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Was steckt hinter Predictive Maintenance?

Während bei der klassischen Wartung Anlagen in festen Intervallen überprüft werden, ist Predictive Maintenance einen Schritt voraus. Die Daten aus der Maschine selbst, wie Temperatur, Vibration oder Stromaufnahme werden kontinuierlich erfasst und analysiert. Mithilfe von Algorithmen und KI-Modellen lassen sich hier Rückschlüsse ziehen, wann ein Bauteil voraussichtlich ausfallen wird. So können Wartungen genau dann durchgeführt werden, wenn sie wirklich nötig sind, also nicht zu früh und nicht zu spät.

Laut Industry of Things beschreibt Predictive Maintenance einen datenbasierten Wartungsansatz, bei dem Sensorwerte analysiert und auf dieser Basis Ausfallwahrscheinlichkeiten berechnet werden, um ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Wie funktioniert das in der Praxis?

Das Grundprinzip ist simpel: Maschinen werden mit Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten liefern. Diese Daten werden entweder direkt in der Maschine oder über ein Edge-System gesammelt, aufbereitet und analysiert.

Der Ablauf sieht in der Regel folgendermaßen aus:

1. Datenerfassung: Sensoren messen Schwingungen, Temperaturen, Spannungen etc.
2. Datenübertragung: Die Informationen werden über sichere Netzwerke oder IoT-Gateways weitergegeben.
3. Analyse: KI-Modelle oder Machine Learning Algorithmen erkennen Muster, Anomalien oder Trends.
4. Prognose: Erkennt das System Abweichungen vom Normalzustand, wird ein Wartungsbedarf gemeldet, rechtzeitig, bevor es zum Ausfall kommt.

Damit diese Prozesse reibungslos funktionieren, braucht es zuverlässige Hardware am Edge. Denn nicht immer können oder sollen alle Daten in die Cloud geschickt werden – geringe Latenzzeiten, Datenschutz und Echtzeitanforderungen machen eine lokale Verarbeitung oft notwendig.

Hier kommen Mini-PCs, wie unser CORE 5 Ultra ins Spiel: Dank des  Intel® Core™ Ultra 5 125U Prozessors (mit 2 Performance Cores & 10 Efficiency Cores) und integrierter NPU mit 11 TOPS kann er KI-Modelle direkt am Ort des Geschehens ausführen. So werden Sensordaten in Echtzeit analysiert und mögliche Störungen lassen sich erkennen, bevor sie entstehen.

Vorteile für Industrie und Anwender

Die Vorteile von Predictive Maintenance liegen auf der Hand:

• Weniger Ausfallzeiten: Ungeplante Stillstände werden drastisch reduziert
• Geringere Wartungskosten: Komponenten werden nur dann gewartet oder ersetzt, wenn es nötig ist
• Längere Lebensdauer: Maschinen werden geschont, weil Verschleiß frühzeitig erkannt wird
• Effizientere Planung: Wartungseinsätze können gezielt und planbar durchgeführt werden
• Mehr Transparenz: Unternehmen erhalten wertvolle Einblicke in den Zustand ihrer Anlagen

Besonders in Branchen wie Produktion, Maschinenbau, Energie oder Transport kann Predictive Maintenance enorme Effizienzgewinne bringen. So wird sie zu einem zentralen Baustein moderner Industrie 4.0 Strategien.

Was braucht es für eine erfolgreiche Umsetzung?

Viele Unternehmen möchten Predictive Maintenance einführen, wissen aber nicht genau, wo sie anfangen sollen.

Das Fraunhofer IESE nennt dabei drei zentrale Erfolgsfaktoren: gute Daten, passende Modelle und eine durchdachte Integration in bestehende Prozesse.

1. Datenbasis: Ohne qualitativ hochwertige und ausreichend historische Daten kann kein zuverlässiges Modell entstehen.
2. Analysemodelle: KI- oder Machine Learning Algorithmen müssen kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert und validiert werden.
3. Integration: Die Ergebnisse müssen verständlich visualisiert und in den Wartungsprozess eingebunden werden, idealerweise automatisiert über bestehende Systeme.

Damit Predictive Maintenance wirtschaftlich sinnvoll ist, sollten Unternehmen klein starten. Zum Beispiel mit einem Pilotprojekt an einer kritischen Maschine, klar definierten Zielen und einer skalierbaren Infrastruktur. Anschließend kann das System Schritt für Schritt auf weitere Anlagen übertragen werden.

