Produktionsdaten zentral verwalten

Datenplattform für die Produktion

Erfassen Sie Produktionsdaten aus Maschinen, Geräten, Datenbanken und Softwaresystemen auf einer zentralen Cloud-Plattform. Strukturieren Sie die Daten in eigenen Datenmodellen und nutzen Sie sie in Dashboards, Workflows und Applikationen – ohne Programmierung.

Autor Fachredaktion inray Industriesoftware GmbH
Lesezeit 7 Min.

Kurz erklärt

Was ist eine Datenplattform?

Eine Datenplattform ist eine zentrale Softwareumgebung, die Daten aus unterschiedlichen Quellen erfasst, speichert, strukturiert und für Analysen, Anwendungen und automatisierte Prozesse bereitstellt.

Statt Daten getrennt in einzelnen Systemen zu halten – in Steuerungen, Datenbanken, ERP-System oder Excel-Listen –, führt eine Datenplattform sie an einem Ort zusammen. Einheitliche Strukturen und Zugriffsrechte machen die Daten im ganzen Unternehmen nutzbar und ersetzen isolierte Datensilos durch eine gemeinsame Datenbasis.

Der Begriff wird unterschiedlich weit gefasst: Cloud-Dienste wie Microsoft Fabric, Databricks oder Snowflake sind Datenplattformen für Business Intelligence und KI-Modelle, Städte betreiben urbane Datenplattformen für die Smart City. Eine industrielle Datenplattform ist auf die Anforderungen der Produktion zugeschnitten. Sie bindet Maschinen, Anlagen und Geräte aus dem Industrial Internet of Things (IIoT) über Industriestandards an und führt ihre Daten mit Auftrags-, Qualitäts- und Stammdaten zusammen. Diese Daten stellt sie standortübergreifend bereit: in Echtzeit am Shopfloor ebenso wie in Berichten, automatisierten Workflows und KI-gestützten Auswertungen.

Ausgangslage

Warum braucht die Produktion eine industrielle Datenplattform?

Vergleich ohne und mit industrieller Datenplattform: Ohne Datenplattform werden Steuerungen, Sensoren, MES, ERP sowie Papier und Excel einzeln von Hand zusammengeführt (Export, Abtippen, Tabellenkalkulation); Ergebnis ist ein Kennzahlen-Bericht mit Stand von gestern – Zeitverzug, hoher Aufwand, Fehlerquellen. Mit industrieller Datenplattform laufen dieselben Quellen und Eingaben am Tablet in eine gemeinsame Datenbasis für alle Standorte, einheitlich strukturiert und in Echtzeit; darauf greifen Dashboards, Workflows, Berichte und KI-Auswertung zu – aktuelle Kennzahlen für alle Standorte, automatisch.

Eine industrielle Datenplattform macht Produktionsdaten, die über viele Systeme und Standorte verteilt sind, an einer Stelle verfügbar. Damit lassen sich Maschinen-, Auftrags- und Qualitätsdaten gemeinsam auswerten. Kennzahlen wie die OEE entstehen ohne manuelle Exporte, und Abweichungen fallen früher auf.

In vielen Unternehmen entstehen Produktionsdaten an Dutzenden Stellen: Steuerungen liefern Maschinenzustände, Sensoren messen Temperatur und Energieverbrauch, das ERP-System kennt Aufträge und Material, ein Manufacturing Execution System (MES) dokumentiert die Fertigung, und Stillstände stehen oft noch auf Papier oder in Excel statt in digitaler Form. Jedes System hat eigene Schnittstellen, Formate und Zugriffsrechte.

Daraus ergeben sich typische Probleme:

  • Datensilos: Maschinendaten und Auftragsdaten liegen in getrennten Systemen und passen nicht zusammen.
  • Manuelle Auswertung: Kennzahlen entstehen per Export und Tabellenkalkulation – mit Zeitverzug und Fehlerquellen.
  • Keine Echtzeit: Abweichungen fallen erst im Bericht vom nächsten Tag auf.
  • Abhängigkeit von der IT: Jede neue Auswertung oder Anwendung wird zum Projekt.
  • Fehlende Grundlage für KI: Ohne strukturierte, zusammengeführte Daten liefern KI-Analysen keine belastbaren Ergebnisse.

