Datenbanken in der Produktions-IT: Welche Datenbank ist die richtige?
In der modernen Produktions-IT spielen Datenbanken eine wichtige Rolle. Sie sind zentrale Speicherorte für eine ständig wachsende Menge an Daten aus unterschiedlichen Quellen. Diese Daten helfen Produktionsprozesse zu überwachen, zu steuern und zu optimieren. In diesem Blog stellen wir Ihnen die verschiedenen Arten von Datenbanken in der Produktions-IT vor, beleuchten ihre Vor- und Nachteile und geben Ihnen wichtige Kriterien zur Auswahl der passenden Lösung an die Hand.
Datenbanken: Bibliothek 4.0 in der modernen Produktion
In der heutigen Produktionslandschaft sind Datenquellen vielfältiger denn je. Sie bieten Ihnen wertvolle Informationen über Ihre Produktionsprozesse. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in der Produktion nutzen sie, um das Verhalten von Prozessen zu bewerten, Maschinen zu steuern und die Produktqualität sicherzustellen. Man könnte Datenbanken daher auch als die Bibliotheken der modernen Produktion bezeichnen, da sie ein zentrales Medium zur Speicherung, Archivierung und Bereitstellung von Produktionsdaten sind.
Datenhaltung: Eine der Hauptaufgaben von Datenbanken in der Produktion ist die zuverlässige Datenhaltung. Dazu gehören die Archivierung von Daten über lange Zeiträume, die temporäre Speicherung produktiver Daten und die Datensicherung durch Backups. Mit einer langfristigen Archivierung können Unternehmen historische Produktionsdaten analysieren, um wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Verbesserungen zu gewinnen. Gleichzeitig sorgt eine temporäre Speicherung dafür, dass aktuelle Produktionsdaten von Applikationen wie MES, ERP oder Monitoring-Software schnell und effizient abgerufen und gespeichert werden können. Backups schützen zudem vor Datenverlust und gewährleisten eine laufende Produktion.
Datenkonsistenz und Zentralisierung: Ein großer Vorteil von Datenbanken ist die Sicherstellung der Datenkonsistenz und die Zentralisierung von Informationen. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen stehen Ihnen alle relevanten Informationen zentral und konsistent zur Verfügung. Das erleichtert auch die anschließende Verarbeitung und Analyse.
Datenbereitstellung: Datenbanken dienen nicht nur zur Speicherung, sondern auch zur Bereitstellung von Daten für verschiedenste Zwecke. Sie liefern z.B. die benötigten Daten für die Berechnung von Kennzahlen und deren Darstellung in Diagrammen. Gleichzeitig stellen sie große Mengen an Rohdaten bereit, die für detaillierte Analysen und Optimierungen in der Produktion verwendet werden können. So bilden Sie auch die Grundlage für Machine-Learning und KI-Trainings.
Datenbereitstellung: Datenbanken dienen nicht nur zur Speicherung, sondern auch zur Bereitstellung von Daten für verschiedenste Zwecke. Sie liefern z.B. die benötigten Daten für die Berechnung von Kennzahlen und deren Darstellung in Diagrammen. Gleichzeitig stellen sie große Mengen an Rohdaten bereit, die für detaillierte Analysen und Optimierungen in der Produktion verwendet werden können. So bilden Sie auch die Grundlage für Machine-Learning und KI-Trainings.
Datenbankarten und ihre Einsatzmöglichkeiten
Je Anwendungsfall können verschiedene Arten von Datenbanken genutzt werden. Basierend auf den Anforderungen an Datentypen, Datenmengen und der Frequenz der Lese- und Schreibzugriffe entwickelten sich verschiedene technische Architekturen. Zu den wichtigsten Arten von Datenbanken gehören:
- Relationale Datenbanken basieren auf einem tabellenbasierten Modell, das die Beziehungen zwischen den Daten in den Vordergrund stellt. Sie sind weit verbreitet und nutzen für Abfragen und Änderungen SQL-Datenbanksprache.
- Objektorientierte Datenbanken speichern Daten in Form von Objekten, ähnlich in der objektorientierten Programmierung. Sie unterstützen Objektklassen und die Vererbung von Klasseneigenschafften und -methoden. Daher sind sie ideal für Anwendungen, die komplexe Datenstrukturen und -beziehungen verwalten müssen.
- Hierarchische Datenbanken organisieren Daten in einer baumähnlichen Struktur, wobei jedes Element eine bestimmte Beziehung zu anderen Elementen hat. Damit eignen sie sich für Anwendungen, bei denen Daten in einer natürlichen Hierarchie gespeichert werden müssen.
- Netzwerkartige Datenbanken ähneln hierarchischen Datenbanken, bieten jedoch noch mehr Flexibilität bei den Beziehungen zwischen den Daten. Sie sind vor allem in Anwendungen, die komplexe Netzwerke von Datenbeziehungen benötigen, nützlich.
