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Der Klimawandel stellt unsere Welt vor enorme Herausforderungen, während der Strombedarf weiter steigt. Seit 1886 entwickelt der führende Technologie-Konzern Bosch kreative und innovative Lösungen für große Herausforderungen in Industrie und Gesellschaft gleichermaßen.

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Einer der Hauptschwerpunkte von Bosch liegt im Bereich Nachhaltigkeit. Hier setzt das Unternehmen sein umfassendes Ingenieurs-Know-how aus der Hardware- und Software-Entwicklung unter anderem dafür ein, die Energieerzeugung effizienter zu gestalten und den Zugang zu grüner Energie zu erleichtern.

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Hintergrund des Projekts

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Diese grundlegende Erfahrung führte Bosch zur Entwicklung des Festoxid-Brennstoffzellensystems (). Dieses ermöglicht eine hocheffiziente, emissionsarme Strom- und Wärmeerzeugung. Das SOFC-System selbst ist ein unabhängiger, dezentraler Energiewandler, der in großem Maßstab eingesetzt werden kann, um umweltfreundliche Kraftwerke im Megawatt-Bereich zu realisieren.

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Der hohe elektrische Wirkungsgrad von 60 Prozent und die flexible Skalierbarkeit sind nicht die einzigen Stärken der SOFC. Das SOFC-System wird von einem digitalen Zwilling unterstützt. Er ermöglicht es den Betreibern, Prozessparameter und Betriebsdaten zu visualisieren und zu überwachen, um Kosten und Leistung über die gesamte Lebensdauer der Anlage zu optimieren.

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Um diesen digitalen Zwilling zu speisen, werden eine Vielzahl an Daten benötigt. Diese Daten müssen alle nahtlos und sauber in die richtigen Systeme integriert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse in Bezug auf Leistung, Nachhaltigkeit und Reporting zu erzielen. Aus diesem Grund wurde das SOFC-Produkt von Anfang an als IoT-Gerät für datengestützte Prozesse und Unternehmensabläufe konzipiert.

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Aufbau einer Datengrundlage für SOFC

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Im Rahmen des SOFC-Projekts hat Bosch eine cloudbasierte Infrastruktur mit entsprechenden Anbindungen und Daten-Pipelines implementiert, um Daten über die installierten Geräte in der Cloud zu sammeln und digitale Zwillinge aufzubauen. Um die Daten auch für Analysen nutzen zu können, wollte Bosch eine Analytics Data Platform aufbauen. Um Unterstützung bei der Datenintegration und dem schnellen Aufbau der Plattform zu erhalten, wurde ein Team von ºÚÁÏÃÅ hinzugezogen. Die Vision war es, eine Analytics Data Platform zu schaffen, die Folgendes bietet:

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• Einfacher und schneller Zugang für Data Scientists, Analyst:innen und Ingenieur:innen.
• Aufbereitete und angereicherte Daten, die aus verschiedenen Quellen über die Lebensdauer und die gesamte Flotte installierter SOFCs hinweg integriert werden.
• Ein Datenmodell, das sich gemeinsam mit dem Produkt und dem Geschäftsmodell weiterentwickelt.

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Das Ziel des Projekts zwischen Bosch und ºÚÁÏÃÅ war es, innerhalb kurzer Zeit ein Minimum Viable Product (MVP) für die Datenplattform des SOFC-Produkts zu identifizieren und zu erstellen, einschließlich pilothafter Ende-zu-Ende-ELT-Prozesse, die mehrere Datenquellen umfassen und als Blaupause für die weitere Entwicklung genutzt werden können. Um den Mehrwert für die Anwender:innen zu gewährleisten, wurden drei Anwendungsfälle ausgewählt:

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1. Senkung der Herstellungskosten der Anlagen durch Optimierung der Produktionsparameter
2. Ãœberwachung und Optimierung des Anlagenbetriebs
3. Überwachung des Betriebszustands einer Anlage über ihre gesamte Lebensdauer im laufenden Einsatz

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Die Herausforderung

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Die größte Herausforderung bei der Entwicklung der Plattform war die rasante Weiterentwicklung des SOFC-Systems und seines Marktumfeldes. Die Plattform musste so flexibel aufgebaut werden, dass sie sich an unweigerlich auftretende Veränderungen anpassen konnte. Um mit dem zu erwartenden Wachstum und dem Übergang zur Massenproduktion Schritt halten zu können, wurde außerdem ein großer Fokus auf Automatisierung und Skalierbarkeit gelegt. Eine weitere Herausforderung stellten die Komplexität und die Art der für den Aufbau der Plattform erforderlichen Datenaufbereitungsprozesse und Rechenkapazitäten dar.

Das Ergebnis

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Zunächst wählten wir ein kleines Team mit funktionsübergreifenden Rollen aus, darunter DevOps-Spezialist:innen und Data-Engineers. Mithilfe von Methoden wie Pair Programming und testgetriebener Entwicklung half das Team dabei, ein ganzheitliches Entwicklungsmodell zu erarbeiten, das für "discover -> innovate -> build over time" optimiert war.Ìý

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Wir starteten mit einer kurzen Erkundungsphase, um die Bedürfnisse von Bosch zu verstehen, bevor wir uns für die richtigen Tools, Architekturen und Methoden für die Plattform entschieden. Nachdem wir die Passgenauigkeit und die vorhandenen Kompetenzen innerhalb des Unternehmens geprüft hatten, entschieden wir uns gemeinsam mit Bosch für Azure Databricks mit Airflow als Orchestrierungstool und Azure Data Lake Store (ADLS) als Speichersystem, um Daten-Pipelines zu erstellen, die eine inkrementelle Aufbereitung von Daten ermöglichen. Wir nutzten Infrastructure as Code, testgetriebene Entwicklung und andere Grundprinzipien des Data Engineering, um eine solide Grundlage für die Datenplattform zu schaffen und was noch viel wichtiger ist, das Hinzufügen immer neuer Funktionen zu beschleunigen.

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Dadurch konnten wir in nur vier Monaten das ehrgeizige Ziel erreichen, ein MVP der Plattform zu bauen und gleichzeitig ein Verständnis für SOFCs als Produkt innerhalb des Teams zu entwickeln.Ìý

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Mit der SOFC-Datenplattform haben wir mit dem Aufbau eines Ökosystems begonnen, das es Bosch ermöglicht, seine Entwicklungs-, Fertigungs- und Data-Science-Teams durch aussagekräftige Daten zu unterstützen, um ihre Systeme und Prozesse auf dem Weg zur Industrialisierung und darüber hinaus zu optimieren.