Analytics-as-a-Service

GE zeigt, wie Industrie 4.0 geht

24.04.2014
Frank Sempert schreibt als Experte zu den Themen Cloud Ecosystem und Big Data/Advanced Analytics. Als Analyst und Berater ist er seit mehr als 10 Jahren (u.a. CEO CE Gartner) tätig, davor war er 20 Jahre CEO und President mehrerer internationaler IT-Unternehmen. Er ist Senior Program Executive Europe der Saugatuck Technology, Inc., einer US IT-Research Firm. Zudem ist er Vorsitzender des Beirates einiger innovativer, Deutschen Software-Unternehmen und engagiert sich in Vereinigungen, wie. z.B. der AmCham oder dem Wirtschaftsrat Deutschland.
General Electric macht es vor und steigt mit Analytics-as-a-Service ins Big-Data-Geschäft ein. Dagegen hinkt die Initiative Industrie 4.0 in Deutschland hinterher.

Vor fünfundzwanzig Jahren definierte die Harvard-Professorin Shoshana Zuboff in ihrer bahnbrechenden Studie über die soziologischen Auswirkungen der IT auf die Arbeitswelt den Begriff "informating": Also die Erzeugung aussagekräftiger Daten von Geräten beziehungsweise der Produktionstätigkeit am Arbeitsplatz.

Foto: General Electric

Sensoren, die eine Umsetzung der Informationen zu Aktionen automatisieren, registrieren die Daten der automatisierten Aktivitäten und erzeugen damit neue Informationsströme. Beispielsweise steuern computergestützte numerische Werkzeugmaschinen oder Mikroprozessor-gestützte Handling-Vorrichtungen nicht nur programmierte Anweisungen für Betriebsmittel bei, sondern konvertieren auch den aktuellen Zustand von Produkten oder Verfahren zu Datenströmen.

General Electric verbindet 24 Datendienste

Was 1988 geheimnisvoll und nur geringfügig nützlich schien, hat es in der Mitte unseres Jahrzehnts in den Alltag geschafft. Als General Electric angekündigte, seine Software "Industrial Cloud" im Juni 2013 mit zunächst zehn Industrie-Datendiensten zu verbinden, war dies der Ausdruck eines durchgängigen Konzeptes.

Im Oktober 2013 führte GE das Konzept noch einen Schritt weiter und fügte weitere 14 Dienste hinzu. Dazu einige Worte von Jeff Immelt, Chairman und CEO, über den Wertbeitrag der sogenannten Predix-Plattform:

"Industrielle Daten sind nicht nur 'big', sie sind die wichtigste und komplexeste Form von 'Big Data' überhaupt. Unsere größte Herausforderung wie Chance ist es, einen sicheren Weg zu finden, um bessere Ergebnisse für Kunden und Gesellschaft zu liefern, sowie die Verwaltung und Analyse dieser Daten zu gewährleisten. Über die Ausstattung mit Sensoren entwickeln wir ständig prädiktive Lösungenfür unsere Produkte bei ständig messbarer Leistung, damit unsere Kunden größte Produktivitätssteigerungen erwarten können und ungeplanten Ausfallzeiten minimiert werden. Die Beobachtung und Vorhersage dieser Leistungen wird der Industrie, sowie Fluggesellschaften, Eisenbahnen und Kraftwerken helfen, mit bisher unerreichter Effizienz zu arbeiten."

Cloud-basierte Advanced Analytics Services hat GE für die folgenden Anwendungs-Bereiche angekündigt (Beispiele):

• Öl & Gas

• Wasserkraft

• Eisenbahn

• Gesundheitswesen

• Energie Management

• Luftfahrt Services

• See-Schifffahrt

Advanced Analytics-as-a-Service wächst stark

So gehören "Advanced Analytics-as-a-Service" zu den am schnellsten wachsenden Cloud-basierten Management-Lösungen. 2011 hatten nur etwa 13 Prozent der Unternehmen weltweit - darunter alle Branchen und Unternehmensgrößen - Cloud-basierte BI Advanced Analytics Lösungen im Einsatz. In den kommenden Jahren wird die Anzahl auf 60 Prozent aller Unternehmen gewachsen sein.

Beispiele von anderen Unternehmen

Dabei zielen die wichtigsten Big Data Investitionen im Rahmen von Analytics-as-a-Software heute auf In-Memory-Analysen, poly-unstrukturierte Daten und Social-Computing-Daten.

Beispiele für bereits bestehende Lösungen gibt es zuhauf in mehreren Schlüsselbereichen:

  • Asset-Optimierung/Management: GE Software (Industrieanlagen), Milliman (erweiterte versicherungsmathematische Modellierung, Compliance), Rossignol (Recreation/Ski), Monsanto (Klima, Landwirtschaft).

  • Anti-Betrug: durchweg über GSI; Polaris Financial Technology und Palantir Technologies (Anti-Betrug/ Anti-Geldwäsche), AWS (Cloud- und Sicherheits-Ecosystem).

  • Marketing Anwendungsfälle: Jellyfish (Google Analytics), Scout Analytics (Preisstrategien), Salesforce (aggregierte mandantenfähige Analytik).

3 Szenarien für die Umsetzung

Während sich also das Konzept der Enterprise-Analytics-Lösungen mittlerweile etabliert hat, sind die meisten Unternehmen jedoch noch unsicher, wie am besten dabei vorzugehen ist.

  • Einige Anwenderunternehmen werden Ressourcen in der Cloud einsetzen, aber eigene Daten-Umgebungen führen, um Informationen von nur internem Wert mittels Sensoren, RFID, Hadoop über analytische Verfahren zu gewinnen.

  • Andere werden ihre freien Kapazitäten dem Markt anbieten, so wie GE es getan hat und Datendienste für Konzern-Unternehmen oder benachbarte Branchen anbieten.

  • IT-Dienstleister werden zu Globalen System-Integratoren (GSI) mit vertikalen Branchenkenntnissen zur Bereitstellung von Analytics-as-a-Service, entweder im Rahmen eines Business Process Outsourcing (BPO) Engagements oder als Managed Cloud-Service wie in der Abbildung dargestellt.

Foto: Saugatuck Technology Inc

Industrie 4.0 hinkt hinterher

An dieser Stelle mag es erwähnt werden, dass Deutschland mit der Initiative Industrie 4.0 meint, Neuland betreten zu wollen. Wie GE und die anderen Beispiele zeigen, haben aber andere Unternehmen bereits damit begonnen, das Gebiet für sich einzunehmen.