Die Bewährten: Relationale Datenbanken
Relationale Datenbanken sind in der Produktions-IT als Datenbankmanagementsysteme weit verbreitet. Der Schwerpunkt liegt auf den Beziehungen zwischen den Daten, die durch Primär- und Fremdschlüssel in verschiedenen Tabellen definiert sind. Durch SQL ist ihre Nutzung und Verwaltung stark standardisiert und vereinfacht.
- Stabilität und Struktur: Tabellenbasierter Aufbau ermöglicht eine klare Organisation und einfache Verwaltung der Daten.
- Hohe Datenintegrität: Speicherung der Daten in festgelegten Schemas gewährleistet Konsistenz und Zuverlässigkeit.
- Einfache Wartung: Strukturierter Ansatz erleichtert die Wartung und Aktualisierung von bestehenden Datensätzen.
- Verbreitete SQL-Kenntnisse: Weit verbreitete Kenntnisse in SQL erleichtern die Suche nach qualifizierten Fachkräften.
- Geringe Flexibilität: Festes Schema schränkt Anpassung an neue oder sich ändernde Anforderungen ein.
- Begrenzte Skalierungsmöglichkeiten: Weniger geeignet für Anwendungen, die schnelles Wachstum oder das Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten erfordern.
- Eingeschränkte horizontale Skalierbarkeit: Meist auf einem einzigen Server betrieben und durch die Hardware-Kapazität begrenzt.
Ein praktisches Beispiel aus der Produktions-IT ist die Verwendung relationaler Datenbanken zur Verwaltung von Produktionsaufträgen. In solchen Umgebungen können Tabellen für Kundenaufträge, Maschinenparameter, Arbeitspläne und Bestandskontrollen eingerichtet werden. Diese Tabellen sind durch Beziehungen miteinander verbunden, was eine umfassende Sicht auf den Produktionsprozess ermöglicht. Wird zum Beispiel ein Produktionsauftrag geändert, kann diese Änderung automatisch an die entsprechenden Maschinenparameter und Arbeitspläne weitergegeben werden, um sicherzustellen, dass alles synchron bleibt.
Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Qualitätskontrolle. Relationale Datenbanken speichern hier sowohl Produkt- als auch Prozessdaten. Durch die Integration dieser Tabellen können Qualitätsmanager schnell analysieren, welche Maschinen oder Produktionsprozess Probleme verursachen, um entsprechende Maßnahmen gezielt zu ergreifen.
Zu den bekanntesten relationalen Datenbanken gehören Oracle DB, Microsoft SQL Server (MS SQL), PostgreSQL und MySQL. Oracle DB wird oft in großen, komplexen Produktionsumgebungen verwendet, in denen hohe Verfügbarkeit und robuste Sicherheitsfunktionen gefragt sind. MS SQL Server ist besonders beliebt in Unternehmen, die eine Microsoft-zentrierte IT-Infrastruktur haben. PostgreSQL und MySQL sind beliebte Open-Source-Alternativen, die sich in vielen Produktionsanwendungen als zuverlässig und flexibel erwiesen haben.
Die Vielseitigen: Nicht-relationale Datenbanken (NoSQL)
Nicht-relationale Datenbanken, auch bekannt als NoSQL-Datenbanken, unterscheiden sich vom traditionellen relationalen Modell, indem sie bewusst auf Verbindungen (Joins) verzichten, um eine bessere horizontale Skalierbarkeit zu ermöglichen. Sie werden oft als "strukturierte Datenspeicher" bezeichnet und eignen sich besonders für Anwendungen, die große Datenmengen und unterschiedliche Datentypen verwalten müssen.
Ein praktisches Beispiel ist die Verwendung von Graph-Datenbanken wie Neo4J in der Wartungsplanung und -optimierung. Diese Datenbanken eignen sich für die Verwaltung komplexer Beziehungsstrukturen, wie sie bei der Nachverfolgung von Maschinenkomponenten und deren Wartungsverlauf auftreten. Graph-Datenbanken ermögliche die Analyse von Beziehungen zwischen verschiedenen Maschinenkomponenten, Wartungsereignissen und Ausfällen, um präventive Wartungsstrategien zu entwickeln und dadurch Ausfallzeiten zu minimieren.
- Verwaltung großer Datenmengen: Optimiert für verschiedene Datentypen und -strukturen, ideal für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten.
- Flexibilität: Hohe Anpassbarkeit an unterschiedliche Datenanforderungen ohne starre Schemata.
- Skalierbarkeit: Unterstützt horizontale Skalierung, ideal für Big-Data-Anwendungen und Cloud-basierte Umgebungen.
- Verteilte Datenhaltung: Effiziente Verarbeitung großer Datenmengen durch Verteilung auf mehrere Server.
- Schwierige Datenbeziehungspflege: Komplexer im Umgang mit Datenbeziehungen im Vergleich zu relationalen Datenbanken, was die Konsistenz beeinträchtigen kann.