Die Lösung ist kein weiteres Insel-System, sondern eine gemeinsame Datenbasis, auf die Dashboards, Workflows und Anwendungen zugreifen.

Vergleich ohne und mit industrieller Datenplattform: Ohne Datenplattform werden Steuerungen, Sensoren, MES, ERP sowie Papier und Excel einzeln von Hand zusammengeführt (Export, Abtippen, Tabellenkalkulation); Ergebnis ist ein Kennzahlen-Bericht mit Stand von gestern – Zeitverzug, hoher Aufwand, Fehlerquellen. Mit industrieller Datenplattform laufen dieselben Quellen und Eingaben am Tablet in eine gemeinsame Datenbasis für alle Standorte, einheitlich strukturiert und in Echtzeit; darauf greifen Dashboards, Workflows, Berichte und KI-Auswertung zu – aktuelle Kennzahlen für alle Standorte, automatisch.

Architektur

Wie ist eine industrielle Datenplattform aufgebaut?

Die Architektur besteht aus mehreren Ebenen, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken – von der Erfassung an der Maschine bis zur Nutzung in Analysen und Anwendungen. Sicherheit und Governance wirken dabei über alle Ebenen hinweg.

Erfassen

Datenintegration

Konnektoren lesen Daten aus Maschinen, Sensoren, Datenbanken und Softwaresystemen. Dafür nutzen sie etablierte Standards: OPC UA für Steuerungen, MQTT für Sensoren und IoT-Geräte, REST für Softwaresysteme und SQL für Datenbanken.
Speichern

Datenhaltung

Die Plattform speichert Messwerte, Zeitreihen, Stammdaten und Ereignisse dauerhaft und versioniert – je nach Bedarf in Datenbanken, Data Warehouse oder Data Lake.
Strukturieren

Datenmodellierung

Ein Datenmodell legt fest, welche Daten zusammengehören, zum Beispiel Maschine, Auftrag und Stillstand. Erst die Struktur macht Daten aus verschiedenen Quellen vergleichbar.
Verarbeiten

Verarbeitung und Automatisierung

Regeln und Workflows berechnen Kennzahlen, prüfen Grenzwerte, übertragen Daten zwischen Systemen und lösen Benachrichtigungen aus.
Nutzen

Analyse und Bereitstellung

Dashboards, Berichte, Anwendungen und KI-Auswertungen machen die Daten nutzbar – an der Linie, im Werk und standortübergreifend für Planung und Management.
Absichern

Sicherheit und Governance

Berechtigungen, Verschlüsselung, Protokollierung und klare Zuständigkeiten sorgen dafür, dass nur Berechtigte auf Daten zugreifen und Vorgaben zur Compliance eingehalten werden.

Vergleichstabelle

Datenplattform, Data Warehouse und Data Lake im Vergleich

Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten für Berichte, ein Data Lake sammelt Rohdaten jeder Art für spätere Analysen – eine Datenplattform verbindet Erfassung, Speicherung, Strukturierung und Nutzung in einer Umgebung.

Data Warehouse und Data Lake sind daher oft Bestandteile einer solchen Plattform, keine Alternativen zu ihr. Die Tabelle stellt die beiden klassischen Speicherkonzepte einer industriellen Datenplattform gegenüber, wie sie in der Produktion eingesetzt wird.

