Produzierende Unternehmen können in vielerlei Hinsicht davon profitieren, denn das Potenzial scheint unerschöpflich. Das zu Knorr-Bremse gehörende US-amerikanische Unternehmen New York Air Brake, ein Zulieferer von Bremssystemen und -komponenten für die Eisenbahnindustrie, kann allein durch den Einsatz der Big-Data-Analytics-Software Splunk potentiell eine Milliarde US-Dollar pro Jahr einsparen, indem es Züge vernetzt, die Effizienz steigert und vorausschauend Wartungen durchführt. Ein ähnliches Beispiel einer Splunk-Anwendung demonstrierte das Volkswagen Data Lab auf der CeBit 2014: Es vernetzte 15 auf der IT-Messe für den Shuttle-Service genutzte Elektrofahrzeuge mit den Smart Watches der Fahrer und las die von den Fahrzeugen und Smart Watches generierten Maschinendaten wie Geschwindigkeit, Batteriestand, Energieverbrauch, Reichweite, abgefahrene und beliebteste Routen aber auch die Herzfrequenz der Fahrer aus. Die Analyse und Visualisierung dieser Daten machte einen besseren Service, Remote-Diagnosen und verbessertes Troubleshooting möglich. Weiterhin wurden aber auch Voraussagen zur Verkehrsauslastung möglich und eine bessere Verkehrsplanung.
Neue Anwendungen selbst erschließen
Typischerweise werden neue Anwendungsbereiche von Splunk-Kunden und anderen Nutzern der Software selbst erschlossen. Das Konzept basiert darauf, dass Anwender die Software zunächst kostenlos herunterladen und anschließend Daten einfach \’onboarden\‘ können. Hürden oder Hindernisse, die Software für die Analyse neuer Datenquellen zu nutzen, sollen dadurch sehr begrenzt bzw. nicht existent sein. Anwendertreffen, die mehrmals im Jahr abgehalten werden, zeigen neue Anwendungsbeispiele und Ausweitungen des Einsatzes bei bestehenden Kunden auf. Auf welche Weise die Anwender Splunk einsetzen, wird aber auch über soziale Netzwerke publik und durch Mundpropaganda weiterverbreitet.
Operative Abläufe und Troubleshooting
Ingenieure, Maschinenbauer und andere auf industrielle Anwendungen spezialisierte Fachkräfte haben erkannt, dass ihre Arbeitsplätze datengetrieben sind. Fachkräfte und Spezialisten in diesem Bereich verwenden Algorithmen heutzutage wohl genauso selbstverständlich wie einen Schraubenschlüssel und versuchen dadurch, Prozesse zu beschleunigen, Fehler schneller zu identifizieren oder die Meantime to investigate (MTTI) bzw. Meantime to resolve (MTTR) zu verbessern. Als Operational Intelligence-Experte bietet Splunk aus mehreren Gründen eine geeignete Grundlage dafür: Erstens sind nur wenige Plattformen in der Lage, Daten derart breit zu erfassen und zu korrelieren, noch dazu aus so vielfältigen Quellen – unter anderem auf Beobachtung basierende Sicherheitssysteme, Arbeitsauftrags-Management-Systeme, Sensoren oder Antriebselemente. Zweitens verfügen Software-Plattformen in diesem Bereich selten über eine geeignete Schnittstelle, um die generierten Daten technisch tiefgreifend zu analysieren und in Echtzeit sowie Ad hoc Zusammenhänge zwischen Datensätzen herzustellen. Mit Splunk hingegen können Anwender ihre Industriedaten anhand von speziell definierten Suchabfragen gezielt durchleuchten und die Suchergebnisse sofort dazu nutzen, Probleme, die ein Unternehmen teuer zu stehen kommen könnten, effizienter und schneller zu beseitigen und z.B. ungeplante Ausfallzeiten zu umgehen. Industrielle Anwender haben zudem die Möglichkeit, jene Daten, die sie bereits für ihre Betriebsabläufe gesammelt haben, auch für andere Anwendungen zu nutzen, beispielsweise für den Bereich Business Analytics. Sie verstehen dadurch besser, welche grundsätzlichen Auswirkungen die Ebene der industriellen Anwendungen auf den Gesamtbetrieb hat.
Datenanalyse leicht gemacht
Genauso wie IT-Anwender beginnen auch industriell ausgerichtete Splunk-User die Datenanalyse in der Regel mit der Durchsuchung und Inspektion verschiedener Datensätze anhand eines Suchbegriffs. Das funktioniert wie bei Google, nur speziell für Maschinendaten. Im nächsten Schritt kann die Lösung jede definierte Ad-hoc-Suche ganz leicht in einen Alert umwandeln. Das System handelt ab jetzt proaktiv und trägt dazu bei, das Verständnis für das System und die Fachkompetenz der Ingenieure zu erweitern. Zudem können die Alerts und Suchfilter von Splunk in Form von Regeln und Kennzahlen organisiert werden, sodass in puncto operative Abläufe eine ganz andere Art von End-to-End-Visibilität möglich ist. Dies steht im Gegensatz zu herkömmlichen auf industrielle Anwendungen ausgerichteten Lösungen, sogenannte Punktlösungen, die sich nur auf ein einziges Problem fokussieren, ohne bei der Analyse damit zusammenhängende Aspekte zu berücksichtigen.
