Industrial Data Management

Vom Daten‑Chaos zur Software‑Defined Factory

Datenflut ohne Wirkung: Warum Unternehmen Milliarden verlieren

Ungeplante Stillstände kosten die 500 größten Industriekonzerne jährlich rund 1,4 Billionen US‑Dollar – das entspricht 11 % ihres Jahresumsatzes. In der Automobilbranche summieren sich Ausfälle auf 2,3 Millionen  USD – pro Stunde. 
Gleichzeitig verdoppelt sich das weltweite Volumen an Maschinendaten etwa alle 18 Monate. Doch der Großteil dieser Informationen bleibt in proprietären Insellösungen verborgen. Themen wie Stillstandszeiten und deren Vermeidung, Energieeffizienz oder Compliance schaffen es häufig nur in Pilotprojekte – aber selten bis nie in den produktiven Betrieb oder gar die Skalierung. Was fehlt, ist ein verlässlicher skalierbarer Umgang mit Daten: Industrial Data Management (IDM).

Industrial Data Management – die neue Basistechnologie zwischen IT & OT

Industrial Data Management bildet die technische und organisatorische Grundlage, um industrielle Daten in Echtzeit zu erfassen, zu standardisieren und zu verwalten – und das über Standorte hinweg. Mit Industrial Data Management werden digitale Anwendungen wie Predictive Maintenance oder KI-gesteuerte Abläufe überhaupt möglich – es legt die Basis, auf der Innovation skalieren kann.

Kernprinzipien erfolgreicher IDM-Plattformen

prinzip	Warum es zählt
Edge before Cloud	Reaktionszeiten und Latenzen < 50 ms, hohe Verfügbarkeit bei begrenzter Bandbreite – inklusive lokalem Buffering für Resilienz im Shopfloor
Unified Namespace (UNS)	Eine einheitliche Datenquelle, also eine zentrale „Single Source of Truth“ für maximale Konsistenz
Infrastructure as Code & DevOps	Versionierung, Audit‑Trace, Rückverfolgbarkeit und schnelle Rollback–Fähigkeit
Zero‑Trust‑Security	mTLS, Role-Based Access Control, segmentierte Netzwerke

Was ist Industrial Data Management?

In der Diskussion um digitale Fabriken, vernetzte Wertschöpfung und KI-gestützte Anwendungen wird oft über Applikationen gesprochen – aber selten über die essentielle Voraussetzung dafür: die durchgängige Verfügbarkeit relevanter Daten in Echtzeit. Genau hier setzt Industrial Data Management (IDM) an. Es ist die „Hidden Infrastructure“, die entscheidet, ob digitale Strategien skalieren – oder in Pilotphasen stecken bleiben.

Industrial Data Management bezeichnet alle technischen und organisatorischen Prozesse, die notwendig sind, um Produktionsdaten aus einer Vielzahl von Quellen – Maschinen, Sensoren, Steuerungen, Energiemanagementsystemen, Gebäudetechnik – zu erfassen, zu standardisieren und kontextualisiert bereitzustellen. Ziel ist es, aus isolierten Rohdaten eine durchgängig nutzbare Datenbasis zu schaffen, die sowohl operativen als auch strategischen Zwecken dient.

Im Idealfall erfüllt IDM dabei fünf Kernanforderungen:

1. Datenaktualität: Die Informationen müssen nahezu in Echtzeit zur Verfügung stehen, um sie unmittelbar für Prozessautomatisierung, Zustandsüberwachung oder Predictive Maintenance nutzen zu können. 
2. Datenqualität: Konsistente Strukturen, einheitliche Semantik und vollständige Metadaten sind entscheidend für Verlässlichkeit und Weiterverarbeitung.
3. Verfügbarkeit über Standorte hinweg: Daten dürfen nicht mehr an einzelne Maschinen oder Werke gebunden sein – ein zentrales Datenmodell ist erforderlich.
4. Interoperabilität: Unterschiedliche Systeme (z. B. MES, ERP, Cloud‑Analytics) müssen über standardisierte Schnittstellen auf dieselben Daten zugreifen können.
5. Governance & Compliance: Die Herkunft, Integrität und Berechtigung der Daten muss jederzeit nachvollziehbar sein – insbesondere im Kontext von CSRD, ISO 27070 oder TISAX.