Datenplattform, Data Warehouse und Data Lake im Vergleich
Kriterium Data Warehouse Industrielle Datenplattform Data Lake
Zweck Berichte und Analysen auf Basis bereinigter Geschäftsdaten Produktionsdaten erfassen, strukturieren und direkt in Dashboards, Workflows und Anwendungen nutzen Große Mengen Rohdaten speichern, um sie später auszuwerten
Datenstruktur Fest vorgegebenes Schema, Daten vor dem Laden aufbereitet Eigene Datenmodelle, vom Fachbereich anpassbar Rohdaten in beliebiger Form, Struktur erst beim Auslesen
Typische Datenquellen ERP, CRM, Finanzsysteme Steuerungen, Sensoren, Datenbanken, ERP und MES Logdateien, Sensordaten, Bilder, Dokumente
Aktualität Ladeprozesse nach Zeitplan, etwa täglich Live-Werte in Echtzeit Je nach Ladeprozess, oft zeitversetzt
Rückweg in die Produktion Nein, nur Auswertung Ja, Eingaben, Freigaben und Steuerbefehle zurück an Systeme Nein, nur Speicherung
Typische Nutzer Controlling, Management, BI-Team Produktionsleitung, Schichtteams, Instandhaltung, Qualität Data Scientists, Data Engineers
Aufwand bis zur Nutzung Hoch, ETL-Prozesse und Datenmodell durch Fachleute Gering, Konnektoren und Drag-and-Drop-Werkzeuge Hoch, Aufbereitung vor jeder Auswertung

Die Grenzen sind fließend: Moderne Cloud-Datenplattformen kombinieren Data Warehouse und Data Lake (Data Lakehouse). Die Tabelle zeigt die typischen Schwerpunkte.

manubes

manubes: Produktionsdaten standortübergreifend nutzbar machen

Schema der Datenplattform manubes: Zwei Werke mit Steuerungen (OPC UA), Sensorik und Energiezählern (MQTT), Datenbank (SQL) und Prüfsystem (REST) sind über je eine Edge Node sicher mit der manubes Cloud verbunden. Dort laufen Connectoren für OPC UA Server, MQTT Broker, REST APIs und Datenbanken sowie Datenmodell, Workflows, Dashboards und Berichte. Das ERP-System ist per REST API angebunden, die Ausgabe erfolgt in Echtzeit auf Hallenmonitor, Tablet und Smartphone.

manubes ist die industrielle Datenplattform von inray: Sie macht Produktionsdaten aus Maschinen, Geräten und Softwaresystemen standortübergreifend verfügbar und gibt Produktionsteams die Werkzeuge an die Hand, um daraus eigene Lösungen zu entwickeln – von der Echtzeit-Visualisierung bis zur automatisierten Auswertung.

Datenquellen werden über eine einheitliche Weboberfläche angebunden: Anwender wählen für jede Quelle den passenden Connector – etwa für eine Steuerung per OPC UA, einen MQTT-Broker, die REST-Schnittstelle des ERP-Systems oder eine SQL-Datenbank – und konfigurieren die Verbindung in wenigen Schritten, ohne Programmierung. Im Werk stellt eine Edge-Komponente die Verbindung zur manubes-Cloud her, wobei die Verbindung ausschließlich aus dem Werksnetz heraus aufgebaut wird.

Das bringt im Alltag:

  • Ein Werkzeug für alle Quellen: Maschinen, Sensoren, Datenbanken und Softwaresysteme werden auf dieselbe Weise angebunden und verwaltet.
  • Alle Standorte im Blick: Daten mehrerer Werke laufen in einer Umgebung zusammen und lassen sich direkt vergleichen.
  • Lesen und zurückschreiben: manubes liest Daten nicht nur, sondern gibt Eingaben und Steuerwerte gezielt an lokale Systeme zurück.
  • Erweiterbar: Neue Anlagen und Systeme kommen über weitere Connectoren hinzu, ohne bestehende Verbindungen zu verändern.

Wie die Anbindung technisch funktioniert, beschreibt die Seite Systemanbindung mit manubes.

Schema der Datenplattform manubes: Zwei Werke mit Steuerungen (OPC UA), Sensorik und Energiezählern (MQTT), Datenbank (SQL) und Prüfsystem (REST) sind über je eine Edge Node sicher mit der manubes Cloud verbunden. Dort laufen Connectoren für OPC UA Server, MQTT Broker, REST APIs und Datenbanken sowie Datenmodell, Workflows, Dashboards und Berichte. Das ERP-System ist per REST API angebunden, die Ausgabe erfolgt in Echtzeit auf Hallenmonitor, Tablet und Smartphone.

