Maschinendatenintegration bezeichnet die standardisierte Anbindung von Maschinen und Steuerungen – SPS, CNC, Roboter, Prüfstände – an übergeordnete IT-Systeme wie MES, Cloud-Plattformen, ERP oder Analytics-Tools. Ziel ist es, Maschinendaten in echtzeitnahe, auswertbare und verknüpfte Produktionsinformationen zu überführen – ohne proprietäre Einzellösungen pro Maschine.
Typische Datenkategorien sind Maschinenzustände und Zähler (RUN/STOP/STÖRUNG, Gut- und Ausschusszähler, Takte), Prozess- und Sensordaten (Temperatur, Druck, Kraft, Drehmoment, Energieverbrauch), Meldungen und Alarme (Fehlercodes, Warnungen, Condition-Monitoring-Events) sowie Kontextinformationen (Maschine, Linie, Auftrag, Produktnummer).
Im MES-Kontext werden diese Rohdaten mit Auftrags-, Produkt- und Qualitätsdaten verknüpft und zu auswertbaren KPIs. Isolierte Maschinensignale ohne Kontext sind für OEE-Analysen und Traceability nur begrenzt nutzbar.
Die Architektur einer Maschinendatenintegration besteht aus vier Ebenen. Steuerungen und Feldgeräte (Siemens, Allen-Bradley, Beckhoff, FANUC) als Datenquellen. Kommunikationsprotokolle – OPC UA als herstellerübergreifender Standard für industrielle Kommunikation, MQTT als leichtgewichtiges Protokoll für Cloud- und Event-Streaming. In modernen Architekturen werden beide kombiniert: OPC UA nah an der Maschine, MQTT für skalierbare Verteilung in Cloud-Umgebungen. Edge-Gateways als Übersetzer zwischen Steuerungsprotokollen und Standards mit Sicherheitsfunktionen wie TLS und Zertifikaten. Zielsysteme wie MES, Historian oder Cloud-Plattformen wo Daten für OEE, Downtime-Analysen und KPI-Dashboards genutzt werden.
Der heterogene Maschinenpark ist die häufigste Herausforderung: unterschiedliche Steuerungsgenerationen, proprietäre Protokolle, fehlende OPC-UA-Unterstützung älterer Anlagen. Die Lösung sind Edge-Gateways die verschiedene Protokolle auf ein Standard-Interface bringen – Brownfield-Anlagen können so nachgerüstet werden ohne Steuerungstausch.
Semantik und Datenmodell sind die zweite Herausforderung: Jede Maschine benennt Signale anders. Ohne einheitliches Datenmodell für Assets, Signale und KPIs sind Auswertungen schwer wiederverwendbar. Security ist die dritte: Zusätzliche Schnittstellen erhöhen die OT-Angriffsfläche – verschlüsselte Kommunikation, Gateway-Härtung und Netzwerkzonenkonzepte sind Pflicht, nicht Option.
In einem modernen Cloud-MES ist Maschinendatenintegration keine Projektaufgabe sondern Standardfunktion: standardisierte Maschinenanbindung über OPC UA und Gateways, kombinierte MDE/BDE-Erfassung in einer integrierten Lösung, Echtzeit-OEE und Stillstandsanalysen ab Produktionsstart. Wiederverwendbare Konnektoren ermöglichen schnelle Rollouts auf neue Linien und Werke – standortübergreifendes Benchmarking wird damit strukturell möglich statt projektweise erkämpft.
Ist Maschinendatenintegration nur mit neuen Maschinen sinnvoll? Nein. Gerade Brownfield-Anlagen werden über OPC-UA-Gateways oder Retrofit-Lösungen nachgerüstet um bestehende Investitionen zu schützen und trotzdem Industrie-4.0-Use-Cases zu ermöglichen. Der Steuerungstausch ist selten notwendig.
Was ist der Unterschied zwischen Maschinendatenintegration und MDE? MDE beschreibt das Erfassen und Verarbeiten von Maschinendaten. Maschinendatenintegration fokussiert auf die technische Anbindung und Weitergabe dieser Daten an übergeordnete Systeme – MES, ERP, Cloud. MDE ist ein Anwendungsfall, Integration ist die technische Voraussetzung dafür.
OPC UA oder MQTT – was ist besser? Keines gewinnt. OPC UA ist stark bei modellbasierter industrieller Kommunikation, MQTT bei leichtgewichtigem cloudorientiertem Messaging. In vielen Smart-Factory-Architekturen werden beide kombiniert – OPC UA am Shopfloor, MQTT Richtung Cloud.