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Vereinfachte Erfassung, Aufbereitung und Nutzung von Fertigungsdaten ermöglichen Echtzeit-Transparenz und KI-gestützte Erkenntnisse.
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Hersteller sind Experten in der Produktion von Gütern. Die konsequente Nutzung von Daten zur kontinuierlichen Verbesserung von Fertigungsprozessen bleibt jedoch für viele Unternehmen eine Herausforderung.
Moderne Fertigungsumgebungen erzeugen große Datenmengen aus MES, Anlagen, IoT-Geräten und weiteren Anwendungen. Die Critical Manufacturing Data Platform führt diese Daten in einer einheitlichen, MES-nativen Umgebung zusammen – gezielt entwickelt für industrielle Anwendungsfälle.
Die Critical Manufacturing Enterprise Data Platform erweitert diesen Ansatz auf Unternehmensebene. Sie vereinheitlicht Daten über Standorte, Systeme und Geschäftsbereiche hinweg innerhalb einer governierten, unternehmensweiten Architektur. So entsteht ein konsistentes Datenökosystem, das Echtzeit-Transparenz, systemübergreifende Integration, standortübergreifende Benchmark-Analysen, kontinuierliche Verbesserung und fortschrittliche KI-Initiativen nachhaltig unterstützt.
MES steuert und überwacht die Fertigungsabläufe auf der Fertigungsebene und gewährleistet Qualität, Effizienz, Rückverfolgbarkeit und Flexibilität in allen Fertigungsprozessen.
Connect IoT ermöglicht eine bidirektionale Integration mit Maschinen, IoT-Geräten, Protokollen und Datenquellen – einschließlich Edge-Transformation, um die Daten bereits vor der Plattformbereitstellung zu bereinigen und anzureichern.
Die Data Platform verwandelt strukturierte und kontextualisierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Sie unterstützt alle Anwendungsfälle von Echtzeitüberwachung bis hin zu fortgeschrittener Analytik und prädiktiven Modellen.
Die Data Platform stellt die zentralen Services bereit, um operative Daten aus der Fertigung in ein verlässliches, governance-sicheres und sofort nutzbares Daten-Asset zu verwandeln. Sie übernimmt die Datenaufnahme, Standardisierung, Transformation, Speicherung und Nutzung – reduziert so die Komplexität und ermöglicht es Teams, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen statt auf Data Engineering zu konzentrieren.
Im Kern umfasst die Data Platform vier zentrale Funktionen:
Fertigungsdaten werden dort erfasst und verarbeitet, wo sie entstehen, wodurch Bandbreite und Latenz reduziert werden, während sensible Informationen lokal verbleiben. Die Edge-Verarbeitung kann Daten filtern, anreichern und sichern, bevor sie an die Data Platform übertragen werden.
Daten aus Sensoren, Maschinen, MES-, ERP- und PLM-Systemen sowie weiteren Quellen werden in einen standardisierten, einheitlichen Datenstrom integriert. Über eine skalierbare Event-Broker-Schicht werden die Daten in Echtzeit oder im Batch an mehrere Konsumenten verteilt, sodass Analyse-Tools, Anwendungen und Dienste bei Eintreten von Ereignissen reagieren können.
Ein gemeinsames, fertigungsbereites Datenmodell standardisiert Strukturen und Terminologie über Standorte und Systeme hinweg. Dieses Canonical Data Model hält Informationen konsistent, vereinfacht die Datenverarbeitung, erleichtert Reporting und Integration und bereitet Daten für standortübergreifende Analysen sowie den unternehmensweiten Einsatz vor.
Hochwertige Daten stehen Dashboards, industriellen Anwendungen, Business-Intelligence-Tools und AI/ML-Workflows zur Verfügung. Teams können die Leistung visualisieren, Modelle erstellen und einsetzen und sogar den Regelkreis mit automatisierten Aktionen schließen – wodurch die Data Platform zur Basis für kontinuierliche Optimierung wird.
Die Data Platform legt die Grundlage. Darauf aufbauend erweitert die Enterprise Data Platform (EDP) die Funktionalität um unternehmensweite Standardisierung, standortübergreifende Harmonisierung und KI-fähige Datenmodelle und unterstützt so globale Fertigungsabläufe.
Die EDP ist ein zentrales, sicheres und skalierbares System, das Daten aus MES, IoT-Geräten und weiteren Quellen innerhalb des Unternehmens zusammenführt. Mithilfe des Canonical Data Model (CDM) von Critical Manufacturing werden Fertigungsereignisse von jedem Standort standardisiert – unabhängig von der eingesetzten MES-Version. Drittanbieter-MES-Systeme können entsprechend konfiguriert werden, um CDM-konforme Ereignisse bereitzustellen.
