Michael Schmahl

Im 1. Teil dieses Beitrages wurde beschrieben, wie ein führendes Maschinenbauunternehmen eine Hadoop-Plattform in sein bestehendes BI-Umfeld integriert hat. Zielsetzung war es, sich der Big-Data-Thematik zu öffnen und den Fachbereichen ein komfortables Experimentierfeld für die wertorientierte Analyse der vorhandenen Datenbestände zu bieten. Tatsächlich hat diese Vorgehensweise sehr schnell Früchte getragen. Denn: Statt nach dem großen, revolutionären Big Data Use Case zu suchen, konzentrierte man sich zunächst auf naheliegende, einfach umzusetzenden Anwendungsfälle, die zu schnellen Erfolgen führen. Hierzu zählt unter anderem der sogenannte Materialverwendungsnachweis.

Intransparenz bei der Materialverwendung

Als Hersteller für Sondermaschinen liefert das betreffende Unternehmen niemals ein- und dieselbe Anlage. Vielmehr handelt es sich um höchstindividuelle Konstruktionen, die exakt auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden zugeschnitten sind – und die sich mitunter aus Hundertausenden von Bauteilen zusammensetzen.

Gibt es Rückfragen bezüglich der in einer Maschine verwendeten Komponenten, wird ein entsprechender Materialverwendungsnachweis zu Rate gezogen. Bis zur Einführung des Hadoop-Clusters, erfolgten diese Abfragen direkt über das Enterprise-Resource-Planning (ERP). Aufgrund der Komplexität und Menge der Daten nahmen diese Prozesse teils mehrere Tage in Anspruch. Manche Auswertungen ließen sich überhaupt nicht zu Ende führen. Derweil wurde das ERP-System spürbar ausgebremst. In der Folge beruhten viele Materialverwendungsnachweise eher auf Schätzungen, anstatt auf fundierten Informationen.

Big Data Use Case für die Industrie: Ein Materialverwendungsnachweis für komplexe Sondermaschinen kann innerhalb weniger Sekunden abgerufen werden.

Über die Hadoop-Plattform kann die Materialzusammensetzung hochkomplexer Sondermaschinen binnen weniger Sekunden abgerufen werden.

Abfragen in Sekunden

Mit der neuen Lösung konnte dieses Manko einfach und kostengünstig behoben werden. Da Hadoop die vorhandenen Massendaten verteilt speichert und parallel verarbeitet, werden Abfrageergebnisse zu verwendeten Materialien teils in Sekunden geliefert. Darüber hinaus gestaltet sich das Handling durch den Anwender dank der ebenfalls neuen Self-Service-Oberfläche deutlich komfortabler.

Von diesem „einfachen“ Big Data Use Case profitieren ganz verschiedene Fachbereiche: So können Konstrukteure die Zusammensetzung einzelner Sondermaschinen bis auf die letzte Schraube nachvollziehen und umgehend für weitere Planungen nutzen. Auch Angebote lassen sich durch den umgehenden Zugriff auf entsprechende Referenzwerte weitaus effizienter erstellen. Ebenso schnell und zuverlässig kann ein Herkunftsnachweis einzelner Komponenten für die Verzollung von Anlagen generiert werden. Indes bietet sich dem Servicebereich unter anderem die Möglichkeit, schadhafte Bauteile weltweit zu identifizieren und vorrausschauend auszutauschen.

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