Case Study: Erfolgreiche Implementierung von Datenmodellen in der Luft- und Raumfahrttechnik mit Directus

Die Luft- und Raumfahrttechnik steht an der Grenze von Präzision, Sicherheit und kontinuierlicher Innovation. Da Flugzeuge und Raumfahrzeuge immer softwaredefinierter und datengesteuerter werden, war der Bedarf an robustem, skalierbarem Datenmanagement noch nie so dringend. Diese Fallstudie untersucht, wie ein führender Luft- und Raumfahrthersteller seine Engineering-Workflows durch die Implementierung einer umfassenden Datenmodellierungsstrategie mit Directus, einer Open-Source-CMS- und Datenplattform, verändert hat. Das Ergebnis: eine einheitliche Datenarchitektur, die Redundanz reduziert, die Rückverfolgbarkeit verbessert und Produktentwicklungszyklen beschleunigt.

Der Stand der Daten in der Luft- und Raumfahrttechnik vor der Transformation

Modernes Luft- und Raumfahrtdesign umfasst Tausende von Komponenten, Millionen simulierter Testläufe und Hunderte von Ingenieuren, die disziplinübergreifend arbeiten. Das Unternehmen im Fokus, ein mittelständischer Luft- und Raumfahrtanbieter, der für kritische Flugsteuerungssysteme verantwortlich ist, stand vor einem fragmentierten Daten-Ökosystem.

  • Eine Mischung aus On-Premise-SQL-Datenbanken für Teilmetadaten
  • Tabellenkalkulation für Design Change Logs
  • Proprietäre Dateiformate aus CAD- und CAE-Tools
  • Papiergestützte Abmeldeaufzeichnungen für die Zertifizierung

Diese Fragmentierung führte zu mehreren operativen Problemen. Ingenieure verbrachten oft Stunden damit, Daten über Silos hinweg zu kreuzen, um Teilenummern oder Revisionshistorien zu überprüfen. Inkonsistente Benennungskonventionen verursachten Fehler bei den Stücklistenexporten. Regulatorische Audits erforderten manuelle Datenerfassung, die Wochen dauern konnte. Vielleicht am wichtigsten war, dass das Fehlen eines einheitlichen Datenmodells es schwierig machte, eine Designänderung vom Konzept durch Simulation, Test und Produktion zu verfolgen.

Klare Ziele für die Datenmodellierungsinitiative festlegen

Das Führungsteam hat eine sechsmonatige Initiative mit folgenden strategischen Zielen gechartert:

  • Standardisieren Sie Datenformate über mechanische, elektrische und Software-Engineering-Teams hinweg, um die Abstimmungsarbeit zu eliminieren.
  • Erstellen Sie ein skalierbares Datenmodell, das neue Produktlinien und sich entwickelnde Zertifizierungsstandards aufnehmen kann, ohne dass eine vollständige Neuarchitektur erforderlich ist.
  • Ermöglichen Sie die vollständige Rückverfolgbarkeit von Designänderungen - erfassen Sie, wer was, wann und warum in einer Weise verändert hat, die AS9100 und DO-178C entspricht.
  • Integrieren Sie nahtlos mit vorhandenen Simulations- und Testtools (ANSYS, Siemens NX, MATLAB/Simulink), um Echtzeit-Zugriff auf Stammdaten zu ermöglichen.
  • Reduzieren Sie die Zeit bis zur Einsicht für Analysen, indem Sie einen sauberen, abfragbaren Datensatz bereitstellen, der für Dashboards und maschinelle Lernmodelle bereit ist.

Die gewählte Plattform musste flexibel genug sein, um komplexe Beziehungen zu modellieren (z. B. ein Teil gehört zu einer Assembly, die zu einem System gehört, das durch spezifische Tests validiert wird), während sie eine intuitive Benutzeroberfläche für nicht-technische Interessengruppen bietet. Nach der Bewertung mehrerer Optionen wählte das Team Directus für seine selbst gehostete Open-Source-Architektur, seine Fähigkeit, eine REST- und GraphQL-API automatisch aus benutzerdefinierten Schemata zu generieren, und seine granulare rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).

