Produktionslinien liefern heute mehr Daten als Produkte. Die Kunst besteht darin, aus diesem Datenstrom echte Mehrwerte und Wettbewerbsvorteile zu generieren. Zwischen rohen Maschinendaten und echten Prozessverbesserungen klafft jedoch oft eine Lücke. Genau hier setzen Data Historian Systeme an. Sie sammeln Prozessdaten, speichern sie langfristig in einer Zeitreihendatenbank und stellen sie für Analysen und Optimierungen bereit.
Ein Data Historian ist mehr als nur ein Datenspeicher – er ist das Rückgrat moderner Produktionsdatenerfassung und bildet die Grundlage für Manufacturing Analytics, vorausschauende Wartung und kontinuierliche Prozessoptimierung.
Die vier Grundtypen von Data Historian Software
Bei der Auswahl eines Historian Systems sollten Unternehmen zunächst verstehen, welche grundlegenden Architekturen am Markt verfügbar sind:
AVEVA™ PI System™ (früher Osisoft)
GE Proficy Historian
Siemens SIMATIC Process Historian
smartPLAZA von DatenBerg
| System | Stärken | Schwächen | Geeignet für | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| AVEVA PI System | Skalierbarkeit, 450+ Schnittstellen, großes Partnernetzwerk | Hohe Kosten, lange Einführung (6-12 Monate), dedizierte Experten erforderlich | Konzerne mit globalen Standorten | €€€€ |
| Siemens SIMATIC Process Historian | TIA-Integration, regulierte Branchen, einheitliches Engineering (PCS 7, WinCC) | Herstellergebunden (Siemens-Ökosystem), weniger flexibel bei Multi-Vendor | Siemens-Umgebungen, Prozessindustrie | €€€ |
| smartPLAZA (DatenBerg) | Schnelle Einführung, KI-Analytics ohne Code, integriertes QM, vendor-neutral, On-Prem & Cloud | Weniger für Globalplayer mit > 20 Standorten | Mittelstand, Batchfertigung, begrenzte IT-Ressourcen | € |
| GE Proficy Historian | Cloud-nativ (AWS/Azure), effiziente Kompression, Data-Lake-Integration | GE-spezifisch, Cloud-Abhängigkeit, variable Kosten | Betriebe mit GE-SCADA und Cloud-Strategie | €€€ |
Klassische Historian-Systeme sind in erster Linie Datenspeicher mit Visualisierung: Sie erfassen und archivieren Prozessdaten zuverlässig in einer Zeitreihendatenbank, überlassen tiefere Analysen und Qualitätsmanagement aber meist externen Tools oder Spezialisten.
Modernere Data Historian Software für den Mittelstand, wie die smartPLAZA, gehen weiter und kombinieren:
Dadurch lassen sich typische Use Cases – etwa Ursachenanalysen bei Prozessabweichungen, prädiktive Qualitätsprognosen oder Audit-Trails – direkt in einem System abbilden, ohne den Umweg über Excel-Exporte, externe BI-Tools oder zusätzliche QMS-Software nehmen zu müssen.
Wenn eine Lösung benötigt wird, die:
...dann eignet sich eine Lösung wie smartPLAZA optimal.
Gerade im Mittelstand ist ein Data Historian, der schnell eingeführt und breit genutzt wird, häufig wertvoller als eine hochkomplexe Enterprise-Plattform, die viel Budget bindet und im Alltag nur teilweise ausgeschöpft wird.
Wie funktioniert der Data Historian Vergleich in der Praxis? Wir haben die wichtigsten Schritte zusammengefasst:
Konkrete Use Cases definieren: Welche Prozessdaten sollen erfasst werden? Standorte, vorhandene Automatisierungssysteme (OPC UA, MQTT?), Nutzergruppen, Budgetrahmen und Zeithorizont festlegen.
Typische Fragen:
Benötigen wir nur Maschinendatenerfassung oder gibt es auch Anforderungen aus dem Qualitätsmanagement abzudecken (z.B. SPC)? Soll der Historian on-premise oder cloud-basiert betrieben werden? Wie viele Datenpunkte müssen erfasst werden? Welche Schnittstellen sind erforderlich (OPC UA, Modbus, MQTT, REST)?
2–3 passende Historian Systeme shortlisten – idealerweise abgestimmt auf vorhandene SCADA-/Automatisierungslandschaft und IT-Strategie.