- Konsistenzprobleme: Herausforderungen bei der Gewährleistung der Datenintegrität, besonders bei strengen Konsistenzanforderungen.
- Begrenzte Transaktionsunterstützung: Fehlende umfassende Transaktionsfunktionen, was sie für Anwendungen, die ACID-Konformität erfordern, weniger geeignet macht.
Arten von NoSQL-Datenbanken
Speichern einfache Schlüssel-Wert-Paare und eignen sich daher ideal für Anwendungen, die schnelle Lese- und Schreibzugriffe auf große Datenmengen benötigen. Beispiele sind DynamoDB oder Redis. In der Produktions-IT können Schlüsselwertspeicher zur Verwaltung von Benutzerprofilen und Sitzungsdaten verwendet werden, um schnelle Zugriffszeiten zu gewährleisten.
Daten werden in Spaltenfamilien anstatt in Zeilen organisiert, was eine effiziente Speicherung und Abfrage von großen Datenmengen ermöglicht. Beispiele sind Scylla, HBase oder Cassandra. In der Produktionsumgebung eignen sie sich hervorragend zur Speicherung von Telemetriedaten aus Maschinen, da sie große Mengen an Sensorinformationen schnell und effizient verarbeiten können.
Speichern Daten in Dokumenten, die in JSON-, BSON- oder XML-Format vorliegen können. Sie eignen sich besonders für Anwendungen, die flexible und dynamische Datenschemata benötigen. Beispiele sind Couchbase oder MongoDB. In der Produktions-IT werden sie oft zur Verwaltung von Produktkatalogen und Kundeninformationen eingesetzt, die unterschiedliche und nicht vorhersehbare Strukturen aufweisen können.
Sind spezialisiert auf die Indexierung und Suche großer Textmengen und eignen sich für Anwendungen, die eine schnelle Volltextsuche und Datenanalyse erfordern. Beispiele sind Solr, Splunk und Elasticsearch. In der Produktions-IT werden solche Suchmaschinen zur Analyse von Protokolldaten und zur Überwachung der Systemleistung verwendet, um auf mögliche Probleme schnell reagieren zu können.
Speichern Daten in Form von Graphen, was sie besonders nützlich für Anwendungen macht, die komplexe Beziehungsstrukturen abbilden müssen. Beispiele sind Datastrax und Neo4J. In der Produktionsumgebung können sie zur Analyse von Lieferkettenbeziehungen und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Sie helfen dabei, die Verbindungen zwischen verschiedenen Produktionsschritten und Lieferanten zu visualisieren und zu analysieren, um Abläufe zu verstehen und zu verbessern.
Die Klassiker für große Software-Lösungen: Integrierte Datenbanken
Integrierte Datenbanken sind ein wesentlicher Bestandteil moderner Softwarelösungen in der Produktions-IT. Im Gegensatz zu eigenständigen Datenbanklösungen, die flexibel konfiguriert werden können, sind sie fest mit spezifischen Anwendungen wie Manufacturing Execution Systems (MES), Linien-Leitrechnern (Line Controller) oder Monitoring-Systemen (MDE/BDE) verbunden. Diese Systeme kommen häufig in Produktionsumgebungen zum Einsatz, bei denen die Effizienz und Qualität der Produktion verbessert, Prozesse überwacht und optimiert sowie umfassende Berichte und Analysen erstellt werden müssen.
Eine Besonderheit integrierter Datenbanken ist, dass sie oft bereits fest definierte Datenstrukturen und Schemata mitbringen. Diese Datenstrukturen sind speziell auf die Anforderungen der jeweiligen Applikation zugeschnitten und unterstützen die ablaufenden Funktionen und Prozesse innerhalb des Systems. Zum Beispiel sind die Datenstrukturen eines MES oft speziell darauf ausgelegt, Produktionsaufträge, Maschinendaten, Materialflüsse und Qualitätskontrolldaten zu verwalten, um die Prozesse optimal zu unterstützen.
Auswahl und Unterstützung durch Kontron AIS
Ohne Datenbanken lassen sich Produktionsdaten heute nicht mehr effizient verwalten und analysieren. Sie speichern, organisieren und liefern Informationen, die Sie zur Optimierung Ihrer Produktionsprozesse benötigen. Der Weg zur richtigen Datenbank für Ihre Anwendung ist nicht leicht. Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung, helfen wir Ihnen, die passende Datenbanklösung für Ihre Anforderungen zu finden und kümmern uns auch gleich noch um die Implementierung und Wartung. So unterstützen wir Sie dabei, Ihre Produktion effektiver zu gestalten. Unsere FabEagle® Systemlösungen für Produktionsmonitoring und -steuerung bieten Ihnen zudem einen schnellen und zuverlässigen Einstieg in die Digitalisierung Ihrer Produktion.
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