Databricks
Optimierung von unternehmens-kritischer Motorzustandsanalyse in großem Maßstab
Erfolgsgeschichte
Scalefocus unterstützte einen führenden Hersteller von Triebwerken und Industriemaschinen bei der Optimierung seiner EHM-Reporting-Umgebung auf Basis von Power BI.
Die bestehende Lösung hatte Schwierigkeiten, große Datenmengen, komplexe Sicherheitslogiken und Echtzeit-Visualisierungen performant zu verarbeiten. Dies wirkte sich zunehmend negativ auf die Nutzererfahrung aus.
Unser Team überarbeitete das Datenmodell, strukturierte die Berichtsarchitektur neu und setzte gezielte Performance-Optimierungen um.
Das Ergebnis waren deutlich verkürzte Aktualisierungs- und Reaktionszeiten, eine Reduzierung von Visualisierungsfehlern sowie eine skalierbare Grundlage für zukünftiges Wachstum.
Schnellere Entscheidungszyklen
Höhere Verlässlichkeit im Reporting
Skalierbare
Architektur
Der Kunde
Der Kunde ist eine international tätige Engineering-Gruppe mit Aktivitäten in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Verteidigung sowie Energie- und Antriebssysteme.
Mit komplexen Hochleistungslösungen unterstützt das Unternehmen kritische Infrastrukturen und sicherheitsrelevante Anwendungen weltweit.
Die Organisation verbindet moderne Fertigung, digitale Technologien und langfristige Service-Modelle. Präzise und belastbare Daten sind dabei eine zentrale Voraussetzung für Performance-Optimierung und Kundenunterstützung im großen Maßstab.
Die Herausforderung
Die Engine-Health-Monitoring-Umgebung auf Basis von Power BI konnte mit dem steigenden Datenvolumen und der zunehmenden fachlichen Komplexität nicht mehr Schritt halten.
Die Berichte mussten:
- Umfangreiche Datensätze in nahezu Echtzeit verarbeiten
- Komplexe Sicherheitsregeln anwenden
- Dynamische Visualisierungen für verschiedene Nutzergruppen bereitstellen
Mit wachsender Nutzung und zusätzlichen Geschäftsbereichen verschlechterte sich die Performance spürbar. Die Folgen waren lange Aktualisierungszeiten, Systemzeitüberschreitungen und sinkendes Vertrauen in die Reporting-Qualität.
Parallel war eine architektonische Weiterentwicklung geplant, einschließlich einer Migration in Richtung einer Databricks-Lakehouse-Architektur. Dies erhöhte die Komplexität in einer ohnehin belasteten Umgebung zusätzlich.
Die Lösung
Zur Wiederherstellung der Performance und zur Sicherstellung langfristiger Skalierbarkeit führte Scalefocus eine umfassende Analyse der bestehenden Power-BI-Implementierung und des zugrunde liegenden Datenmodells durch.
Dabei identifizierte das Team Engpässe in folgenden Bereichen:
- Datenverarbeitung
- Sicherheitslogik
- Berichtsdesign
- Aktualisierungsmechanismen
Auf Basis dieser Analyse wurden gezielte Optimierungsmaßnahmen umgesetzt.
Das Datenmodell wurde strukturell überarbeitet, die Berichtsarchitektur vereinfacht und Abfragen sowie Aktualisierungsprozesse optimiert. Die Verbesserungen wurden zunächst auf die komplexesten und geschäftskritischsten Berichte angewendet, wodurch ein skalierbares Optimierungsmuster etabliert wurde.
Zusätzlich erhielt der Kunde eine strukturierte Roadmap zur nachhaltigen Performance-Sicherung. Diese ermöglicht es, neue Anwendungsfälle und steigende Datenvolumina zu integrieren, ohne bestehende Qualitätsstandards zu gefährden.
Die Ergebnisse
Durch die Neugestaltung und Optimierung der Engine-Health-Monitoring-Umgebung wurden signifikante Leistungsverbesserungen erzielt.
Die Aktualisierungs- und Reaktionszeiten der Berichte verbesserten sich um 70 bis 90 Prozent. Verzögerungen bei Nutzerinteraktionen wurden eliminiert, und das Vertrauen in Echtzeit-Analysen wurde wiederhergestellt.
Systemzeitüberschreitungen und Visualisierungsfehler wurden beseitigt, wodurch eine stabile und verlässliche Reporting-Plattform entstand.
Über die unmittelbaren Performance-Gewinne hinaus wurde mit dem optimierten Datenmodell und der überarbeiteten Berichtsarchitektur eine wiederverwendbare und skalierbare Grundlage geschaffen.
Die Organisation kann nun:
- Reporting-Funktionen erweitern
- Neue Anwendungsfälle integrieren
- Zusätzliche Geschäftsbereiche anbinden
ohne Geschwindigkeit, Sicherheit oder Flexibilität zu beeinträchtigen.
Das Ergebnis ist eine resiliente Analytics-Umgebung, die langfristiges Wachstum und steigende operative Anforderungen zuverlässig unterstützt.