Entwurf des aeronautischen Datenmodells

Von Entity-Relationship-Diagrammen zu einem normalisierten Schema

Die Implementierung begann mit einer gründlichen Analyse der vorhandenen Datenstrukturen. Datenarchitekten veranstalteten Workshops mit leitenden Ingenieuren aus allen Disziplinen, um jede am Lebenszyklus eines Flugsteuerungsaktors beteiligte Einheit abzubilden - von den Rohmaterial-Loszahlen bis zu den endgültigen Testergebnissen. Sie verwendeten Entity-Relationship-Diagramme (ERDs), um Redundanzen, Anomalien und fehlende Beziehungen zu identifizieren.

Das Kerndatenmodell wurde um fünf Hauptsammlungen herum entworfen:

  • Teile – jede physische oder logische Komponente mit Attributen wie Teilenummer, Revision, Materialspezifikation und Gewicht.
  • Assemblies – Gruppierungen von Teilen, mit hierarchischen Zerlegungen und Mengenaufgliederungen.
  • Design Changes – ein vollständiges Protokoll von Änderungsanforderungen, Genehmigungen und Implementierungsaufzeichnungen (ausgerichtet auf das Engineering Change Management).
  • Tests – Links zu Simulationsläufen, physikalischen Testprotokollen und Pass/Fail-Ergebnissen mit Umgebungsbedingungen.
  • Zertifizierungen – Dokumente zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die mit bestimmten Teilerevisionen oder Baugruppen verknüpft sind.

Beziehungen wurden normalisiert, um Doppelungen zu vermeiden. Zum Beispiel wurde eine einzelne Materialspezifikation (z. B. "AMS 5643") in einer eigenen Sammlung gespeichert und durch viele Teile referenziert, anstatt als Textfeld wiederholt zu werden. Diese Normalisierung reduzierte Dateneingabefehler und machte Updates in der gesamten Organisation konsistent.

Directus für Schema Customization und API Generation

Directus stellte dem Team eine visuelle Schnittstelle zur Verfügung, um dieses Modell zu erstellen, so dass Nicht-Entwickler Felder hinzufügen, Validierungsregeln festlegen und Beziehungen definieren können (eins zu vielen, viele zu vielen), ohne SQL zu schreiben. Die integrierten Feldtypen der Plattform - einschließlich JSON, WYSIWYG, Dateiuploads und viele zu vielen Verbindungstabellen - deckten 90% der Luft- und Raumfahrtanforderungen ab. Für die verbleibenden Anforderungen (z. B. verschlüsselte Speicherung proprietärer Materialdaten) erlaubte Directus' Erweiterungssystem benutzerdefinierte Feldtypen mit JavaScript.

Nachdem das Schema festgelegt war, generierte Directus automatisch eine RESTful API mit vollständigen CRUD-Endpunkten (Create, Read, Update, Delete). Diese API wurde zum Rückgrat für die Integration mit vorhandenen CAD-, CAE- und PLM-Tools. Ingenieure konnten nun die neueste Teilerevision direkt in ihre Simulationsumgebung über einen einfachen HTTP-Aufruf ziehen und so den alten Prozess des manuellen Exports von CSV-Dateien eliminieren.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle für sensible Engineering-Daten

Luft- und Raumfahrtunternehmen müssen geistiges Eigentum schützen und gleichzeitig die Zusammenarbeit ermöglichen. Directus’ RBAC wurde mit vier Berechtigungsstufen konfiguriert:

  • Read-only viewers – Mitarbeiter der Produktionshalle und externe Auditoren, die die Informationen der Teile anzeigen, aber niemals ändern müssen.
  • Editoren – Ingenieure, die technische Attribute aktualisieren können, aber keine Datensätze löschen oder Änderungen genehmigen können.
  • Approvers – leitende Ingenieure und Zertifizierungsmanager, die Revisionen sperren und Änderungsanforderungen abmelden können.
  • Administratoren – ein kleines Team, das das Schema und die Systemkonfiguration verwaltet.

