{"id":3982,"date":"2024-02-07T08:45:36","date_gmt":"2024-02-07T08:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=3982"},"modified":"2025-08-27T11:55:24","modified_gmt":"2025-08-27T11:55:24","slug":"datenplattformen-fabrik-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/datenplattformen-fabrik-4-0\/","title":{"rendered":"Datenplattformen f\u00fcr die Fabrik 4.0 \u2013 Make or Buy? Das Fundament f\u00fcr die smarte Produktion"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Alle modernen Digitaltechnologien zur Produktionsoptimierung wie Digitale Zwillinge und K\u00fcnstliche Intelligenz oder klassische Verfahrensweisen wie Prozessdaten-Monitoring und Alarmierung haben eines gemeinsam: Sie k\u00f6nnen nur implementiert werden, wenn die Prozessdaten in einer hohen Qualit\u00e4t zur Verf\u00fcgung stehen. Ist das nicht der Fall, kann mit modernen Digitaltechnologien nicht gearbeitet werden.<\/p>\n\n\n\n

Bevor also z. B. mit KI im Unternehmen gestartet werden kann, gilt es sich mit der Bereitstellung der Daten zu besch\u00e4ftigen. Um f\u00fcr unterschiedlichste sp\u00e4tere Anwendungsf\u00e4lle nicht jedes Mal neu anfangen zu m\u00fcssen, bietet es sich an, einen allgemeinen, generischen Ansatz f\u00fcr das Sammeln und Bereitstellen von Daten zu w\u00e4hlen. Es handelt sich dabei um eine Art von Middleware, die wir an dieser Stelle als Datenplattform bezeichnen.<\/p>\n\n\n\n

Die erste Aufgabe einer Datenplattform ist es, die Daten aus unterschiedlichsten Datensilos zu sammeln und gemeinsam bereitzustellen. In einer diskret arbeitenden Fabrik sind das in erster Linie Maschinendaten (z. B. Prozessdaten \u00fcber die Zeit, Alarmmeldungen, Zustandsmeldungen), Auftragsdaten aus dem ERP-System (z. B. Arbeitsauftr\u00e4ge, Arbeitsg\u00e4nge, St\u00fccklisten, Chargennummer, Teile- und Baugruppennummern), MES-Daten (z. B. Lagerorte, Zwischenlagerzeiten, Maschinenbelegungen) und verschiedenste Daten aus Drittsystemen je nach Branchenauspr\u00e4gung, wie z. B. aus CAD und CAQ-Systemen. Diese Daten sind in modernen Produktionsumgebungen stets vorhanden, k\u00f6nnen aber ohne eine Datenplattform nicht in Beziehung zueinander gestellt und auswertbar gemacht werden.<\/p>\n\n\n\n

Wie jede andere Software auch, kann eine Datenplattform in zwei Wegen realisiert werden: Als Standardsoftware oder als Individualsoftware, zugeschnitten auf genau einen Kunden. Im Folgenden wollen wir die Vor- und Nachteile der verschiedenen L\u00f6sungsm\u00f6glichkeiten betrachten.<\/p>\n\n\n\n

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Datenplattform als Standardprodukt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seit einigen Monaten bringen mehr und mehr Hersteller verschiedenste Standardprodukte auf den Markt. Sie sind teils universal verwendbar, teils stark auf eine bestimmte Branche zugeschnitten. Der Vorteil von standardisierter Software liegt auf der Hand: Sie ist im Idealfall sehr schnell verf\u00fcgbar und einsatzbereit. Au\u00dferdem bringt sie in den meisten F\u00e4llen auch sofort Business-Applikationen mit, mit deren Hilfe aktuelle Problem- und Fragestellungen gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. In einigen F\u00e4llen k\u00f6nnen die Business-Applikationen sogar durch nicht-IT-Fachkr\u00e4fte bedient werden und es bedarf keinem Data-Engineer.<\/p>\n\n\n\n

Aber bringt dieser Out-of -the-box Gedanke wirklich einen Mehrwert im Zuge der digitalen Transformation einer Fabrik? Das Kernproblem der digitalen Transformation ist das notwendige Umdenken von Mitarbeitenden hinsichtlich datengetriebener Produktion. Oft sind Anforderungen und W\u00fcnsche an eine Datenplattform noch nicht ausgepr\u00e4gt oder vorhanden, da die meisten Mitarbeitenden mit dieser Art von Software noch nicht in Ber\u00fchrung gekommen sind. Ein objektiver, systematischer Vergleich zwischen mehreren Produkten verschiedener Hersteller ist schwierig oder gar unm\u00f6glich. So kann es dazu kommen, dass hohe Investitions- und Lizenzkosten f\u00fcr ein suboptimales Produkt gezahlt werden oder erst sehr sp\u00e4t festgestellt wird, dass das Produkt nicht geeignet ist. Bei kleinen und mittelst\u00e4ndigen Softwareherstellern ist der Investitionsschutz nur bedingt vorhanden, da diese auch dynamisch auf den Markt reagieren m\u00fcssen. Im Zweifel kann das bedeuten, dass das Produkt von heute auf morgen nicht mehr gepflegt wird.<\/p>\n\n\n\n

