Daten nutzbar machen Wie der Shared Unified Namespace die digitale Fertigung verbindet

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Viele Digitalisierungsprojekte in der Fertigung scheitern nicht an der Technologie, sondern an der Datenarchitektur. Individuelle Integrationen und isolierte Systeme führen zu Instabilität und fehlender Skalierbarkeit. Hier setzt der Shared Unified Namespace (#shared.UNS) an.

Viele Digitalisierungsinitiativen in der Fertigung bleiben in der Pilotphase stecken. Der Grund: individuelle Integrationen, fragile Datenpipelines und inkonsistente Namenskonventionen. Die Lösung liegt nicht in immer neuen Tools, sondern in einem neuen Architekturansatz – dem #Shared.UnifiedNamespace (#shared.UNS).

Was macht den Shared Unified Namespace so wirkungsvoll?

• Automatisierte MQTT-Strukturen und Payloads: Datenstrukturen generieren sich automatisch aus Konfigurationen – manuelles Mapping entfällt. 
• Standardisierte Datenaufnahme: Zeitreihen- oder SQL-Datenbanken werden sauber, vorhersehbar und skalierbar befüllt. 
• Wiederverwendbare Datenmodelle: Einmal gebaut, überall einsetzbar – das Modell wird zum Produkt, nicht zum Projekt.
• Offen und kompatibel: Keine Abhängigkeit von einzelnen Herstellern, sondern intelligente Nutzung vorhandener Systeme
• Zentrale Kontrolle und Wartung: Ein Ort für Definition, Verwaltung und Weiterentwicklung des Datenmodells – über alle Assets hinweg.

Vom Data-Lake-Hype  zur Methodik des #shared.UNS 

Die Einführung von Data Lakes im Industrial IoT (IIoT) war oft mit großen Erwartungen verbunden. Und mit ebenso großen Enttäuschungen. Genau aus diesen Erfahrungen ist die Methodik des #shared.UNS entstanden.

• 1. Datenqualität als Fundament: Data Lakes litten unter unstrukturierten, inkonsistenten Quellen mit proprietären Formaten und fehlendem Kontext. Der Aufwand für Nachbearbeitung war enorm. Die Lehre: Ohne standardisierte Daten gibt es keine Interoperabilität und keine Skalierbarkeit. Der UNS setzt deshalb auf:
   
  • Standardisierung von Strukturen, Formaten und Semantiken 
  • Normalisierung und Validierung
  • Aufbau eines gemeinsamen „Sprachraums“ für alle Datenquellen
• 2. Konnektivität als Schlüssel: Viele Data Lakes scheiterten, weil sie nicht mit den relevanten OT- und IT-Systemen verbunden waren. Die Lehre: Ein Datenraum entfaltet seine Wirkung nur, wenn eine kritische Masse an Systemen integriert ist. Der #shared.UNS adressiert dies durch:
    
  • Universelle Übersetzungsschichten für Protokolle und Standards 
  • Leistungsfähige Connectivity-Lösungen
  • Skalierbare Integration von Maschinen, Sensoren und Steuerungen

So wird aus den Fehlern der Vergangenheit eine klare Methodik: Der UNS ist nicht nur ein Konzept, sondern die Antwort auf die Schwächen des Data-Lake-Ansatzes.

Brownfield-Daten: Der unterschätzte Schatz 

Fokus oft auf neuen Systemen. Doch die wahren Schätze stecken in den Brownfield-Assets – alten Maschinen, Steuerungen und Sensoren, die seit Jahrzehnten zuverlässig laufen. Diese Daten enthalten wertvolle historische Trends, Echtzeit-Signale und operative Erkenntnisse. Das Problem: Sie sind isoliert, fragmentiert und schwer zugänglich. Der #shared.UNS löst genau dieses Problem: Er schafft eine einheitliche, kontextualisierte Datenebene, in der auch Legacy-Systeme integriert und nutzbar gemacht werden. Das ist kein technischer Workaround, sondern ein strategischer Hebel für echte Transformation.

Herausforderung: Der Datendschungel in der Fertigung 

In vielen Produktionsumgebungen herrscht ein Datendschungel: Unzählige Maschinen, Steuerungen und Sensoren erzeugen Daten – jedoch in isolierten Systemen, mit proprietären Schnittstellen und ohne einheitliche Struktur. Das Ergebnis:

• Daten sind schwer auffindbar
• Integrationen sind teuer und fehleranfällig 
• Neue Projekte starten immer wieder bei null 

Was fehlt, ist ein gemeinsames Datenverständnis – eine zentrale, kontextualisierte Ebene, die alle Quellen verbindet und nutzbar macht.

Worauf es ankommt:  People, Prozess, Technologie 

Die digitale Transformation in der Fertigung ist kein reines IT-Projekt. Sie erfordert das Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und Technologie.

• People: Fachbereiche müssen befähigt werden, mit Daten zu arbeiten – nicht nur die IT.
• Prozess: Bestehende Abläufe müssen digital gedacht und neu gestaltet werden. 
• Technologie: Tools und Architekturen müssen skalierbar, offen und integrationsfähig sein. 

Die größte Hebelwirkung entsteht dort, wo Technologie nicht nur eingeführt, sondern in den Arbeitsalltag integriert wird, mit klaren Verantwortlichkeiten und einem gemeinsamen Verständnis für Datenwertschöpfung.

Nutzen Sie die Kraft Ihrer Daten!

#shared.UNS - Die Revolution für Ihre Produktdaten

Praxisbeispiele aus der Industrie

• Automobilindustrie: Alte Stanzmaschinen wurden in den UNS integriert. Das Ergebnis: 30 Prozent weniger Ausfallzeiten dank vorausschauender Wartung. 
• Pharma: Sensoren aus Reinräumen wurden mit Compliance-Systemen verbunden. Das verbessert die Audit-Bereitschaft und reduziert manuelle Berichte. 
• Lebensmittel- und Getränkehersteller: Energiezähler und Gebäudeleittechnik wurden vereinheitlicht. So entstand ein Echtzeit-Energiemonitoring mit Lastspitzenanalyse und Nachhaltigkeitsreporting über mehrere Standorte hinweg. 

Fazit: Der #shared.UNS  ist kein Tool – es ist ein Denkmodell 

Die wahre Innovation liegt nicht im Tech-Stack, sondern im Mindset. Der #Shared.UnifiedNamespace ist keine weitere Softwarelösung, sondern ein strategisches Architekturprinzip, das Daten über Systemgrenzen hinweg nutzbar macht. Fazit:  

• Wer seine Brownfield-Daten ignoriert, verschenkt Potenzial. 
•  Wer den UNS richtig implementiert, schafft eine skalierbare, zukunfts­sichere Dateninfrastruktur – und legt den Grundstein für echte digitale Wertschöpfung.

Tobias Lante ist Senior Business Analyst bei Transition Technologies PSC.