Phase 3: Definition einer Vorlage

Auf der Grundlage der Bewertung Ihres aktuellen Zustands in der vorherigen Phase können Sie mit der Erstellung Ihrer Vorlage beginnen. Ein Blueprint ist eine end-to-end IIo T-System-Referenzarchitektur, die Sie auf Ihrem Weg zur digitalen Transformation einsetzen. Sie dient als Grundlage für Ihre IIo IT-Digitalisierung und hilft Ihnen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Eine Vorlage:

• Wird geleitet von Ihrer North-Star-Vision

• Hält sich an die Kernprinzipien eines erfolgreichen Lösungs-Frameworks

• Besteht aus wiederholbaren und wiederverwendbaren Bausteinen

Manchmal benötigen Sie möglicherweise einen schnellen Machbarkeitsnachweis, um den Wert und die Durchführbarkeit bestimmter Teile der Vorlage nachzuweisen.

North-Star-Vision

Ihre Vorlage sollte sich an Ihrer North-Star-Vision orientieren, bei der es sich um ein klares, präzises und langfristiges Ziel handelt, das die Richtung für Geschäftsentscheidungen vorgibt. Wenn Sie keine North-Star-Vision haben, denken Sie bei der Erstellung groß. Die Realisierung dieser Vision dauert in der Regel 3–5 Jahre. Um diese Vision zu verwirklichen, sind kleine Anfänge und schnelle Skalierung der Schlüssel zum Erfolg.

Kernprinzipien eines erfolgreichen Lösungs-Frameworks

Um in Ihrer Vorlage ein einheitliches IT- und OT-Daten-Backbone zu schaffen, benötigen Sie eine funktionale Architektur. Basierend auf unseren Erfahrungen haben wir die folgenden drei Kernprinzipien des Lösungs-Frameworks identifiziert:

• Einblicke maximieren

  • Die Demokratisierung des Zugangs zu Daten bietet vielfältige Einblicke und steigert den Geschäftswert, z. B. durch die Optimierung der SKU-Marge.

  • Die Durchführung deskriptiver Analysen von Betriebsdaten in Echtzeit oder in der Vergangenheit hilft Ihnen dabei KPIs, Trends zu beobachten, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen.

  • Durch die Durchführung von Diagnoseanalysen anhand von Daten können Sie die Ursache betrieblicher Ereignisse ermitteln.

  • Die Durchführung prädiktiver Analysen von Daten hilft Ihnen dabei, zukünftige Ereignisse in Ihrem Unternehmen und Betrieb vorherzusagen.

  • Die Durchführung präskriptiver Datenanalysen schlägt auf der Grundlage deskriptiver und prädiktiver Analyseergebnisse mehrere Lösungen zur Lösung eines bestimmten Problems vor.

• Minimierung technischer Verschuldung

  • Durch die nahtlose Integration in die wichtigsten vorhandenen IT/OT-Systeme werden temporäre Lösungen überflüssig.

  • Durch die Automatisierung der Bereitstellungspipeline werden manuelle Prozesse aus Ihrem Betrieb entfernt.

  • Durch die Standardisierung von Tools wird ein Überangebot an Tools und maßgeschneiderten Anwendungen verhindert.

  • Einsatz zentralisierter Verwaltungsservices zur Bereitstellung standardisierter Konfigurationen in der gesamten Umgebung, wodurch die Verwendung von nicht standardmäßigen und potenziell problematischen Konfigurationen am lokalen Standort verhindert wird.

  • Erstellung von Mustern für die automatische Aktualisierung und Bereitstellung der Infrastruktur oder mit minimalem Aufwand für wiederholbare Aufgaben. Beispiele hierfür sind die Aktualisierung von Betriebssystemen, die regelmäßige Rotation von Gerätezertifikaten, die Installation von Patches oder die Skalierung des Datenspeichers.

  • Entwurf und Implementierung von wiederholbaren und wiederverwendbaren Mustern für eine schnelle, standortübergreifende Produktionsbereitstellung in großem Umfang.

• Modulare und zukunftssichere Vorlage

  • Entwicklung im Hinblick auf Interoperabilität mit bestehenden IT/OT-Systemen und Infrastrukturen.

  • Das Design ist auf Modularität ausgelegt, sodass Sie klein anfangen und schnell skalieren, iterativ neue Komponenten hinzufügen und die beste Option für Ihren Anwendungsfall auswählen können.

  • Bei der Entwicklung wurde auf Flexibilität mit bestehenden (Brownfield)- und neuen (Greenfield)-Infrastrukturen.

Wiederholbare und wiederverwendbare Bausteine

Die Bausteine einer digitalen Transformation im IIo IT-Bereich sind die verschiedenen Funktionsebenen, Überlegungen und Anwendungsfälle, aus denen sich der Entwurf zusammensetzt. Das folgende Image zeigt die allgemeinen, wiederholbaren und wiederverwendbaren Funktionsbausteine eine Vorlage.

Im Folgenden sind die Ebenen einer Vorlage aufgeführt:

• Datenerfassung – Diese Edge-Ebene sammelt Daten aus verschiedenen Quellen in Ihrer On-Premises-Infrastruktur oder Cloud-Umgebung. Typische IT/OT-Datenquellen können Telemetriedaten aus SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition), Distributed-Control-Systemen (DCS), Sekundärsensoren PLCs, Manufacturing Execution Systems (MES), Software as a Service (SaaS) und Legacy-Anwendungen, Enterprise Resource Planning (ERP) -Systemen, Customer Relationship Management (CRM) -Systemen, verschiedenen Lieferkettensystemen und Datenhistorikern umfassen.

