Projektvorstellung

Winterhalter Data Lakehouse

Die Ausgangssituation:

Winterhalter verfügt über enorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen, insbesondere z.B. IoT-Daten der Spülmaschinen und Service-Informationen aus dem ERP-System. Die zentrale Herausforderung bestand darin, eine zukunftssichere Architektur zu schaffen, die isolierte Datenbestände zusammenführt und die effiziente Verarbeitung der rasant steigenden Datenmengen ermöglicht, um sie gewinnbringend nutzbar zu machen.

Im Rahmen eines Proof of Concepts (PoC), wurde ein on-premise Data Lakehouse implementiert, das auf einem modernen Open-Source-Technologie-Stack basiert. Die Architektur erlaubt eine flexible Integration sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten und nutzt effiziente Speicherformate wie Parquet Files.

Status:
Produktivbetrieb

Branche:
gewerbliche Spülsysteme

Unternehmensgröße:
ca. 2000 MA weltweit

Kategorie:
Big Data

Die Ziele:

  • Implementierung einer zukunftssicheren und skalierbaren Datenarchitektur.
  • Effiziente Verarbeitung der stetig steigenden Datenmengen bei Winterhalter
  • Gewinnbringende Analyse der Daten mithilfe von IoT- und KI-gestützten Anwendungen

Die Lösung:

Die Lösung ist ein skalierbares On-Premise Data Lakehouse, das große Datenmengen aus IoT-und SAP-Quellen zentral zusammenführt. Durch den gezielten Einsatz von Open-
Source-Technologien werden Daten hochperformant verarbeitet, was Analysezeiten von Minuten auf Sekunden
reduziert. Dies ermöglicht eine sichere und effiziente Datennutzung für Reportings und KI-Anwendungen direkt auf der eigenen Infrastruktur.

Übersicht Systemaufbau:

Übersicht Systemaufbau - Winterhalter Data Lakehouse - Ehrenmüller AI Projektvorstellung

Der Mehrwert:

Das Data Lakehouse schafft eine zukunftssichere Basis, indem zuvor getrennt gehaltene Daten zentral und effizient zusammenführt. Neben massiven Performancesteigerungen befähigt die Architektur Entwickler zur effizienten Um-
setzung von KI-Anwendungen bei voller Datenkontrolle im eigenen Haus.

Die Umsetzung:

Zunächst wurde die skalierbare On-Premise-Cluster-Architektur etabliert. Die Hardware wurde dabei funktional getrennt: Ein Management-Knoten steuert die Verwaltung, während leistungsstarke DataNodes die rechenintensive Verarbeitung und Speicherung übernehmen, was eine flexible Erweiterung des Systems sicherstellt.

Nach dem Aufbau der Infrastruktur erfolgte im ersten Schritt die Integration der ERP-
und IoT-Datenquellen mittels eines reinen Open-Source-Stacks. Die Daten werden zentral zusammengeführt im performanten Parquet-Format im Hadoop File System (HDFS) gespeichert.

Abschließend wurde die Analyseebene mit Apache Spark und Grafana implementiert.
Dies reduzierte die Dauer von Datenbankabfragen drastisch von Minuten auf Sekunden
und ermöglicht nun die effiziente Umsetzung von KI-Analysen und Dashboards direkt
auf der eigenen Infrastruktur.

Ausblick:

Mittlerweile wurde der erfolgreiche PoC direkt in den den operativen Betrieb überführt.
Im nächsten Schritt liegt der Fokus auf der Optimierung und Erweiterung der Plattform. Geplant sind die Automatisierung der Datenpipelines sowie die Anbindung weiterer interner und externer Quellen inklusive  Video- und Bilddaten. Ziel ist eine performante und funktionale Infrastruktur als Basis für bestehende und zukünftige KI-Anwendungen.

Was zeichnet uns aus?

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