Datamodel Designer

Produktionsdaten strukturieren mit dem Datamodel Designer

Beispiel für ein Datenmodell im manubes Datamodel Designer: Die Tabellen Aufträge (aus dem ERP per REST) und Stillstände (Eingabe am Tablet) verweisen über das Feld Maschine auf die Tabelle Maschinen (Daten per OPC UA). Aus dem Datenmodell werden Dashboard, Workflow, Schichtbericht und KI-Assistent gespeist.

Der Datamodel Designer ist das Werkzeug in manubes, mit dem Anwender eigene Datenmodelle anlegen: Tabellen, Felder und Beziehungen, die die Strukturen der eigenen Produktion abbilden.

Rohdaten allein sagen wenig. Erst wenn klar ist, dass ein Stillstand zu einer Maschine gehört und die Maschine gerade einen bestimmten Auftrag fertigt, entstehen aussagekräftige Kennzahlen. Im Datamodel Designer legen Sie diese Zusammenhänge selbst fest – ohne Datenbankkenntnisse und ohne Programmierung.

Typische Inhalte von Datenmodellen in der Produktion:

  • Auftragsdaten und Materialbestände aus dem ERP-System
  • Maschinenparameter und Zustände aus Steuerungen
  • Stillstände, Schichtereignisse und Prüfergebnisse, die Mitarbeitende am Tablet erfassen
  • Wartungsdokumentationen und Wartungstermine

Dashboards, Workflows, Berichte und der KI-Assistent greifen in wenigen Klicks auf die Datenmodelle zu. Eine Änderung am Datenmodell steht damit sofort allen Anwendungen zur Verfügung, die darauf aufbauen.

Mehr zum Datamodel Designer→
Beispiel für ein Datenmodell im manubes Datamodel Designer: Die Tabellen Aufträge (aus dem ERP per REST) und Stillstände (Eingabe am Tablet) verweisen über das Feld Maschine auf die Tabelle Maschinen (Daten per OPC UA). Aus dem Datenmodell werden Dashboard, Workflow, Schichtbericht und KI-Assistent gespeist.

Weiterverarbeitung

Was lässt sich mit den Daten auf der Plattform machen?

Zentral gespeicherte Daten zahlen sich erst aus, wenn sie genutzt werden. In manubes laufen Erfassung, Strukturierung und Weiterverarbeitung auf derselben Plattform – mit No-Code-Werkzeugen, die Fachanwender selbst bedienen.

Interaktive Dashboards

Kennzahlen, Zeitreihen und Maschinenzustände live darstellen – mit Eingabefeldern, Formularen und Buttons, die direkt Aktionen auslösen. Erstellt per Drag-and-Drop im Page Designer.

  • OEE je Schicht
  • Hallenmonitor
  • Mobile Ansicht
Produktions-Dashboards

Prozessvisualisierung

Anlagen, Stationen und Materialflüsse als dynamisches Prozessbild, in dem sich Zustände und Werte in Echtzeit ändern.

  • Anlagenbild
  • Materialfluss
Prozessvisualisierung

Workflows

Abläufe regelbasiert automatisieren: Kennzahlen berechnen, Daten zwischen Systemen übertragen, Aufträge freigeben, bei Grenzwerten benachrichtigen.

  • Datentransfer
  • Grenzwert-Meldung
  • Auftragsfreigabe
Workflow Designer

Applikationen

Eigene Anwendungen für Shopfloor, Lager und Instandhaltung entwickeln, versionieren und über Staging bereitstellen – ohne Code.

  • Digitales Schichtbuch
  • Materialprüfung
  • Checklisten
No-Code-Applikationsentwicklung

Berichte

Berichtsvorlagen mit Daten aus den Datenmodellen verknüpfen und Produktionsberichte automatisiert oder auf Abruf als PDF erzeugen.