Hardware am Edge – der Schlüssel zur Echtzeit

Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die richtige Hardwareplattform. Denn Predictive Maintenance Anwendungen erfordern stabile Systeme, die dauerhaft laufen, auch in rauen Industrieumgebungen.

Unsere spo-comm Industrie-PCs sind dafür genau richtig! Sie bieten hohe Rechenleistung auf kleinstem Raum, sind temperaturresistent und langlebig im Dauerbetrieb. Mit integrierten KI-Funktionen, etwa über NUPs oder optionale Beschleunigerkarten, können sie Sensordaten direkt verarbeiten, ohne Umweg über die Cloud.

Das spart Bandbreite, reduziert Latenz und macht die Lösung sicher und unabhängig – optimal für Edge AI Szenarien in der Industrie.

Herausforderungen und Grenzen

So groß die Vorteile sind, sie kommen nicht ohne Herausforderungen:

• Datenqualität: Sensorfehler oder unvollständige Daten erschweren exakte Prognosen.
• Komplexität: Unterschiedliche Maschinentypen und Betriebsbedingungen verlangen flexible Modelle.
• Know-How: Die Implementierung erfordert Erfahrung in Datenanalyse, KI und industrieller IT.
• Kosten: Der Aufbau einer passenden Infrastruktur kann anfangs aufwendig sein, automatisiert sich aber langfristig durch geringere Stillstände.

Unternehmen, die dieses Thema strategisch angehen und ihre Prozesse entsprechend anpassen, profitieren jedoch schnell von stabileren Abläufen und geringeren Wartungskosten.

Von der Reaktion zur Prävention

Predictive Maintenance ist mehr als nur ein Buzzword, es ist ein echter Gamechanger für die Industrie. Durch den Einsatz moderner Sensorik, KI und Edge-Computing wird aus reaktiver Wartung ein intelligenter, datengetriebener Prozess. Anlagen werden nicht nur überwacht, sondern verstehen zunehmend selbst, wann sie Unterstützung brauchen.

Mit robusten und leistungsfähigen Mini-PCs, wie dem  CORE 5 Ultra von spo-comm lassen sich solche Systeme zuverlässig umsetzen – direkt dort, wo Daten Entstehen.

In der Ära von Industrie 4.0 und zunehmender Digitalisierung ist es leicht, von Schlagwörtern wie IoT, Cloud oder KI geblendet zu werden. Dabei sind SCADA-Systeme (Supervisory Control and Data Acquisition) nach wie vor das Rückgrat vieler industrieller Prozesse. Sie ermöglichen es Unternehmen, Produktionsanlagen, Energieversorgungsnetze und Infrastrukturen effizient zu überwachen, zu steuern und zu optimieren. „Back to Basics“ bedeutet hier: den Kern dieser Systeme zu verstehen, ihre Funktionsweise, die Komponenten und den Nutzen für B2B-Entscheider klar zu erkennen. In diesem Artikel erfahren Sie praxisnah, warum SCADA auch heute ein entscheidender Baustein für die industrielle Automatisierung ist.

SCADA-Systeme verstehen: Definition und Architektur

SCADA ist ein Prozessleitsystem, das Daten aus der realen Welt erfasst, verarbeitet und darstellt, um menschliche Entscheidungen und Automatisierungen zu unterstützen. Im Kern bestehen SCADA-Systeme aus mehreren Ebenen, die nahtlos zusammenarbeiten. Sensoren und Aktoren erfassen physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Durchfluss oder Füllstände und führen Steuerbefehle aus. Diese Daten werden an programmierbare Steuerungen (PLCs) oder Remote Terminal Units (RTUs) weitergeleitet, die sie verarbeiten und bei Bedarf Steueranweisungen zurück an die Aktoren senden.

Die Bedienung erfolgt über Human-Machine Interfaces (HMI), also grafische Oberflächen, die Bedienern Einblicke in den aktuellen Prozesszustand ermöglichen. Zentralserver speichern die Daten langfristig und dienen als Historian, um Trends zu erkennen, Berichte zu erstellen und Optimierungspotenziale aufzudecken. Die Kommunikation zwischen den Komponenten erfolgt über industrielle Netzwerke und Protokolle wie OPC, Modbus oder DNP3, wodurch Echtzeitsteuerung und Fernüberwachung möglich.

