Die Automobilindustrie leidet unter einer steigenden Datenflut. Die klassischen Batch-Verfahren sind damit überfordert, Daten aus lokalen Anwendungen, von Edge-Systemen und aus der Hybrid Cloud zusammenzuführen. Abhilfe schafft ein echtzeitfähiges Streaming.
Daten-Streaming in der Automobilindustrie: Enorme Datenmengen entstehen täglich in der Automobilindustrie. In der Fertigung zum Beispiel, in der Entwicklung und im Vertrieb. Produktionsanlagen senden fortlaufend Telemetriedaten, Fahrzeuge übermitteln Diagnosedaten, digitale Services erzeugen Nutzerinteraktionen und Lieferketten werden datenbasiert gesteuert. Die Herausforderung besteht nicht nur in der schieren Menge der Daten, sondern vor allem darin, diese in Echtzeit bereitzustellen und nutzbar zu machen.
Damit Entwicklungszyklen schneller ablaufen, die Produktionsqualität gesichert ist und Unternehmen flexibel auf Marktveränderungen reagieren können, ist ein unternehmensweiter Zugriff auf aktuelle Datenströme erforderlich. Klassische Batch-Verfahren reichen dafür nicht aus. Das Echtzeit-Streaming wird deshalb zu einem zentralen Bestandteil moderner Datenarchitekturen.
Vom Batch-Modell zu Daten-Streaming
Die technische Grundlage für eine Echtzeitdatenstrategie im herstellenden Sektor ist meist eine hybride Cloud-Datenarchitektur, die lokale Systeme, Edge-Komponenten und Cloud-Dienste intelligent miteinander verbindet. Kernkomponenten der Architektur sind hier Plattformen, die auf Technologien wie Kafka basieren. So lassen sich Skalierbarkeit, hohe Verfügbarkeit und ein wartungsfreier Betrieb sicherstellen.
Daten aus Maschinen und Sensoren werden in eine zentrale Streaming-Plattform eingespeist. Dort erfolgt die Transformation, Filterung und Anreicherung der Daten, bevor sie an Analysewerkzeuge, ERP-Systeme oder andere Cloud-Anwendungen weitergeleitet werden. Historische Daten lassen sich parallel speichern und für Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz nutzen.
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Vorteile entlang der gesamten Wertschöpfungskette
Daten-Streaming bietet der Automobilbranche eine Vielzahl an Vorteilen, die tief in die betrieblichen Abläufe wirken:
- Echtzeit-Auswertung von Produktionsdaten: Maschinenzustände, Temperaturverläufe oder Materialflussdaten lassen sich unmittelbar analysieren und automatisiert weiterverarbeiten. Das unterstützt unter anderem die Anomalieerkennung und ermöglicht vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).
- Skalierbare Entwicklungsumgebungen: Forschungs- und Entwicklungsteams arbeiten mit einer einheitlichen Datenbasis, was Entwicklungs- und Testzyklen deutlich beschleunigt.
- Entlastung der IT-Infrastruktur: Verwaltete Plattformen übernehmen den Betrieb von Apache-Kafka-Clustern und anderen Infrastrukturkomponenten. Die manuelle Bereitstellung und Wartung entfällt vollständig.
- Direkter Datenzugriff im Self-Service: Teams greifen standort- und systemunabhängig auf relevante Datenströme zu, ohne Wartezeiten oder komplexe Abstimmungen an Schnittstellen.
- Enge Integration: Streaming-Plattformen lassen sich problemlos mit bestehenden Systemen wie SAP und modernen Cloud-Diensten verbinden, auch über proprietäre Systemgrenzen hinweg.
Ein Standard für die digitale Transformation
Daten-Streaming ist mehr als ein technischer Trend. Es ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Transformation im Automotive-Sektor. Wer Daten heute effizient nutzt, legt die Grundlage für skalierbare Innovation, flexible Prozesse und fundierte Entscheidungen nahezu in Echtzeit.
Die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen, Produktionsstandorten und globalen Lieferketten macht eine leistungsfähige, echtzeitfähige Datenarchitektur zur Voraussetzung für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit. Daten-Streaming ist deshalb nicht nur eine technische Lösung, sondern ein strategisches Instrument auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. jf
Der Autor
Roger Illing ist Vice President Enterprise Sales bei Confluent.