Diese Granularität gewährleistete die Einhaltung des Grundsatzes der geringsten Privilegien und förderte gleichzeitig einen effizienten Datenaustausch.

Implementierungsprozess: Phased Rollout mit kontinuierlichem Feedback

Phase 1 – Datenmigration und -bereinigung

Der erste Monat konzentrierte sich auf die Extraktion von Daten aus Legacy-Systemen und deren Bereinigung. Duplizierte Teiledatensätze wurden zusammengeführt, inkonsistente Einheitenformate (Pfund vs. Kilogramm) wurden standardisiert und verwaiste Datensätze (Teile, die mit keiner Assembly verknüpft sind) wurden zur Überprüfung markiert. Das Datenteam schrieb Python-Skripte, die die Directus-API zum Stapel-Upload von bereinigten Datensätzen verwendeten, einschließlich Audit-Zeitstempeln und Quellsystemkennungen für die Rechenschaftspflicht.

Phase 2 – Pilot mit dem Actuator Design Team

Statt eines Big-Bang-Einsatzes wählte das Unternehmen eine Pilotgruppe aus 12 Ingenieuren, die an einer einzigen Aktor-Produktlinie arbeiten. Diese Gruppe erhielt eine Woche praktische Schulungen zur Directus-Schnittstelle, zum neuen Datenmodell und zu Best Practices für die Eingabe von Änderungsprotokollen. Während des vierwöchigen Pilotprojekts identifizierte das Team mehrere Verbesserungen der Usability:

  • Die Notwendigkeit eines Dashboards, das anstehende Designänderungen und deren Genehmigungsstatus anzeigt
  • Eine Anforderung zum Hinzufügen von Inline-Bildvorschau für Teilzeichnungen
  • Die Fähigkeit zum Massenimport von Testergebnissen aus Simulationsprotokollen

Directus benutzerdefinierte Dashboard-Erweiterung und Dateivorschau-Funktionen haben diese schnell angesprochen. Die Feedback-Schleife war kurz, da Administratoren das Schema ändern oder benutzerdefinierte Seiten direkt in der Admin-App hinzufügen konnten, ohne auf eine Software-Version zu warten.

Phase 3 – Integration mit CAD/CAE Tools

Die technisch anspruchsvollste Phase bestand darin, die Directus API mit Siemens NX (CAD) und ANSYS (CAE) zu integrieren. Jedes Mal, wenn ein Ingenieur eine Teilerevision in Directus aktualisierte, löste ein Webhook eine Automatisierung aus, die die neueste Stückliste auf ein dediziertes gemeinsames Laufwerk brachte und relevante Simulationsteams über Slack benachrichtigte. In ähnlicher Weise wurden die Simulationsergebnisse von ANSYS über ein kleines Middleware-Skript in Node.js veröffentlicht, wodurch eine bidirektionale Verbindung zwischen Design und Analyse hergestellt wurde.

Die Integration erstreckte sich auch auf das alte PLM-System des Unternehmens, das als schreibgeschütztes Archiv für historische Daten vorgehalten wurde. Die OAuth 2.0-Authentifizierung von Directus ermöglichte das Single Sign-on (SSO), so dass Ingenieure nahtlos zwischen Systemen wechseln konnten.

Phase 4 – Vollständige Bereitstellung und Schulung

Nachdem der Pilot den Ansatz validiert hatte, wurde der Rollout auf 400 Ingenieure in drei Abteilungen erweitert.