  • Schichtbericht
  • Stillstandsbericht
Automatisiertes Reporting

KI-Assistent

Fragen in natürlicher Sprache stellen und strukturierte Antworten zu Aufträgen, Störungen, Wartungen oder Ressourcen erhalten – auf Basis der eigenen Datenmodelle.

  • Störungsanalyse
  • Auftragsstatus
Chat-Assistent

Eigenschaften

Einfacher Zugriff, skalierbar und sicher

Im Produktionsalltag zählt mehr als die reine Datenspeicherung. Diese Eigenschaften machen manubes für produzierende Unternehmen nutzbar.

Zugriff

Von jedem Ort und Gerät

manubes läuft im Browser auf PC, Tablet und Smartphone, auch als Progressive Web App (PWA) mit Push-Benachrichtigungen. Auf die Produktionsdaten aller Standorte greifen Anwender ohne VPN zu. Vor Ort wird nur die Edge-Komponente für die Datenanbindung installiert.
Betrieb

Plattform ohne eigene Server

Die Plattform läuft in der Cloud. Für sie braucht es keine Server-Hardware und keine Lizenzverwaltung im eigenen Haus. Wartung und Updates übernimmt inray, ein Zugang ist in wenigen Minuten eingerichtet.
Skalierbarkeit

Wächst mit der Produktion

Von einer Linie bis zu mehreren Werken: Weitere Anlagen und Standorte lassen sich über zusätzliche Edge Nodes und Edge Cluster anbinden. In der Cloud passt manubes die Ressourcen bei steigender Last automatisch an (horizontale Skalierung).
Sicherheit

Sicherheitskonzept mit fünf Säulen

Die Produktion wird nur über ausgehende, per TLS verschlüsselte Verbindungen angebunden. Eingehende Ports im Werksnetz sind nicht nötig. Ein Berechtigungskonzept, Zwei-Faktor-Authentifizierung und das Zero-Trust-Prinzip schützen die Daten.
Zum Sicherheitskonzept
Verfügbarkeit

Ausfallsicher ausgelegt

Eine redundante Architektur und Lastverteilung in Cloud und Edge Cluster halten die Plattform verfügbar, auch wenn einzelne Komponenten gestört sind. Versionierung und Wiederherstellung schützen vor versehentlichen Änderungen.
Partner

Erfahrung aus der Industrie

Hinter manubes steht die inray Industriesoftware GmbH, seit mehr als 30 Jahren Spezialist für Industriesoftware. inray begleitet Unternehmen von der Anbindung der Anlagen bis zum laufenden Betrieb, mit Beratung, Schulungen und technischem Support.

Industrielle Datenplattform auswählen: 6 Kriterien

Bei der Auswahl einer Datenplattform für die Produktion entscheidet weniger die Zahl der Funktionen als die Frage, wie schnell die eigenen Daten nutzbar werden. Diese sechs Kriterien helfen produzierenden Unternehmen beim Vergleich von Anbietern und Lösungen.

Industrielle Datenquellen anbinden

Prüfen Sie, ob die Plattform Steuerungen, Sensoren und Datenbanken direkt über OPC UA, MQTT, REST und SQL anbindet – oder ob zusätzliche Middleware nötig ist. Jede Zwischenschicht kostet Zeit und Wartung.

Echtzeit und Rückweg

In der Produktion zählen Live-Werte. Eine gute Lösung zeigt Daten ohne Zeitverzug und erlaubt den Rückweg: Eingaben, Quittierungen und Steuerbefehle an lokale Systeme.

Datenmodelle im Fachbereich

Datenmodelle können sich mit neuen Produkten, Linien oder Anforderungen ändern. Fachanwender sollten Tabellen und Beziehungen dann selbst anpassen können, ohne auf IT-Projekte zu warten.