IDM ist damit nicht nur ein konzeptionelles IT-Werkzeug, sondern die entscheidende technologische und organisatorische Basistechnologie für jede moderne Fabrik. Wer diese Basis nicht konsequent legt, wird digitale Use Cases zwar aufsetzen, aber nicht skalieren können – ein teurer Irrweg, der in vielen Organisationen bereits heute für Ernüchterung sorgt.

Marktdruck und regulatorische Realität: Warum Industrial Data Management jetzt Pflicht wird 

Die digitale Transformation der Fertigungsindustrie ist längst keine freiwillige Optimierungsstrategie mehr – sondern betriebswirtschaftliche und regulatorische Pflicht. Mit der verpflichtenden CSRD-Berichtspflicht (Corporate Sustainability Reporting Directive) stehen insbesondere europäische Industrieunternehmen ab 2025 unter Zugzwang, ihre ESG‑Leistung anhand belastbarer Produktionsdaten offenzulegen. 

Wer Energie‑, Material‑ oder Ausschussverbräuche nicht systematisch und revisionssicher erfasst, läuft Gefahr, Zielvorgaben zu verfehlen, rechtliche Risiken einzugehen oder Fördermittel zu verlieren. Industrial Data Management ist somit nicht nur der Schlüssel zur Effizienzsteigerung, sondern auch die Brücke zwischen Produktionsrealität und Berichtspflichten – und wird damit integraler Bestandteil einer modernen, strategischen Unternehmensführung.

Architektur mit Weitblick: Wie moderne Industrial‑Data‑Lösungen skalierbar werden

Wer Industrial Data Management auf der grünen Wiese entwerfen würde, würde drei Dinge priorisieren: maximale Anschlussfähigkeit, minimale Latenz und vollständige Governance. Genau das leistet ein systematischer Architekturansatz, der die drei Ebenen der industriellen Datenverarbeitung klar trennt:

(1) Datenerfassung am Edge:
Maschinendaten werden in lokalen Agenten gesammelt – dort, wo sie entstehen. Diese Edge‑Agenten sprechen über 30 gängige OT‑Protokolle (z. B. OPC UA, Modbus, S7), puffern bei Netzwerkausfällen und können erste Metadaten injizieren, etwa zu Standort, Zeit oder Maschinentyp.

(2) Datenstrukturierung & Orchestrierung im Unified Namespace (UNS):
Über den integrierten MQTT‑Broker werden strukturierte Datenströme in einen hierarchischen Namensraum überführt – semantisch konsistent, einfach durchsuchbar und API‑zugänglich. Damit entsteht eine zentrale, echtzeitfähige Datenbasis für alle nachgelagerten Systeme.

(3) Datenverteilung über standardisierte Schnittstellen:
REST, MQTT, Kafka, OPC UA – egal ob Cloud‑Analytics, MES oder Reporting‑Tool: Der Zugriff auf alle Daten erfolgt API‑first, mit rollenbasiertem Zugriff und Zero‑Trust‑Security.

Diese Architektur ist mehr als IT-Design – sie wird zum strategischen Enabler für jede Form von datengetriebener Innovation, von Condition Monitoring bis GenAI‑Agenten auf dem Shopfloor.

Cybus Connectware: Warum diese IDM-Lösung zur industriellen Blaupause wird

Cybus Connectware ist eine solche Industrial Data Management Plattform, die diese Prinzipien in die industrielle Praxis überführt – und dabei nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Brücken schlägt. Sie wird von führenden Industrieunternehmen als „Factory Data Hub“ eingesetzt – also als Rückgrat ihrer datengetriebenen Produktionssteuerung. Die Stärken der Plattform liegen in fünf zentralen Leistungsdimensionen:

• Skalierbarkeit: Durch horizontale Agentenarchitektur und self‑clustering Broker kann Connectware Millionen von Nachrichten pro Minute verarbeiten – mit stabiler Performance auch bei wachsender Komplexität.
• Vendor‑Neutralität: Keine Bindung an bestimmte Maschinenhersteller oder Cloud‑Anbieter – das schützt vor Lock‑in und schafft digitale Souveränität besonders für europäische Hersteller.
• Echtzeitfähigkeit: Daten können mit Latenzen deutlich kleiner als 50 ms verarbeitet und ermöglichen automatische Feedbackloops bei Prozessabfolgen.
• Governance & Compliance: TLS/mTLS, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Netzwerksegmentierung – IT-Security ist nicht aufgesetzt, sondern nativ integriert.
• Standardisierung & Wiederverwendbarkeit: Konfigurationen erfolgen deklarativ über YAML – einmal erstellt, lassen sie sich schnell und konsistent auf beliebig viele Werke oder Maschinen replizieren.
  

