Kundenspezifische Lösungen zum technischen Datenmanagement Endlich Herr der Infoflut - KEM

Kundenspezifische Lösungen zum technischen Datenmanagement

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Technisches Datenmanagement ist eine komplexe Aufgabe, welche die wenigsten Unternehmen nur mit eigenen Ressourcen bewältigen können. Denn der Einsatz von Standard-Tools und Lösungen ist nur ein Teilaspekt. Der richtige Zuschnitt auf kundenspezifische Belange ist die eigentliche Herausforderung, für die man sich der Hilfe kompetenter Partner versichern sollte.

Technisches Datenmanagement stellt auf Grund der immer größeren Datenmengen und der Vielfalt der gewünschten Anwendungen ein ständig wachsendes Problem der Testabteilungen vieler Unternehmen dar. Mit umfangreicher Sensorik und hoch aufgelösten/schnellen Messungen werden immer mehr Daten erfasst und immer mehr Tests an einem Produkt oder dessen Komponenten durchgeführt. Die Herausforderung dabei ist, der dabei entstehenden Datenflut Herr zu werden. Dies heißt nicht nur, anfallende Datenvolumina zu speichern, sondern mehr noch das effektive Organisieren und Verwerten der Daten. Voraussetzung dafür ist, dass die interessierenden Daten in der Datenflut überhaupt gefunden und miteinander verknüpft werden.

Nur selten kann man dafür auf „Off the shelf“-Lösungen zurückgreifen. In der Regel sind viele individuelle Bedürfnisse zu berücksichtigen, so dass zumindest ein Zuschnitt auf das anwendungsspezifische Anforderungsprofil erforderlich ist.
Measx, Dienstleister im Bereich Messdatenerfassungs- und Auswertesysteme, entwickelt seit 10 Jahren kundenspezifische Datenmanagement-Systeme. So wurde für einen Automobilhersteller ein Auswertesystem für Motorversuchsdaten entwickelt, bei dem die zentrale Verfügbarkeit der Daten vieler Prüfstände und die Bereitstellung standardisierter Auswertungen im Vordergrund standen.
Anforderungen ans Datenmanagement
Tests dienen immer der Informationsgewinnung: Funktioniert mein Bauteil? Welche Eigenschaften hat es? Welche Parameter beeinflussen sein Verhalten? Wie lässt es sich optimieren? Was verursacht fehlerhaftes Verhalten oder Versagen?
So vielfältig wie die Fragen sind auch die Testmethoden und dabei anfallenden Daten. Prüfstände sind in der Regel sehr spezialisierte Einheiten und liefern ihre Informationen individuell. Allerdings darf man sich heute nicht mehr damit zufrieden geben, diese Daten lediglich lokal zu verwerten (sprich auszuwerten). Effektives Verwerten und die Gewinnung entscheidungsrelevanter Informationen erfordert, dass die Daten in Bezug zu einander gesetzt, nach unterschiedlichen Gesichtpunkten ausgewertet und zu Reports verdichtet werden.
Gefordert ist also eine Organisation und Ablage, welche die Informationen unterschiedlicher Quellen aufnehmen kann und das Informationsbedürfnis verschiedener Anfragen befriedigt. Natürlich muss das aufkommende Datenvolumen beherrscht werden und geeignete Archivierungsmechanismen bereit stehen.
Damit die Ablage nicht zum Datengrab wird, müssen Daten wieder auffindbar sein. Hier ist das Datenmanagement – also das Navigieren in den Beständen und die Datenrecherche – entscheidend. Unterschiedliche Anwender benötigen unterschiedliche Sichten auf den gemeinsamen Datenbestand – gegebenenfalls mit unterschiedlichen Zugriffsrechten. Oft ist es zudem notwendig, dass sich der Zugang dabei nicht nur auf aktuelle Daten beschränkt; sei es, dass man gesetzlichen Auflagen zur Verfügbarkeit von Altdaten genüge tun muss, oder dass man Informationen aus Vergleichsauswertungen mit älteren Tests gewinnen will.
Probleme und Lösungen
In der Automobilindustrie wurde die Bedeutung der Datenablageorganisation und der Verfügbarkeit leistungsfähiger Recherchemechanismen früh erkannt und mit Gründung der Asam-Initiative (Association for Standardization of Automation and Measurement Systems) versucht, gemeinsame Schnittstellen und Standards im Bereich Messdatenerfassung, Automatisierung und Datenhandling zu definieren. Eine der Schnittstellen – Asam-ODS (Open Data Services) – setzt sich mit der Frage auseinander, wie die Anforderungen an eine Datenablage lösbar sind.
Auch ohne Anwendung der Standards können die Definitionen wichtige Hilfestellung für die Organisation einer Datenablage geben. So hat Asam ein Basis-Datenmodell definiert, das hinreichend flexibel für anwendungsspezifische Anforderungen, aber auch hinreichend generisch ist, dass unterschiedliche Anwendungen über eine Schnittstelle auf diese Daten zugreifen können.
Das heißt nicht zwingend, dass eine geeignete Datenorganisation nur über Datenbanken realisierbar ist. Eine traditionelle dateibasierende Lösung für die Ablage kann abhängig von der Anwendung durchaus hinreichend sein. Die „richtige“ Antwort setzt eine tiefgreifende Analyse des Anwendungsumfeldes und der Anforderungen voraus. Die Definition der Datenablage ist ein erster, wichtiger Schritt. Damit ist aber noch nicht das Problem gelöst, dass Prüfstände eigene Daten- und Dateiformate liefern. In der Regel ist deshalb eine Konvertierung mit automatisierten Einlagerungsmechanismen in die Datenablage erforderlich. Hilfreich sind hier Standardtools mit offenen Schnittstellen zur Anpassung an unterschiedliche Quellen und Datensenken (beispielsweise Diadem von National Instruments).
Auf Seite der Datenauswertung gibt es ebenfalls viele Standard-Softwaretools. Measx setzt bei den Lösungen auf Diadem, welches um ein Entwicklungsframework (X-Frame) erweitert wurde. Diese Plattform deckt einen Großteil der anfallenden Aufgaben durch Standardlösungen ab und ist an kundenspezifische Anforderungen anpassbar. Natürlich dürfen auch die Anforderungen an das IT-Umfeld nicht vergessen werden. Das Bereitstellen einer geeigneten Infrastruktur, also Hardware (File- oder Datenbankserver, Archivierungslösungen), Administration und Pflege der Lösung (Datenbankwartung, Systemadministration) ist nicht trivial. Eine optimale Konfiguration muss viele Gesichtspunkte berücksichtigen, wie aufkommendes Datenvolumen, gesetzliche Aufbewahrungsfristen, Datensicherheit, Zugriffsberechtigungen, Ausfallschutz oder Performance.
Letztlich gehen alle fachlich-technischen Festlegungen zu den vorgenannten Problemfeldern mit entsprechenden Investitionsentscheidungen für Hardware, Software und Dienstleistungen einher. Dies ist ein weiterer Grund, Lösungskonzepte durch entsprechende Fachkompetenz abzusichern.
Datenmanagement KEM ###

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