Datenmodellierung
Sie wissen es am Besten: Produktion ist immer einzigartig. So wie jede Maschine, jede Anlage und jede Station einen bestimmten Zweck erfüllt, verhält es sich auch mit Maschinendaten. Rohdaten, die in der Maschine bereits vorhanden sind und als Basis für Auswertungen dienen, wurden in den meisten Fällen nicht primär mit dem Ziel einer späteren Datenanalyse entworfen. Und es gibt nicht DIE beste Form der Modellierung, denn auch diese hängt davon ab, was am Ende mit den Daten gemacht werden soll.
Aus diesem Grund steht am Anfang des Onboardings immer die Frage, wie Daten in einem möglichst wiederholbaren Prozess aus der Steuerung auf die Analyseebene gebracht werden.
Klingt kompliziert? Keine Sorge. In den meisten Fällen haben wir die Daten einer ersten Maschine oder Anlage bereits im ersten Workshop verfügbar gemacht. Gute Datenmodellierung ist daher keine Frage von Wochen und kann auch iterativ sein. Mit unserer Erfahrung aus hunderten angebundenen Maschinen und Großanlagen helfen wir dabei, für sie die beste Darstellungsform zu finden.
Um einen ersten Überblick zu geben, stellen wir zunächst eigene Begriffe vor, die im Umfeld der Datenmodellierung mit Bytefabrik relevant sind.
Was macht ein gutes Datenmodell aus?
Eine gute Datenmodellierung übersetzt technische Signale in fachlich nutzbare Informationen. Eine Anlage wird dabei nicht nur als Liste von Datenquellen verstanden, sondern als Modell aus Asset, Stationen, Aktivitäten, Produkten, Zuständen und Meldungen.
Ein gutes Modell beantwortet vier Fragen:
- Welche physische Einheit liefert die Daten?
- Welches Produkt, Werkstück oder welcher Auftrag ist betroffen?
- Welcher Prozessschritt oder Maschinenzustand wird beschrieben?
- Welche Kennzahl oder Analyse soll daraus entstehen?
Im IoT Data Hub werden Rohdaten als Datenströme angebunden und stehen gleichzeitig über als sich kontinuierlich aktualisierender Datensatz zur Verfügung. Assets beschreiben die Shopfloor-Struktur und verknüpfen Datenquellen, Dashboards, Pipelines und Analysen mit Maschinen, Linien oder Stationen.
Für Manufacturing Insights werden Rohdaten anschließend in standardisierte Protokolle überführt. Diese Protokolle machen Analysen vergleichbar: Ein Produktionsprotokoll kann etwa für Anlagenanalyse, Prozessanalyse, OEE und AI Copilot genutzt werden.
Die wichtigste Modellierungsregel: Rohdaten dürfen quellspezifisch bleiben; Auswertungsdaten müssen stabil, fachlich benannt und über Anlagen hinweg vergleichbar sein.
Am Anfang stehen die Rohdaten
Für viele Analysen mit Bytefabrik stehen am Anfang nur die Rohdaten aus der Steuerung zur Verfügung. Häufig genutzte Protokolle sind dabei das herstellerunabhängige OPC UA oder auch eine bestimmte Steuerung wie eine Siemens S7. Rohdaten können kontinuierlich in festen Intervallen (z.B. sekündlich oder höher aufgelöst) aus der Steuerung abgefragt und anschließend für höherwertige Analysen transformiert werden.
Metadaten als Beschreibungsebene
Als Metadaten bezeichnen wir solche Daten, die die eigentlichen Daten beschreiben und mit mehr Kontext versehen. Metadaten können eher technischer Natur sein (z.B. den Datentyp, die Semantik oder den Wertebereich beschreiben), oder fachlicher Natur sein (z.B. Zusatzinformationen zur Maschine oder zum Prozess).
Fachliche Protokolle
Mit Protokollen beschreiben wir aufbereitete Datenstrukturen, die unmittelbar dem Analysesystem zur Verfügung stehen. Um eine möglichst standardisierte Struktur sicherzustellen, haben wir für bestimmte Analyseanforderungen bereits Datenmodelle definiert.
In Bytefabrik stehen zum Beispiel folgende vordefinierte Datenstrukturen zur Verfügung:
- Das Produktionsprotokoll verbindet gefertigte Teile, Prozessschritte, Qualität und Zeitverhalten.
- Das Maschinenzustandsprotokoll beschreibt produktive Zeiten, Stillstände und weitere Anlagenzustände.
- Das Meldungsprotokoll normalisiert Fehler, Alarme und Warnungen.
- KPI-Modelle definieren, wie aus diesen Protokollen nachvollziehbare Kennzahlen entstehen.
Für das Onboarding einer neuen Anlage besteht die Hauptaufgabe darin, die Transformation von Rohdaten zu diesen stabilen fachlichen Protokollen festzulegen.