Data-Analytics im IoT-Bereich

Was ist Data-Analytics?

Durch die Vernetzung von Geräten und dem Sammeln von wertvollen Telemetrie-Informationen aus der Umwelt, wird die Analyse zunehmend in IoT und IIoT basierenden Systemen wichtiger. Data-Analytics kommt dann ins Spiel, wenn datengetriebene Entscheidungen notwendig sind und auch Diagnosen anhand von IoT-Gerätedaten durchgeführt werden sollen. Vereinfacht gesagt ist „Data-Analytics“ ein Prozess der systematischen Analyse von Daten, um daraus wertvolle Erkentnisse zu gewinnen und umfasst eine Vielzahl von verschiedenen Techniken und Methoden, von einfacher Statistik bis hin zu Data-Science-Verfahren.

Aspekte von Data-Analytics

1. Datenerfassung
   • z. B. Datenbanken mit Sensorwerten (Zeitreihendaten).
2. Datenaufbereitung
   • Rohdaten müssen bereingt, gefiltert und organisiert werden vor der Analyse.
3. Datenanalyse
   • Deskriptive Analyse: Beschreibt, was in der Vergangenheit passiert ist.
   • Diagnostische Analyse: Analysiert die Gründe für ein bestimmtes Ergebnis.
   • Prädiktive Analyse: Nutzt vergangene Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
   • Preskriptive Analyse: Gibt Handlungsempfehlungen basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.
4. Datenvisualisierung
   • Visualisierung durch Diagramme, Grafiken oder Dashboards.
5. Interpretation und Anwendung
   • Analyseergebnisse müssen richtig interpretiert werden, um darauf Entscheidungen zu treffen.

Die Datengenerierung, Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenumwandlung, Datenanalyse, sowie Erkenntnisse und Maßnahmen sind die wichtigsten Schritte bei der IoT-Datenanalyse. Der Vorteil einer Datenpipeline ist die Verwaltung von Daten vom „Edge“ bis zum Benutzer. Es wird der gesamte Daten-Pipeline-Flow von IoT-Daten abgedeckt, beginnend mit IoT-Sensoren und endend mit einem Data-Lake, einer analytischen Schicht und einer Visualisierungsschicht.

Warum ist Data-Analytics wichtig für die Diagnose im IoT-Bereich?

Data Analytics spielt im IoT- (Internet of Things) und IIoT-Bereich (Industrial Internet of Things) eine zentrale Rolle, da es ermöglicht, die immense Menge an Daten aus vernetzten Geräten und Sensoren zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

• Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance): Ermöglicht einen frühzeitigen Ausfall von Maschinen zu erkennen und Unternehmen können kostspielige Ausfälle vermeiden und die Lebensdauer von Maschinen verlängern.
• Fehlerdiagnose und -behebung: Durch eine Echtzeitanalyse kann z. B. schnell identifiziert werden, wo ein Fehler vorliegt und ist besonders wertvoll, wenn mehrere Geräte und Systeme miteinander vernetzt sind.
• Optimierung der Effizienz: Durch gezielte Analysen kann z. B. der Energieverbrauch und die Betriebszeit von Geräten optimiert werden.
• Verbesserte Qualitätssicherung: In Produktionslinien kann die Analyse von IoT-Daten dabei helfen, Schwachstellen in der Qualitätssicherung zu erkennen und somit die Prouktqualität verbessern.

Wie fin­de ich her­aus, welchen Data-Analytics-Plan mei­n Unternehmen braucht?

Der erste Schritt besteht darin, eine erste Bestandsaufnahme von ihrem System und den Daten zu machen und einen auf Sie zugeschnittenen Data-Analytics-Plan auszuarbeiten. So kann nachfolgend ein End-to-End-Flow für Ihre unternehmensinterne Datenanalyse und intelligente IoT-Diagnose professionell aufgebaut werden.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, aber es gerne herausfinden möchten, sprechen Sie mit uns. Im Rahmen kleinerer Beratungsprojekte können wir Ihnen bei der Bewertung helfen und einen Plan erstellen, wie Sie eine bessere Data Maturity erreichen können.

Fazit: Data-Analytics ermöglicht eine detaillierte und vorausschauende Diagnose

Diagnosedaten bilden die Grundlage für die Prozessoptimierung im gesamten IoT-Lifecycle von Endgeräten. Daher sollte ein Unternehmen stets einen effizienten Data-Analytics-Plan ausarbeiten, um Wettbewerbsvorteile zu ermöglichen.