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.
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?
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.
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.
Datenintegration
Datenhaltung
Datenmodellierung
Verarbeitung und Automatisierung
Analyse und Bereitstellung
Sicherheit und Governance
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.
| 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
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.
Datamodel Designer
Produktionsdaten strukturieren mit dem Datamodel Designer
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.
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
Prozessvisualisierung
Anlagen, Stationen und Materialflüsse als dynamisches Prozessbild, in dem sich Zustände und Werte in Echtzeit ändern.
- Anlagenbild
- Materialfluss
Workflows
Abläufe regelbasiert automatisieren: Kennzahlen berechnen, Daten zwischen Systemen übertragen, Aufträge freigeben, bei Grenzwerten benachrichtigen.
- Datentransfer
- Grenzwert-Meldung
- Auftragsfreigabe
Applikationen
Eigene Anwendungen für Shopfloor, Lager und Instandhaltung entwickeln, versionieren und über Staging bereitstellen – ohne Code.
- Digitales Schichtbuch
- Materialprüfung
- Checklisten
Berichte
Berichtsvorlagen mit Daten aus den Datenmodellen verknüpfen und Produktionsberichte automatisiert oder auf Abruf als PDF erzeugen.
- Schichtbericht
- Stillstandsbericht
KI-Assistent
Fragen in natürlicher Sprache stellen und strukturierte Antworten zu Aufträgen, Störungen, Wartungen oder Ressourcen erhalten – auf Basis der eigenen Datenmodelle.
- Störungsanalyse
- Auftragsstatus
Eigenschaften
Einfacher Zugriff, skalierbar und sicher
Im Produktionsalltag zählt mehr als die reine Datenspeicherung. Diese Eigenschaften machen manubes für produzierende Unternehmen nutzbar.
Von jedem Ort und Gerät
Plattform ohne eigene Server
Wächst mit der Produktion
Sicherheitskonzept mit fünf Säulen
Ausfallsicher ausgelegt
Erfahrung aus der Industrie
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.
Unsere Kunden
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.
Produktvorstellung anfragenWeitere Informationen
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