MongoDB für Fertigung und Mobilität

Die Fertigungs- und Automobilindustrie steht unter dem Druck ständiger Innovationen – so schnell wie möglich bessere Produkte zu den niedrigsten Kosten für Hersteller und Endabnehmer zu liefern. Riesige Datenmengen, die in Altsystemen eingeschlossen sind, hindern diese Branchen daran, ihr wahres Potenzial auszuschöpfen.

Anstatt auf reaktive Datenanalysen angewiesen zu sein, die durch isolierte und veraltete Systeme verlangsamt werden, verbindet die moderne Datenbank von MongoDB Betriebstechnologie und IT-Daten für eine verbesserte Gesamtanlageneffektivität (OEE) und ermöglicht den Übergang vom Hersteller zu einem Unternehmen, das in der Lage ist, die Kundenzufriedenheit zu steigern und Geld zu verdienen mit vernetzten, intelligenten Produkten. Ganz gleich, ob es darum geht, Lösungen für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) einzuführen oder einen Single View über Ihr Unternehmen zu erhalten, von der Rohware bis zum versendeten Produkt: Daten bilden die Grundlage für den gesamten Betrieb.

Mit der modernen Datenbank von MongoDB können Hersteller und führende Unternehmen der Automobilindustrie die enorme Vielfalt und Menge an Daten, die ihre Geräte und Produkte produzieren, in einem Single View zusammenfassen und alles an einem Ort analysieren. Dadurch können sie in Echtzeit Entscheidungen treffen, die die OEE steigern, die Fabrik automatisieren und Kunden bedienen, lange nachdem ihre Produkte die Fertigung verlassen haben.

Industrie 4.0 (I4.0) symbolisiert den Beginn der vierten industriellen Revolution. Es repräsentiert den aktuellen Trend der Automatisierungstechnologien in der Fertigungsindustrie und umfasst die bahnbrechenden disruptiven Technologien und Konzepte wie Cyber-Physische Systeme (CPS), Industrial Internet of Things (IIoT), Cloud Computing und immersive Visualisierung.

IIoT- und CPS-Technologien integrieren den virtuellen Raum mit der physischen Welt. Dies führt zu einer neuen Generation industrieller Systeme, wie z. B. Smart Factories, um die Komplexität der schnelllebigen und hyperpersonalisierten Produktion in aktuellen Makroumgebungen zu bewältigen.

Industrie 4.0-Technologien wie IIoT und CPS integrieren den virtuellen Raum mit der physischen Welt. Dies führt zu einer neuen Generation industrieller Systeme, wie z. B. Smart Factories, um die Komplexität der schnelllebigen und hyperpersonalisierten Produktion in aktuellen Makroumgebungen zu bewältigen.

Es wird erwartet, dass das IIoT eine vielversprechende Transformation bestehender Industriesysteme ermöglicht, die digitale Transformation ermöglicht und das intelligente Unternehmen von morgen erschließt. Die Technologie hat Eingang in Produkte und Sensoren gefunden und gleichzeitig die bestehenden Fertigungssysteme revolutioniert; Daher gilt es als Schlüsselfaktor für die nächste Generation der fortschrittlichen Fertigung.

Industrie 4.0 umfasst im Allgemeinen viele komplexe Komponenten und hat breite Anwendungsmöglichkeiten in allen Fertigungsbereichen. Eine der größten Herausforderungen für Fertigungsunternehmen besteht darin, die von vernetzten Geräten und Produkten generierten Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen zu nutzen.

Die digitale Wirtschaft verlangt, dass Fertigungsanwendungen intelligenter werden, eine bessere Kundenerfahrung ermöglichen, Erkenntnisse gewinnen und intelligente Maßnahmen direkt innerhalb der Anwendung anhand von Live-Betriebsdaten ergreifen – und zwar in Echtzeit. Ziel ist es, die Konkurrenz stets innovativ zu übertreffen. Um diesen Anforderungen an die Arbeit mit frischen Daten gerecht zu werden, können wir uns nicht mehr nur darauf verlassen, Daten aus unseren Betriebssystemen in Analysespeicher zu verschieben – dies erhöht die Latenz und trennt die Anwendung von den gewonnenen Erkenntnissen. Um diese Herausforderungen zu meistern, muss die Analyseverarbeitung „nach links“ zur Datenquelle verlagert werden – zu den Anwendungen selbst. MongoDB nennt diesen Wandel „Application-Driven Analytics“. Und es ist ein Wandel, auf den sowohl Entwickler als auch Analyseteams vorbereitet sein müssen, da er sich auf ihre Rollen und Verantwortlichkeiten sowie auf die von ihnen verwendeten Tools und Technologien auswirkt.

MongoDB ermöglicht anwendungsgesteuerte Analysen durch eine Festlegung von Plattformfunktionen und -funktionen – von der Datenbank bis zum Data Lake, einem föderierten Abfragedienst und connector.

Eine der größten Herausforderungen für produzierende Unternehmen besteht darin, die veraltete Infrastruktur mit neuen Technologien zu modernisieren, was zeitaufwändig und schwierig zu warten sein kann. Darüber hinaus führt der zunehmende Einsatz von IoT-Sensoren und -Geräten dazu, dass große Datenmengen generiert werden, die effektiv gespeichert und analysiert werden müssen. MongoDB hilft Herstellern, diese Herausforderungen zu meistern, indem es Skalierbarkeit, Flexibilität, erweiterte Sicherheitsfunktionen, anwendungsgesteuerte Echtzeitanalysen und die Freiheit bietet, die Lösung überall auszuführen.

Vernetzte IoT-Geräte veröffentlichen enorme Datenmengen, was das Risiko von Cyberangriffen und Datenschutzverletzungen erhöht. Um diesem Risiko entgegenzuwirken, können Hersteller Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Auditing und Protokollierung ergreifen, um ihre Daten zu schützen. MongoDB Atlas ist auf Sicherheit ausgelegt und bietet robuste Zugriffskontrollmechanismen sowie native Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, um sensible Daten in der Datenbank zu schützen.

1. Datenquellen in einer Smart Factory können vielfältig und komplex sein. Das flexible Dokumentmodell von MongoDB ermöglicht es Herstellern, Daten so zu speichern und zu bearbeiten, dass sie am besten zu ihrer Anwendung passen.

2. IIoT-Geräte generieren riesige Datenmengen, und die verteilte Architektur von MongoDB ermöglicht es Herstellern, ihre Infrastruktur horizontal zu skalieren, was eine nahezu unbegrenzte Skalierung zur Bewältigung von Big Data und intensiven Arbeitslasten ermöglicht.

3. Mit nativer Unterstützung für Zeitreihen und einem leistungsstarken Framework kann MongoDB Zeitreihendaten problemlos erfassen, abfragen und verarbeiten. Dies ist besonders wichtig für IoT-Anwendungen, bei denen es sich bei den Daten in der Regel um Zeitreihen handelt.

4. Zu den robusten Sicherheitsfunktionen gehören Verschlüsselung, Autorisierung, Authentifizierung und Überwachung.