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.