Die Plattform wird unter anderem bei Porsche, Handtmann, Krone, Grimme oder Liebherr eingesetzt – und dient dabei sowohl der operativen Exzellenz als auch strategischen Transformationsprogrammen. Sie steht damit exemplarisch für die neue Kategorie der IDM-Lösungen, die produktionskritische Systeme nicht ersetzen, sondern intelligent miteinander verbinden.

KPI	OHNE IDM	MIT IDM via Connectware
Integrationszeit pro Asset	5 Tage	10 Minuten
MTTR* *Mean Time to Repair	6 h	1,5 h
ROI Greenfield	–	< 12 Monate
ROI Brownfield	12 Monate	6 Wochen

Messbarer Business Impact: Welchen Nutzen bringt Industrial Data Management wirklich?

Jede Technologie ist nur so wertvoll wie ihr messbarer Beitrag zum Unternehmenserfolg. Bei Industrial Data Management lassen sich dieser Beitrag und der Return on Investment (ROI) heute konkret quantifizieren. Auswertungen unserer Kunden zeigen:

• Integrationszeit pro Maschine: Reduktion von durchschnittlich 5  Tagen auf 30 Minuten – ein Zeitgewinn von nahezu 100%.
• Return on Investment (ROI): In Greenfield‑Werken amortisiert sich die Investition typischerweise in unter 12 Monaten, in Brownfield-Werken bereits in 6-8 Wochen.
• Betriebsunterbrechungen: Durch Echtzeit‑Monitoring und Predictive Maintenance kann die Mean Time to Repair (MTTR) um bis zu 50 % gesenkt werden.
• Nachhaltigkeit & ESG: Allein durch die gewonnene Datentransparenz sind Energieeinsparungen von bis zu 15 % möglich.
  

Solche Effekte zeigen: Industrial Data Management ist längst kein reines IT‑Projekt mehr – sondern ein operativer Hebel für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit. Kurz- und Langzeitziele wie die Senkung von Produktionskosten, die Verkürzung von Innovationszyklen und die zukunftssichere Erfüllung regulatorischer Anforderungen werden ohne Systembrüche, dafür mit maximaler Wiederverwendbarkeit und Sicherheit erreicht.

Strategischer Fahrplan: In fünf Schritten zu Industrial Data Management

Ein erfolgreicher Start ins Industrial Data Management folgt einem klaren 5‑Schritte‑Modell:

1. Ziele und Use Cases priorisieren: Klären Sie, welche geschäftlichen Herausforderungen (z. B. Downtime, Energieeffizienz, Traceability) mit Daten gelöst werden sollen.
2. System- und Dateninventur durchführen: Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über vorhandene Maschinen, Protokolle, Latenzanforderungen und Security‑Zonen.
3. Pilotfabrik aufsetzen: Wählen Sie ein Werk oder eine Linie aus, machen Sie Ihre Daten durch Connectware verfügbar, definieren Sie den UNS und bringen Sie den ersten Use Case innerhalb weniger Wochen live.
4. Governance und Betrieb etablieren: Legen Sie skalierbare Konfigurationen, Rollenmodelle und Betriebsprozesse für die Plattform fest.
5. Skalieren und wiederverwenden: Rollen Sie die Lösung mit Templates und Self‑Service auf weitere Werke aus – und bauen Sie darauf basierend datenbasierte Services aus.

So entsteht aus einem Pilotprojekt ein belastbares, skalierbares Fundament für Ihre Software‑Defined Factory – ganz ohne Systembruch.

Fazit: Warum Industrial Data Management zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil wird

Industrial Data Management ist nicht länger eine IT‑Randnotiz, sondern das Rückgrat der Software‑Defined Factory. Wer jetzt ein skalierbares, auditierbares Datenfundament etabliert, reduziert Stillstand, beschleunigt Innovation und schafft die Voraussetzung für KI‑getriebene Geschäftsmodelle –und sichert sich damit einen entscheidenden Vorsprung,  lange bevor die Konkurrenz überhaupt startet.