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Grundlagen für Optimierung und neue Geschäftsmodelle

Heterogene Systeme flexibel verschmelzen

Grundriss einer modernen IT-Architektur (Bild: IBM Deutschland GmbH)

Grundriss einer modernen IT-Architektur (Bild: IBM Deutschland GmbH)

Daten sichtbar machen

Für eine erfolgreiche Umsetzung von Analyseprojekten ist eine agile und iterative Herangehensweise empfehlenswert sowie der kontinuierliche Austausch zwischen Fachbereich und Analysten und eine sukzessive Erhöhung der analytischen Komplexität. Zunächst gilt es, die Daten zu visualisieren – z.B. auch auf mobilen Endgeräten. Aufbauend darauf lassen sich in weiteren Phasen komplexe Zusammenhänge, Vorhersagen, Optimierungen und Handlungsempfehlungen entwickeln. Mit vortrainierten KI-Lösungen können gängige IoT-Fragestellungen abgedeckt und Projekte im eigenen Unternehmen beschleunigt werden. Dazu zählen beispielsweise die vorausschauende Wartung oder die Produktionsoptimierung. Ein Werkzeug, dass Data Scientists bei der Analyse vielfältiger Daten unterstützen kann, ist beispielsweise Watson Studio. Basierend auf Open-Source-Standards können damit große Datenmengen ausgewertet werden.

Anwendungen entwickeln

Die daraus gewonnen Erkenntnisse können dann in Anwendungen einfließen, die in den Fachbereichen schnell in einem Pilotprojekt erstellt werden können. Mit den Daten werden neue Geschäftsmodelle sowie eine kommerzielle Verwertung möglich. Die Entwicklung industrieller Anwendungen erfolgt dabei oft schrittweise auf Basis der Anwenderanforderungen. Nicht zuletzt, weil andere Unternehmensbereiche ähnlich vorgehen. Erst im späteren Verlauf stellt sich dann die Frage der Integration untereinander und mit der Unternehmens-IT. Die Herausforderung ist dann, dynamisch zu bleiben und die Lösungen ökonomisch zu betreiben, immer häufiger ganz unabhängig von den verschiedenen Softwareanbietern. In vielen Fällen wollen die Unternehmen die Anwendungen etwa aus Sicherheitsgründen im eigenen Haus betreiben und trotzdem die Vorzüge der Cloud nutzen. Einige Plattformen auf dem Markt adressieren genau diese Anforderung, indem sie häufig benötigte Infrastruktur-Funktionen bereits beinhalten. Unternehmen können sich so auf die eigentliche Anwendung fokussieren und die Implementierung beschleunigen. Wichtig ist dabei, dass das Projekt aus Geschäftssicht getrieben wird, um mit minimalem Aufwand frühzeitig Ergebnisse zu bekommen und die Entwicklung flexibel steuern zu können. Anwender haben damit die Möglichkeit, die für sie wichtigen Microservices sehr granular und unabhängig von Plattform-Anbietern auszuwählen.

Offene Architektur

Durchgängige IT-Infrastrukturen und standardisierte Schnittstellen sind Schlüsselelemente für den Erfolg von Industrie-4.0-Projekten. Durch die Vernetzung heterogener Systeme verschiedener Anbieter durch gemeinsame Standards kann eine robuste und offene Architektur für unterschiedliche Anwendungsfälle entwickelt werden, die sich in die vorhandene Umgebung integrieren lassen und anpassbar sind, wenn sich die Anforderungen ändern.


Peter Schleinitz ist Executive Architect /
The Open Group Distinguished IT Architect
bei der IBM Deutschland GmbH.


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