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Cloud-native Individuall\u00f6sung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um den sich st\u00e4ndig \u00e4ndernden Anforderungen aus dem Prozess der digitalen Transformation des Unternehmens gerecht zu werden, bietet sich eine individuelle Softwarel\u00f6sung f\u00fcr die Datenplattform an. Als Technologie der Wahl haben sich in den letzten Jahren die Cloud-nativen Services der gro\u00dfen Hyperscaler Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS) herausgebildet. Diese haben einen entscheidenden Vorteil: Durch die Wahl moderner Technologie-Services, welche als Platform as a Service (PaaS) bereitstehen, ist die potenzielle L\u00f6sung der Datenplattform hoch performant, kosteng\u00fcnstig und nachhaltig im Sinne der Langlebigkeit des Softwarecodes. Dies wirkt sich in Form eines sehr hohen Investitionsschutzes aus. Die Programmierung der Datenplattform erfolgt stets durch einen Integrator wie z. B. ZEISS Digital Innovation unter Verwendung der Services eines Hyperscalers. Diese Kombination bringt weitere Vorteile mit sich. Im Gegensatz zu einem Standardprodukt eines konkreten Herstellers kann die individuelle L\u00f6sung nach der Fertigstellung auch durch den Kunden selbst betrieben werden. Wenn erforderlich, ist der Betrieb sogar durch dritte Parteien m\u00f6glich. Das reduziert die Abh\u00e4ngigkeit von Integratoren, was f\u00fcr geplante Laufzeiten der Datenplattform von sch\u00e4tzungsweise zehn bis 20 Jahren oder mehr enorm wichtig ist. Die Abh\u00e4ngigkeit von den Hyperscalern ist ein untergeordnetes Thema. Bei der Wahl der PaaS-Technologien kann der Integrator solche nutzen, die bei mehr als einem Hyperscaler zur Verf\u00fcgung stehen. Ein Umzug von Microsoft zu AWS oder umgekehrt ist zwar mit Arbeit verbunden aber absolut m\u00f6glich. Dieser Schritt erm\u00f6glicht es dem Kunden, auf zuk\u00fcnftige Betriebskostenerh\u00f6hungen der Hyperscaler zu reagieren.<\/p>\n\n\n\n

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Co-Innovationen durch Barrierefreiheit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die bisherigen Erkenntnisse der startenden digitalen Transformation von Unternehmen im Zuge der vierten industriellen Revolution belegen einen zwingenden Bedarf von Co-Innovation. Damit ist die enge Zusammenarbeit von mehreren industriellen Partnern gemeint, die ihr hochspezialisiertes Wissen nutzen, um einen h\u00f6heren gemeinsamen Mehrwert f\u00fcr Kunden zu schaffen, als einzelne Unternehmen in der Lage w\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

Die Cloud-native Individuall\u00f6sung bietet genau diesen Vorteil der barrierefreien Zusammenarbeit von mehreren Unternehmen auf der Datenplattform. Im Kontext der PaaS-L\u00f6sungen eines Hyperscalers kann man sich von dritten Firmen genau die Business-Applikationen kaufen oder programmieren lassen, die exakt auf den Anwendungsfall passen, den es im eigenen Unternehmen zu l\u00f6sen gilt. Diese Basis erm\u00f6glicht es dann, stets auf modernste Technologien wie KI oder digitale Zwillinge aufzusetzen, damit Vorreiter in der eigenen Branche zu werden und einen Wettbewerbsvorteil zu generieren.<\/p>\n\n\n\n

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Dieser Blogpost untersucht die Rolle von Datenplattformen in der Fabrik 4.0 und diskutiert die Vorteile und Nachteile von Standardsoftware und Individualsoftware. Die Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit von Prozessdaten sind entscheidend f\u00fcr die Implementierung moderner Digitaltechnologien. Datenplattformen k\u00f6nnen diese Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und bereitstellen. Standardsoftware ist schnell verf\u00fcgbar und einsatzbereit, kann aber m\u00f6glicherweise nicht alle spezifischen Anforderungen erf\u00fcllen. Eine individuelle, Cloud-native L\u00f6sung kann sich an ver\u00e4ndernde Anforderungen anpassen und bietet einen hohen Investitionsschutz. Sie erm\u00f6glicht auch die Zusammenarbeit mehrerer Unternehmen auf der Datenplattform, um einen h\u00f6heren gemeinsamen Mehrwert zu schaffen.<\/p>\n","protected":false},"author":154,"featured_media":4034,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":"","footnotes":""},"categories":[656],"tags":[667,736],"topics":[670,770,839],"class_list":["post-3982","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-manufacturing-solutions","tag-smart-manufacturing","tag-manufacturing-solutions","topics-smart-manufacturing","topics-manufacturing-solutions","topics-data-enablement"],"acf":[],"yoast_head":"\nZEISS Digital Innovation Blog - Datenplattformen f\u00fcr die Fabrik 4.0 \u2013 Make or Buy? 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