
Das IoT-Starterpaket ist eines von vier Modulen, das Mittelständlern bei der Digitalisierung ihres Unternehmens voranbringen soll. Die gesamten Maßnahmen zielen darauf ab, individuelle Manufacturing Analytics Hubs für den Kunden zu erstellen.
Die zunehmende Digitalisierung und damit das Internet der Dinge (IoT) erfordern ein Umdenken und die Umstellung von internen Unternehmensprozessen, womit sich viele Mittelständler schwer tun. Das birgt für die Unternehmen die Gefahr, von schneller anpassenden Konkurrenten überholt zu werden.
Das IoT-Starterpaket soll diese Barrieren beseitigen, indem es die Schritte zur Digitalisierung in kleinere und überschaubarere Prozesse aufteilt. Derzeit ist keine derartige Analyselösung für die Produktion (oder Manufacturing Analytics-Lösung) auf dem Markt erhältlich und Unternehmen ohne interne IoT-Experten suchen nach besseren Ansätzen, was pmOne zur Entwicklung einer derartigen Lösung veranlasste.
„Viele unserer Kunden wissen, dass sie um die Digitalisierung der Prozesse nicht umhin kommen, aber sie wissen nicht, wo oder wie sie anfangen sollen. Die Antwort ist das IoT-Starterpaket“, sagt Gernot Molin, Managing Director von pmOne Analytics, der preisgekrönten Advanced Analytics-Einheit der pmOne AG. Bislang seien die Kunden gezwungen gewesen, ihre Infrastruktur in hohem Maße zu verändern, ohne ein echtes Verständnis der Folgen des damit verbundenen Aufwands zu haben. Das sei nun anders, so Molin.
Das erste der vier Module, die den Weg zum Manufacturing Analytics Hub ausmachen, bietet Kunden einen besseren Überblick über die Anforderungen derart hoher Vorabinvestitionen in die Infrastruktur. pmOne bietet damit den Unternehmen die Chance, den Digitalisierungsprozess ohne eine Investitionshürde zu starten.
Der Manufacturing Analytics Hub nutzt eine Vielzahl von Microsoft Azure-Diensten wie Azure Blob Storage zum Speichern von Daten in voller Auflösung (z.B. Rohdaten der Produktion); Azure Machine Learning als Umgebung für Python, Azure IoT Hub für Gerätesteuerung; Power BI für Dashboarding, Azure Data Factory für die Ausführung und die Spark-Umgebung in Azure für hohe Rechenleistung.