  • Zwei halbtägige Workshops für alle Benutzer, die grundlegende Navigation und Dateneingabe abdecken
  • Vier erweiterte Sitzungen für Daten-Stewards, die Schema-Wartung und API-Nutzung abdecken
  • One-on-One Coaching für Teams mit spezialisierten Workflows (z.B. Test Engineering)

Ein eigenes internes Wiki wurde mit Video-Tutorials und häufig gestellten Fragen erstellt. Das Unternehmen richtete außerdem monatliche "Datenbürozeiten" ein, in denen Ingenieure Probleme direkt mit dem Datenteam ansprechen konnten.

Messbare Ergebnisse und Geschäftsauswirkungen

Betriebseffizienzgewinne

Sechs Monate nach dem vollständigen Einsatz führte das Unternehmen eine Retrospektive durch, die quantitativen Ergebnisse waren überzeugend:

  • 33 % Reduktion der Zeit, die mit der Suche nach Designinformationen verbracht wurde (von durchschnittlich 45 Minuten pro Tag bis 30 Minuten pro Tag pro Ingenieur).
  • 70% Rückgang in Dateneingabefehlern in der Stückliste aufgrund automatisierter Validierung und kontrollierter Dropdown-Listen in Directus.
  • 50% schneller Auditvorbereitung – das Compliance-Team könnte nun innerhalb von Stunden statt Tagen einen vollständigen Rückverfolgbarkeitsbericht für jeden Teil erstellen.
  • 20% Reduktion in der Engineering-Änderungszykluszeit, weil Genehmigungen nicht mehr manuelle Routing von Papierformularen erforderlich.

Verbesserte Zusammenarbeit und Innovation

Über die Metriken hinaus war der kulturelle Wandel bemerkenswert. Ingenieure verschiedener Disziplinen begannen, sich auf die gleiche "Single Source of Truth" für Teiledaten zu beziehen. Das System-Engineering-Team verwendete Directus' Aktivitätsprotokolle, um die Auswirkungen von Designänderungen genauer zu analysieren. Zum Beispiel entdeckten sie, dass ein bestimmter Verbindungstyp in Bereichen mit geringem Stress überspezifiziert wurde, was zu unnötigem Gewicht führte. Durch die Abfrage des Datenmodells über Baugruppen hinweg identifizierten sie 15 ähnliche Fälle und schlugen eine leichtere Alternative vor, die letztlich das Gesamtgewicht des Systems um 2% reduzierte.

Das Advanced Analytics-Team begann auch mit der Ausführung von Machine Learning-Modellen auf den exportierten Directus-Daten und prognostizierte mögliche Fehlermodi auf der Grundlage historischer Testergebnisse und Materialchargendaten. Diese Erkenntnisse speisten direkt in die vorläufige Entwurfsphase neuer Produkte ein.

Lessons Learned und Best Practices

Beginnen Sie mit einem klaren Governance-Modell

Das Unternehmen erfuhr, dass ein Datenmodell nur so gut ist wie die Regeln, die es durchsetzen. Zu Beginn des Projekts versuchten einige Teams, Standardfelder zu umgehen, indem sie Kommentare in Freitextbereichen hinzufügten. Ein Governance Board gab schnell Richtlinien heraus, die vorschreiben, dass alle kritischen Attribute in strukturierten Feldern erfasst werden müssen, wobei Freitext nur für operative Notizen zugelassen ist. Das Datenteam erstellte auch automatisierte Warnungen, wenn Benutzer von vereinbarten Namenskonventionen abwichen.

Investieren in Change Management

Widerstand gegen neue Werkzeuge ist unvermeidlich. Die effektivste Strategie bestand darin, innerhalb jedes Teams "Daten-Champions" zu identifizieren - Ingenieure, die sowohl den Bereich als auch den Wert sauberer Daten verstanden. Diese Champions halfen Peers, ihre Tabellen zu Directus zu migrieren und zeigten Effizienzgewinne in ihrer täglichen Arbeit. Peer-to-Peer-Schulungen erwiesen sich als weitaus effektiver als Top-Down-Mandate.