• Edge-Einblicke und -Anwendungen – Je nach Ihren Anwendungsfällen möchten Sie diese Edge-Ebene möglicherweise bereitstellen. Diese Ebene wird verwendet, um alle Anforderungen an geringe Latenz und Datenresidenz für Ihre Architektur zu erfüllen, die Fortsetzung der Produktion zu unterstützen, wenn die Verbindung zur Cloud unterbrochen wird, und Innovationen am Edge zu ermöglichen.

• Verwaltung der Daten – Diese Ebene ist für verschiedene Aspekte typischer Datenverwaltungsfunktionen verantwortlich, wie zum Beispiel:

  • Aufbau und Verwaltung semantischer Datenmodelle (SDMs) für IT-/OT-Ressourcen für die Unternehmensführung. Das Hinzufügen von Kontexten zu den Maschinendaten mithilfe eines semantischen Datenmodells hilft bei nachgelagerten Analysen für die Prozess- und Maschinenmodellierung.

  • Speichern der in der Datenerfassungsschicht gesammelten Daten. Verwenden Sie die in dieser Ebene gespeicherten Daten für die Verarbeitung und Bereitstellung lokaler Erkenntnisse sowie für die Bereitstellung von store-and-forward Funktionen, wenn keine Verbindung zur Cloud besteht.

  • Verarbeitung der Daten in der Cloud zur Erfüllung verschiedener Nutzungsanforderungen der Endnutzer, z. B. Datenintegration, Datennormalisierung, Datenanreicherung, Datenqualität, Datenerkennung, Datenkatalog und Suche.

  • Bereitstellung eines flexiblen Datennutzungsservices für externe Verbraucher, um Geschäftseinblicke zu gewinnen.

• Einblicke in Daten – Diese Cloud-Ebene wird für Geschäftseinblicke verwendet, die von einfachen, z. B. KPI-Dashboards nahezu in Echtzeit, bis hin zu fortgeschrittenen Erkenntnissen wie prädiktive Wartung, Bedarfsprognosen und Inventarverwaltung reichen, bei der der flexible Datenverbrauchsservice aus der Datenverwaltungsebene verwendet wird.

• Bereitstellung von Daten – Diese Cloud-Ebene wird verwendet, um den Zugriff auf die Daten für verschiedene Endbenutzer zu demokratisieren, z. B. verschiedene OT-Personas, Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenanalysten. Diese Ebene stellt Daten nahtlos für andere Unternehmenssysteme und Lösungen von Drittanbietern bereit, um Anwendungsfälle und Geschäftsanwendungen zu ermöglichen.

• Anwendungsfälle und Geschäftsanwendungen – Dies ist die oberste Ebene der Architektur. Diese Cloud-Ebene enthält die Geschäftsanwendungen und Tools, die auf Ihre geschäftlichen Anwendungsfälle zugeschnitten sind. Bei Bedarf greifen die Anwendungen und Tools in dieser Ebene auf die Daten und Erkenntnisse in den unterstützenden Schichten zu.

• Bereichsübergreifende Überlegungen – Diese Ebene enthält wichtige nichtfunktionale Anforderungen, die für die Datenquellen, den Edge und die Cloud gelten. Diese Ebene umfasst unverzichtbare Elemente wie end-to-end Sicherheit, Konfigurationsmanagement, Protokollierung, Compliance und gesetzliche Anforderungen. Diese Ebene unterstützt Sie beim sicheren und effizienten Betrieb Ihrer Architektur und bietet Möglichkeiten zur Leistungssteigerung, zur Kostensenkung oder zum Einsatz von Automatisierungen, die eine schnelle und standortübergreifende Bereitstellung ermöglichen.

Um diese einheitliche Datenlösung zu erstellen, empfehlen wir die Verwendung einer einheitlichen Funktionsarchitektur, die der vorgestellten ähnelt. Dieser ganzheitliche Ansatz hilft Ihnen, groß zu denken, klein anzufangen und schnell zu skalieren. Anstatt die gesamte Reise der digitalen Transformation auf einmal in Angriff zu nehmen und die Reise unglaublich schwierig zu machen, arbeiten Sie immer wieder an kleineren Ergebnissen, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsergebnisse zu erzielen. Möglicherweise verfügen Sie bereits heute über einige dieser Bausteine, und wenn ja, können Sie sie wiederverwenden.

AWS IDP-Lösungsangebot

AWS Professional Services verwendet einen tried-and-tested Ansatz, die AWS Industrial Data Platform (IDP), um eine flexible und erweiterbare einheitliche Datenlösung für den Erfolg von Industrie 4.0 (auch bekannt als intelligente Fertigung, intelligente Fabrik oder intelligente Industrie) zu entwickeln, zu entwickeln und zu implementieren. Das AWS IDP befasst sich mit einem Katalog gängiger Anwendungsfälle, wie z. B.:

• Betriebsbereit und umsetzbar KPIs für die Produktions- und Anlagenoptimierung, einschließlich der Gesamtanlageneffektivität (OEE), des Durchsatzes, der Ausbeute und der Zykluszeit

• Automatisierte Qualitäts- und Fehlermanagementlösungen für prädiktive Qualität

• Prädiktive Wartung, die Ausfallzeiten und katastrophale Geräteausfälle reduziert

• Energieoptimierung und Reduzierung des CO2-Fußabdrucks für eine nachhaltige Fertigung

• Optimierung der Lieferkette, einschließlich Bestandsverwaltung, Bedarfsprognose und Track & Trace

Ihre Vorlagen-Architektur kann je nach Ihren Anwendungsfällen, Ihrer aktuellen Bewertung und den identifizierten Lücken variieren. Weitere Informationen zu den relevanten AWS Services, die Sie in Ihrem Blueprint verwenden können, finden Sie in der Referenzarchitektur der AWS Industrial Data Platform (IDP).