Weiterverarbeitung auf derselben Plattform

Dashboards, Workflows, Berichte und Anwendungen sollten direkt auf die Datenbasis zugreifen. Getrennte Werkzeuge für jeden Schritt bedeuten neue Schnittstellen und neue Datensilos.

Sicherheit und Compliance

Achten Sie auf ausgehende, verschlüsselte Verbindungen aus dem Werksnetz, ein feines Berechtigungskonzept, Zwei-Faktor-Authentifizierung sowie Verträge und Service Level Agreements, die zu Ihren Vorgaben passen.

Skalierung und Einstieg

Ein guter Einstieg ist ein konkreter Anwendungsfall an einer Linie. Die Plattform sollte von dort ohne Neuaufbau auf weitere Anlagen und Standorte wachsen – und sich vorab kostenlos testen lassen.

Testen Sie manubes – kostenlos und unverbindlich

Binden Sie erste Datenquellen an, legen Sie ein Datenmodell an und erstellen Sie Ihr erstes Dashboard in Ihrer persönlichen Cloud-Umgebung.

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Häufige Fragen zur Datenplattform

Was ist eine Datenplattform?

Eine Datenplattform ist eine zentrale Softwareumgebung, die Daten aus unterschiedlichen Quellen erfasst, speichert, strukturiert und für Analysen, Anwendungen und automatisierte Prozesse bereitstellt. Sie ersetzt verteilte Datensilos durch eine gemeinsame Datenbasis.

Was versteht man unter Datenintegration?

Datenintegration bezeichnet das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Systemen in eine einheitliche Struktur. In der Produktion heißt das: Maschinendaten, Auftragsdaten und manuell erfasste Daten werden über Schnittstellen wie OPC UA, MQTT, REST oder SQL auf einer gemeinsamen Plattform verbunden.

Was ist der Unterschied zwischen Datenplattform und Data Warehouse?

Ein Data Warehouse speichert aufbereitete, strukturierte Daten für Berichte und Analysen. Eine Datenplattform umfasst zusätzlich die Erfassung, Strukturierung und Nutzung der Daten in Anwendungen und Workflows – ein Data Warehouse kann ein Teil davon sein.

Was ist eine industrielle Datenplattform?

Eine industrielle Datenplattform ist eine Datenplattform, die auf Produktionsdaten spezialisiert ist. Sie bindet Maschinen und Anlagen über Industriestandards wie OPC UA und MQTT an, führt Daten mehrerer Werke zusammen und stellt sie für Echtzeit-Visualisierung, Reporting, Workflows und KI-Auswertungen bereit. manubes ist eine solche Plattform.

Welche drei Arten von Daten gibt es?

Man unterscheidet strukturierte Daten (zum Beispiel Tabellen mit Auftragsdaten), semistrukturierte Daten (zum Beispiel JSON-Nachrichten von Sensoren) und unstrukturierte Daten (zum Beispiel Bilder, Dokumente oder Freitexte). In der Produktion werden vor allem strukturierte und semistrukturierte Daten in ein gemeinsames Datenmodell überführt.

Welche Beispiele gibt es für Datenmanagement in der Produktion?

Typische Beispiele sind die automatische Berechnung der OEE aus Maschinendaten, die Dokumentation von Stillständen in einem digitalen Schichtbuch, die Materialprüfung per Barcode-Scan gegen Auftragsdaten und das Energiemonitoring über Zähler und Sensoren.

Ist eine Datenplattform in der Cloud sicher?

Das hängt vom Sicherheitskonzept des Anbieters ab. manubes bindet die Produktion ausschließlich über ausgehende, verschlüsselte Verbindungen an, schützt Daten über ein Berechtigungskonzept und Zwei-Faktor-Authentifizierung und gewährt inray nach dem Zero-Trust-Prinzip keinen Zugriff auf Kundendaten ohne Autorisierung.

Ihre Produktionsdaten auf einer Plattform

In einer Produktvorstellung zeigen wir Ihnen, wie manubes Ihre Anlagen und Systeme anbindet und welche Dashboards, Workflows und Anwendungen daraus entstehen.

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