So entsteht eine verlässliche Basis hochwertiger Daten, die Reporting, Analysen und weiterführende Anwendungen wie Machine Learning und KI ermöglicht. Daraus ergeben sich drei entscheidende Vorteile:
Antworten in Sekunden.
Die EDP strukturiert MES-Daten anhand standardisierter Ereignistypen, sodass Abfragen schnell, zuverlässig und einfach durchführbar sind.
Erweitern ohne Neuentwicklung.
Eine CDM-Schicht kann in jedes bestehende MES-System oder jede MES-Version integriert werden, sodass ein einheitliches Datenmodell über alle Standorte hinweg entsteht – ohne die Architektur einzelner Fabriken neu gestalten zu müssen.
Globale Performance steigern.
Vergleichbare, zentralisierte Daten machen Engpässe und Ineffizienzen zwischen Standorten sichtbar und beheben sie schneller – für kontinuierliche, datengetriebene Optimierung.
Mit standardisierten Daten und klaren Zusammenhängen müssen technische Teams keine individuellen Abfragen mehr erstellen oder standortspezifische Datenstrukturen pflegen.
Sie können sich stattdessen auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren, wie das Erstellen automatisierter Benachrichtigungen, die Entwicklung von Predictive-Maintenance-Modellen oder die Integration von MES-Daten in unternehmensweite Systeme.
Werksleiter, Qualitätsingenieure und Wartungsleiter greifen sofort auf präzise Informationen zu – etwa zu aktuellen Beständen (WIP), Qualitätstrends, Anlagenstatus oder Ausfallursachen. Sie müssen sich nicht durch komplexe Oberflächen klicken und brauchen nicht auf Berichte von Spezialisten warten.
Vergleichbare, kontextualisierte Unternehmensdaten verschaffen der Führungsebene die nötige Transparenz für fundierte Entscheidungen. So lassen sich unterperformende Standorte identifizieren, Ressourcen gezielt umschichten und Best Practices schnell und konsistent unternehmensweit skalieren.
Die EDP basiert auf dem ISA-95-Standard und liefert eine klare, strukturierte Grundlage zur Organisation von Fertigungsdaten. Aufbauend auf diesem Standard wandelt das von Critical Manufacturing entwickelte Canonical Data Model (CDM) Daten aus unterschiedlichen Fabriken, MES-Versionen und Systemen in ein einheitliches Format um.
Es ersetzt isolierte Systeme durch eine konsistente Datenbasis und beseitigt die wesentlichen Hindernisse, die globale Fertigungsabläufe bislang bremsen:
Die EDP vereinheitlicht Strukturen über alle Standorte hinweg, sodass Integrationen schneller und deutlich reibungsloser ablaufen.
Wenn Berichte von technischen Teams abhängen, verzögern sich Entscheidungen. Mit konsistenten Daten ziehen Geschäftsanwender Antworten direkt – ohne Spezialisten.
Wenn Standorte Daten unterschiedlich kategorisieren, bleiben Verbesserungen lokal. Die EDP liefert vergleichbare Einblicke, sodass erfolgreiche Ansätze unternehmensweit skaliert werden können.
Unterschiedliche MES-Versionen und Altsysteme erschweren Modernisierungen. Die EDP legt eine CDM-Schicht über jede Architektur, sodass Upgrades schrittweise und ohne Ausfallzeiten möglich sind.
Was, wenn der Zugriff auf Fertigungsdaten so einfach wäre wie eine Frage zu stellen? Mit der EDP ist das möglich.
Traditionell sind Fertigungsdaten schwer für KI-Modelle nutzbar, da Strukturen von Standort zu Standort variieren. Die EDP löst dieses Problem mit einem klar definierten Canonical Data Model (CDM), das MES-Daten eine einheitliche, strukturierte und dokumentierte Form gibt – und so KI-fähige Daten im gesamten Netzwerk bereitstellt.
Auf dieser Grundlage können KI-Modelle MES-Daten verstehen und über natürliche Sprache abfragen – für schnelle, präzise Einblicke direkt aus der Fertigung.
AI Use Cases
Die EDP bietet eine Auswahl sofort einsatzbereiter Critical Manufacturing Apps, mit denen Teams vom ersten Tag an echten Mehrwert aus ihren Daten schöpfen können. Auf einer standardisierten, unternehmensweiten Datenbasis aufgebaut, sorgen diese Apps für unmittelbare Transparenz und zeigen gezielt Optimierungsmöglichkeiten auf – ganz ohne kundenspezifische Entwicklung.
Apps erkunden
This is the first article of a series on how Critical Manufacturing is democratizing manufacturing data analytics. We start with insights on the Canonical Data Model and how we built it to give data the value manufacturers need.
