Fachabteilungen, die Elektronik, Mechanik, Baugruppen oder ganze Fahrzeuge und Maschinen testen, dokumentieren ihre Ergebnisse in aller Regel gewissenhaft. Es entsteht eine Informationsbasis, die Produktdaten um wichtige Aspekte der Sicherheit und Interaktion von Komponenten erweitern kann. Doch in den meisten Unternehmen fehlt der übergreifende Blick, Wissen kann kaum außerhalb seines Entstehungsprozesses genutzt werden.
Lösungen für die Verwaltung von Messdaten (MDM) sind häufig noch zu eng angelegt. Die Ablage der Daten wird eher durch die Ausgabeformate der Messsysteme oder Mitarbeitergewohnheiten diktiert als durch ihre objektive Eignung. Beispielsweise mag eine dateiorientierte Ablage in der Fachabteilung noch funktionieren. Sobald andere Abteilungen und Partnerunternehmen auf die Daten zugreifen müssen, wird es schwierig. Beispiel Automobilindustrie: Entwicklungen von Hybridantrieben oder Fahrerassistenzsystemen lassen den Testaufwand steigen und Entwicklungskooperationen über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg zur Regel werden. Messdaten müssen also schnell und flexibel ausgetauscht werden können.
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Gerade beim Blick über die aktuelle Nutzung hinaus wären ein einheitliches Format und eine gut recherchierbare Ablage von Messdaten über den ganzen Produktlebenszyklus wünschenswert. Denn wenn etwa Komponenten in Nachfolgeprodukte übernommen werden, werden auch archivierte Testergebnisse wieder relevant. Der Lebenszyklus von Messdaten kann sogar sehr lang sein: Für Produkthaftungsprozesse relevante Daten müssen 30 Jahre aufbewahrt werden. Mit Standards wie dem ‚Open Data Service‘ (ODS) der ‚Association for Standardisation of Automation and Measuring Systems‘ (Asam) gibt es seit über einem Jahrzehnt ein Datenformat, das sich als Basis für den Aufbau eines unternehmensweit einheitlichen Testdatenmanagements bewährt hat
ODS definiert ein Datenmodell, das hinreichend generisch ist, um unterschiedliche anwendungsspezifische Anforderungen flexibel abbilden zu können. Außerdem bietet es Schnittstellen und Programmierwerkzeuge (API) an, über die beliebige Anwendungen und Systeme flexibel auf die Daten zugreifen können. Mit dem Asam Transport Format (ATF) steht darüber hinaus ein herstellerneutrales Dateiaustauschformat zur Verfügung, um Versuchsdaten zwischen Anwendungen zu transportieren. Die Grundanforderungen an ein Enterprise-Format für Management und langfristige Nutzung von Messdaten sind damit erfüllt. Damit Informationen unterschiedlicher Prüfsysteme bedeutungsrichtig interpretiert und verglichen werden können, müssen sie zusätzlich dokumentiert werden. Dabei dienen ‚Metainformationen‘ dazu, den fachlichen, organisatorischen und technischen Kontext der Daten auswerten zu können. Dazu gehören beispielsweise die Beschreibung von Prüfling, Versuchsablauf, Versuchsaufbau, Simulationsparameter sowie organisatorische und auftragsbezogene Daten.
Bei der Entscheidung für die Einführung einer unternehmensweiten Plattform für Messdatenmanagement sollten vor allem den Fachanwendern allgemein benötigte Funktionalitäten, wie Datenablage, Administration, Suche, Navigation und Selektion von Versuchsdaten, standardisiert bereitgestellt werden und notwendige Individualisierungen, darunter Schnittstellen zu bestimmten Messsystemen oder Funktionserweiterungen, flexibel ergänzt werden können. Die Voraussetzung dafür ist, dass die MDM-Plattform eine komponentenbasierte Softwarearchitektur hat. Damit gleicht sie einem Werkzeugkasten, mit dem auch anwendungsspezifische Lösungen sukzessive umgesetzt werden können.
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Die Funktionalitäten werden als wiederverwendbare Komponenten entwickelt oder übernommen. Dabei ist ein offenes System zu bevorzugen, bei dem die IT-Abteilung des Unternehmens bei Bedarf Dialoge und Module an neue Messsysteme oder Komponenten anpassen kann. Spezialisierte Open-Source-Plattformen gestatten dem Anwender dabei, mit der abteilungsweisen Implementierung der Lösungen Testdaten aus den Abteilungen und dem gesamten Lebenszyklus der Produkte sukzessive zusammenzuführen. Bereiche wie Forschung, Entwicklung, Produktion und Aftersales betrachten zwar jeweils unterschiedliche Informationen, aber das Datenmodell bietet die Möglichkeit, jede dieser Informationsmengen für sich zu speichern und darüber hinaus eine lebenszyklusübergreifende Analyse vorzunehmen.
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