie - sie strukturieren eine robuste zentrale Architektur (wie UNS oder IDP) und experimentieren und verfeinern Anwendungsfälle lokal. Dies schafft ein Gleichgewicht zwischen Standardisierung und Agilität und reduziert die Risiken, ohne die Innovation zu beeinträchtigen.

Die IT/OT-Konvergenz ist mehr als nur ein technologischer Übergang - sie ist eine strategische Bewegung zur Umgestaltung der Industrie. Mit intelligenten Technologien, robuster Sicherheit, fortschrittlicher data-Verwaltung und der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine wird die Nutzung von data und AI zu einem Modell für industrielle Spitzenleistungen und Wettbewerbsdifferenzierung.

Mit seiner langjährigen Erfahrung in diesem Sektor und seiner Technologieunabhängigkeit verfügt Artefact über die notwendigen Kompetenzen, um ein strategischer Partner für die grundlegenden data-Projekte zu sein.

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Der Weg dorthin ist anspruchsvoll, aber mit einer klaren Vision, der richtigen Ausbildung und kontinuierlicher Innovation können Unternehmen ein noch nie dagewesenes Maß an Produktivität, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit erreichen. Diese Konvergenz ist nicht nur der ideale data-Traum - sie ist der nächste natürliche Schritt in Richtung industrielle Zukunft.

Referenz: Artefact, “IT/OT-Konvergenz: Der Data-Traum für industrielle Spitzenleistungen”