Bauen Sie inkrementell, aber planen Sie für die Skala

Der schrittweise Ansatz ermöglichte es dem Team, den Kurs frühzeitig zu korrigieren. Aber sie entwarfen das Schema auch vom ersten Tag an, um zukünftige Erweiterungen zu berücksichtigen. Zum Beispiel enthielt die "Teil"-Kollektion ein generisches "Attribute"-JSON-Feld für produktlinienspezifische Eigenschaften, die nicht zum Kernschema passten. Dies verhinderte, dass jedes Mal, wenn eine neue Produktfamilie eingeführt wurde, neue Spalten hinzugefügt werden mussten.

Future Directions: KI, Digital Twins und darüber hinaus

Integration mit Digital Twin Plattformen

Das Unternehmen untersucht nun, wie das Directus-basierte Datenmodell in eine vollständige digitale Zwillingsumgebung erweitert werden kann. Durch die Verbindung des Datenmodells mit IoT-Streams von Flugtests und in Betrieb befindlichen Flugzeugen wollen sie eine lebendige Darstellung jedes Produkts erstellen, die mit Echtzeit-Leistungsdaten aktualisiert wird. Directus' Echtzeit-Abonnements über WebSockets machen dies technisch möglich.

AI-Assisted Design Validation

Mit einem sauberen, relationalen Datensatz in Directus können Machine-Learning-Modelle trainiert werden, um Design-Inkonsistenzen oder Compliance-Lücken zu kennzeichnen, bevor eine Änderungsanforderung das Genehmigungsboard erreicht. Das Datenteam pilotiert ein einfaches Anomalieerkennungsmodell, das neue Teileeinträge auf Kombinationen von Attributen scannt, die in der Vergangenheit zu Testausfällen geführt haben (z. B. hochfeste Legierung mit einer dünnen Wandstärke).

Erweiterung auf Lieferantendaten

Derzeit umfasst das Datenmodell nur Inhouse-Designs. In der nächsten Phase werden kritische Lieferanten in ein gemeinsames Directus-Projekt eingebunden. Lieferanten haben einen eingeschränkten Überblick über ihre eigenen Teile und das Unternehmen kann eingehende Materialzertifizierungen automatisch gegen ihre Standards validieren. Diese Erweiterung wird voraussichtlich die Nacharbeit im Beschaffungswesen innerhalb des ersten Jahres um 15% reduzieren.

Fazit: Datenmodellierung bietet Wettbewerbsvorteil in der Luft- und Raumfahrt

Diese Fallstudie zeigt, dass selbst in einer stark regulierten, komplexen Branche wie der Luft- und Raumfahrt eine Open-Source-Plattform wie Directus die Flexibilität, Sicherheit und Leistung bieten kann, die für eine erfolgreiche Datenmodellierungsinitiative erforderlich sind. Durch die Normalisierung von Daten, die Durchsetzung von Governance und die nahtlose Integration mit Engineering-Tools reduzierte das Unternehmen nicht nur Kosten und Fehler, sondern auch neue Funktionen in der Analyse und im prädiktiven Design.

Für Unternehmen der Luft- und Raumfahrt, die ihr Datenmanagement modernisieren möchten, sind die wichtigsten Vorteile einfach: Investieren Sie in ein flexibles Schema, beziehen Sie die Benutzer frühzeitig ein und wählen Sie eine Plattform, die den Datenbesitzern die Kontrolle über die Daten gibt. Wenn sie richtig implementiert werden, wird ein gut modellierter Datensatz zu einem strategischen Asset - einer, der alles von der täglichen Entscheidungsfindung bis hin zu bahnbrechenden Innovationen unterstützt.

Weitere Informationen zum Erstellen skalierbarer Datenmodelle mit Directus finden Sie in der Directus Dokumentation und erkunden Sie ihre Community Fallstudien