Entscheidungskriterien:
- Vendor-Lock-in vs. Multi-Vendor-Fähigkeit
- Inhouse-Betrieb vs. Cloud
- Schnelligkeit der Implementierung
- Verfügbarkeit von Fachkräften
Mit echten Produktionsdaten testen, typische Anwendungsfälle durchspielen und prüfen, ob das Team das Data Historian System im Alltag selbst bedienen kann.
Testszenarien:
- Ursachenanalyse bei Prozessabweichungen
- Dashboard-Erstellung ohne IT-Abteilung
- Integration mit bestehenden Systemen (MES, ERP, SCADA)
- Prüfplan-Digitalisierung (bei QM-Anforderungen)
Nicht nur Lizenzkosten ansehen, sondern auch Gesamtkosten (Total Cost of Ownership):
- Implementierung (Berater, Schnittstellen, Schulung)
- Betrieb (Personal, Wartung, Updates)
- Zeit bis zum ersten messbaren Nutzen (Time-to-Value)
Faustregel: Ein Data Historian, der nach 3 Monaten produktive Ergebnisse liefert, ist oft wirtschaftlicher als ein System, das nach 12 Monaten 20% mehr Funktionen bietet.
Entscheidend ist, dass Produktion, Qualitätssicherung und IT die Lösung akzeptieren und nutzen – nicht allein das Feature-Sheet.
Best Practice: Pilotprojekt in einer Produktionslinie starten, Feedback einholen, dann skalieren.
Die Wahl des passenden Data Historian Systems hängt stark von Unternehmensgröße, IT-Strategie und Automatisierungslandschaft ab:
Der Trend geht klar in Richtung integrierter Plattformen, die nicht nur Prozessdaten speichern, sondern direkt Analytics, KI-Prognosen und Qualitätsmanagement mitbringen – ohne dass Daten zwischen verschiedenen Systemen hin- und herkopiert werden müssen.
Tipp: Starten Sie mit einem fokussierten Pilotprojekt, statt gleich die gesamte Produktion umzustellen. So minimieren Sie Risiken und können die Data Historian Software in der Praxis testen.
Über den Autor: Maximilian Backenstos ist Experte für Produktionsdatenerfassung und Industrial Analytics bei DatenBerg GmbH.
Weitere Ressourcen:
Ein Data Historian ist eine spezialisierte Datenbank-Software für die Industrie, die Maschinendaten wie Temperatur, Druck oder Durchfluss kontinuierlich erfasst, zeitgestempelt speichert und für spätere Analysen bereitstellt. Im Gegensatz zu normalen Datenbanken ist ein Historian extrem effizient in der Kompression von Milliarden Datenpunkten und speziell für Prozessdaten optimiert. Er ermöglicht die langfristige Aufbewahrung über Jahre bis Jahrzehnte und schnelle Abfragen über große Zeiträume.
Eine typische Anwendung: Eine Produktionsanlage sendet jede Sekunde tausende Messwerte, der Historian speichert diese und ermöglicht später die Analyse von Fragen wie "Warum war die Qualität am 15. Januar um 14:30 Uhr schlecht?" Kurz gesagt ist ein Data Historian das Langzeitgedächtnis einer Produktionsanlage, das hilft, Prozesse zu verstehen, zu optimieren und Fehlerursachen nachzuvollziehen.
Die Kosten variieren stark je nach System: Mittelstandslösungen wie smartPLAZA starten im unteren fünfstelligen Bereich pro Jahr und sind in wenigen Wochen produktiv. Enterprise-Lösungen liegen häufig bei über 100.000 € und benötigen 6-12 Monate für die Implementierung. Bei der Kalkulation sollten Sie nicht nur Lizenzkosten berücksichtigen, sondern auch Implementierung, Schulung, Wartung und interne Personalkosten über einen 5-Jahres-Zeitraum betrachten.
Das hängt vom gewählten System ab. Klassische Enterprise-Historian-Systeme erfordern oft spezialisierte Fachkräfte für Datenanalyse und Programmierung. Moderne Mittelstandslösungen wie smartPLAZA bieten jedoch integrierte Analyse-Tools mit vorgefertigten Dashboards, KI-Unterstützung und No-Code-Konfiguration, sodass Produktionsmitarbeiter und Qualitätstechniker das System ohne Programmierkenntnisse nutzen können. Für einfache Anwendungsfälle wie Trendanalysen oder SPC reichen in der Regel Schulungen von 1-2 Tagen aus.
