Datenmanagement in Datenbank-Verbünden mit Metadaten-Modellen

Individualisierte Fertigungen wie im Photovoltaik-Technologie-Evaluations-Center (PV-TEC) stellen aufgrund des Varian­ten­reich­tums der hergestellten Produkte und der sich ständig ändernden Fertigungs­möglichkeiten und -abläufe hohe Anforderungen an die Flexibilität von Softwaresystemen zur Fertigungsüberwachung und die Erfassung, Vernetzung und Analyse der anfallenden Daten. Klassische Produk­tions­steuerungs­systeme werden diesen Anforderungen nur bedingt gerecht, u. a. weil die Datenbankstrukturen für stark standardisierte Datenflüsse optimiert sind, was die Verarbeitung von teil- und unstrukturierten Daten aus heterogenen Datenquellen und damit die Umsetzung von Industrie 4.0 und Big-Data Konzepten erschwert.

Daher entwickeln wir innovative modulare Digitalisierungskonzepte für die Planung und Verfolgung von Fertigungsaufträgen sowie die Erfassung und Analyse der dabei anfallenden Daten, die den Anforderungen einer individualisierten Fertigung durch zwei disruptive Ansätze gerecht werden:

1. die dynamische Erfassung aller Produktionsdaten ohne strukturelle Vorgaben (Data Lake) und 
2. den Einsatz eines Verbundes aus NoSQL-Datenbanken zur getrennten Speicherung von Roh- und Metadaten mit integrierter Metadatenschicht zur Vernetzung und Vorstrukturierung der Daten (Lakehouse) für Abfragen und Analysen.

Typischerweise setzen wir hierfür Graphen-Datenbanken zur Speicherung der Metadaten (Kontextinformationen), Dokumenten-Datenbanken zur Speicherung der Produktionsdaten sowie weitere für konkrete Datentypen spezialisierte Datenbanken und Storage Lösungen ein, die über Referenz-IDs zu einem Datenbankverbund verknüpft werden.