Entscheidend im Smart Manufacturing sind eine skalierbare Edge-Plattform und die Fähigkeit, geschäftsrelevante Use Cases schnell umzusetzen. Mit Azure IoT Operations und Microsoft Fabric bietet Microsoft zwei revolutionäre Technologien, die Echtzeiteinblicke in die Produktion ermöglichen. In diesem Blogbeitrag zeigen wir Dir, wie Du mit diesen Lösungen das Potenzial von Use Cases wie Predictive Maintenance, Prozessoptimierung und generativer KI heben und diese von bloßen Konzepten zu echten Werttreibern entwickeln kannst.
Mit Microsoft Fabric und Azure IoT Operations lassen sich die Herausforderungen für die Implementierung von Smart Manufacturing spielend meistern. Wir zeigen Dir, wie eine mögliche Lösungsarchitektur aussehen kann und spannenden Learnings aus aktuellen Projekten.
Die richtige Architektur im Smart Manufacturing ist der Schlüssel, um Fabriken und die darin enthaltenen Maschinen und Anlagen effizient zu vernetzen und flexibel auf Veränderungen zu reagieren. Eine erfolgreiche Architektur ist vor allem durch die Skalierung mit der ansteigenden Anzahl an Geräten und der KI-Fähigkeit im Edge sowie in der Cloud charakterisiert. Darauf aufbauend haben wir eine Referenzarchitektur mit Azure IoT Operations (AIO) Service und Microsoft Fabric erstellt, das seit der Ignite 2025 allgemein verfügbar ist.
Im Edge setzen wir auf Azure IoT Operations als hochverfügbare und modulare Edge-Lösung basierend auf Kubernetes. Kubernetes ist im Edge zur zentralen Technologie herangereift, welche mithilfe von GitOps Prinzipien die Operationalisierung der Plattform durch IT- und OT-Teams vereinfacht – und zugleich Zero-Downtime Deployments sowie Rückverfolgbarkeit ermöglicht. Tiefere Einblicke in die Rolle von Kubernetes und GitOps in der digitalen Transformation findest du hier.
In der Cloud setzen wir auf Microsoft Fabric, welches als KI-Daten-Plattform umfassende Frameworks zur Datenintegration, Analyse und für die Entwicklung von Machine Learning Modellen bietet. Dabei können Daten aus verschiedenen Quellen integriert und mithilfe von Manufacturing Daten-Modellen organisiert werden:
Beispielsweise Sensoren, Maschinen und PLC's über IoT Operations oder verschiedene ERP-Systeme wie SAP und viele weitere.
Azure IoT Operations bietet eine Vielzahl von Data Services zum Anbinden von Assets aus der Produktion, zur Kontextualisierung und für die Umsetzung von Machine-Learning-Applikationen:
Unsere Erfahrung bei der Implementierung von Use Cases und der Integration von Fabriken über Azure IoT Operations hat gezeigt, dass es in manchen Bereichen noch Verbesserungspotenzial gibt. Die folgenden Probleme sind uns bei der Projektumsetzung begegnet:
Mit Real-Time Intelligence (RTI) ist Condition Monitoring in kürzester Zeit umgesetzt und mit dem Data Activator können die Einblicke im Handumdrehen in Aktionen überführt werden. Dabei können Anomalien in den Sensordaten gefunden und Alarme eingerichtet werden. Die direkte Integration zu Teams oder Outlook ermöglicht es, sofort die richtigen Personen zu benachrichtigen.
Die Herausforderungen liegen oft bei den grundsätzlichen Design-Entscheidungen im Aufbau einer skalierbaren Realtime-Architektur. Zwei häufig gestellte Fragen sind dabei:
Für diese Fragen gibt es je nach Vorlieben unterschiedliche Antworten. Wir versuchen diese im Folgenden auf Basis unserer Projekterfahrungen zu beantworten.
Zwei Merkmale wirken sich dabei auf die Architektur aus:
Zum Einen die Möglichkeit, Transformationen mithilfe von No-Code, oder Low-Code, Ansätzen direkt in dem Eventstream vorzunehmen und zum Anderen die fixen Kosten, welche pro Eventstream aufgerufen werden. Aufgrund der Kosten empfiehlt es sich, bei der Erstellung von Eventstreams nicht zu granular zu werden. Es macht auch Sinn, wenn Du Dir im vorhinein Gedanken über eine mögliche Gruppierung machst. Die Erfahrung hat gezeigt, dass im Smart Manufacturing oft die Gruppierung pro Fabrik eine gute Wahl ist. Bezüglich der Transformationen solltest Du beachten, dass diese im Eventstream lediglich über alle Quellen hinweg durchgeführt werden kann und die Limitierung aus dem vorherigen Abschnitt zu berücksichtigen ist. Unsere Empfehlung ist diesbezüglich die Transformationen im Eventhouse auf Basis von Update Policies und KQL durchzuführen.
Die obenstehende Abbildung zeigt den beispielhaften Aufbau eines Eventstreams für eine Fabrik mit zwei verbundenen Maschinen, die Integration und Verarbeitung der Daten im Eventhouse und einem Data Activator für Echtzeit-Reaktionen anhand der Telemetriedaten.
Die Implementierung von Smart Manufacturing stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Aus diesem Grund ist es enorm wichtig, die richtigen Tools zu verwenden und die Umsetzung mit einer ganzheitlichen Strategie voranzutreiben. Mit Azure IoT Operations und Microsoft Fabric, insbesondere Real-Time Intelligence, haben Unternehmen das Werkzeug, ihre Fabriken zu vernetzen und Use Cases wie Condition Monitoring, Predictive Maintenance und viele weitere effizient und nachhaltig umzusetzen.
Falls du ebenfalls vor der Herausforderung stehst, Smart Manufacturing in deinem Unternehmen zu implementieren, unterstützen wir dich dabei gerne. Sprich uns an, um mehr über unseren b.telligent „Way to Fabric for Manufacturing“ zu erfahren!
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