Typische Einsatzbereiche

SCADA-Systeme sind in der Industrie vielseitig einsetzbar. In der Fertigungsindustrie überwachen sie Produktionslinien, erkennen Anomalien frühzeitig und sorgen für reibungslose Abläufe. So können Wartungsarbeiten vorausschauend geplant und Qualitätsprobleme vermieden werden. In der Energieversorgung spielt SCADA eine zentrale Rolle bei der Steuerung von Strom-, Gas- und Wassernetzen. Betreiber erhalten einen vollständigen Überblick über Lastverteilungen, Verbrauchsmuster und Störungen, was Ausfälle minimiert und Effizienz maximiert.

Auch in der Infrastruktur ist SCADA unverzichtbar: Verkehrssteuerung, Wasser- und Abwassersysteme oder die Überwachung kritischer Gebäude- und Umweltsysteme werden hierdurch zuverlässig gesteuert. Mit Industrie 4.0 gewinnt die Integration von SCADA mit Industrial IoT, Cloud-Diensten und KI weiter an Bedeutung. Moderne Anlagen nutzen diese Vernetzung, um Produktionsprozesse intelligent zu optimieren und schnelle Entscheidungen auf Basis umfangreicher Datenanalysen zu treffen.

Herausforderungen in der heutigen SCADA-Welt

Mit der Digitalisierung steigen die Anforderungen an SCADA-Systeme. Unternehmen erwarten skalierbare und modulare Systeme, die mit wachsenden Produktionsanforderungen Schritt halten. Die Vernetzung mit Cloud-Plattformen und IoT-Geräten eröffnet neue Möglichkeiten, erhöht jedoch die Angriffsfläche für Cyberbedrohungen erheblich. Die IT/OT-Konvergenz stellt dabei eine besondere Herausforderung dar, da IT-Sicherheitskonzepte nicht immer direkt auf die Operational Technology übertragbar sind. Standardisierte Schnittstellen und Protokolle sowie spezialisierte Sicherheitsmaßnahmen sind daher unerlässlich, um sichere und effiziente Abläufe zu gewährleisten.

Darüber hinaus erfordert die Integration in moderne Industrie-4.0-Umgebungen eine hohe Flexibilität, um mit Cloud-Diensten, ERP-Systemen oder mobilen Anwendungen kompatibel zu sein. Edge-Computing wird zunehmend eingesetzt, um Daten direkt an der Quelle zu verarbeiten, Latenzzeiten zu reduzieren und Bandbreite zu schonen. So bleiben die Systeme auch in vernetzten Umgebungen leistungsfähig und zuverlässig. (Quelle: Inductive Automation)

Nutzen von SCADA im B2B-Kontext

Die Vorteile von SCADA-Systemen für Unternehmen sind vielfältig. Sie ermöglichen eine deutliche Prozessoptimierung, da Abläufe kontinuierlich überwacht und in Echtzeit angepasst werden können. Frühzeitige Fehlererkennung reduziert ungeplante Stillstände und senkt die Instandhaltungskosten. Gleichzeitig schaffen die Systeme Transparenz: Alle relevanten Prozessdaten sind nachvollziehbar und können zur Optimierung und für fundierte Entscheidungen genutzt werden. Ein weiterer wesentlicher Vorteil ist die Fernüberwachung: Produktionsleiter und IT-Verantwortliche können Anlagen ortsunabhängig überwachen und bei Bedarf steuernd eingreifen. Die Auswertung historischer Daten unterstützt Unternehmen nicht nur bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen, sondern auch bei der Identifikation von Effizienzpotenzialen. Damit wird SCADA zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Digitalisierung industrieller Prozesse. (Quelle: MixMode)

Trends und Ausblick

Die Technologie entwickelt sich stetig weiter. Mobile HMI-Anwendungen ermöglichen Bedienern, auch von unterwegs Prozesse zu überwachen. Cloud-SCADA-Lösungen erlauben eine zentrale Datenspeicherung und Analyse über mehrere Standorte hinweg, während Edge-Computing die Verarbeitung direkt vor Ort optimiert. Künstliche Intelligenz wird zunehmend genutzt, um große Datenmengen effizient auszuwerten, Wartungsbedarf vorherzusagen und Prozesse autonom zu optimieren. Gleichzeitig wächst die Bedeutung der Cybersicherheit: Speziallösungen schützen die Systeme vor Angriffen und sichern die Integrität kritischer Prozesse. Für industrielle Entscheider bedeutet dies: SCADA bleibt ein Kernbestandteil der Automatisierung, muss jedoch kontinuierlich modernisiert und an neue Anforderungen angepasst werden, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.

Fazit: SCADA als Schlüssel der Industrie 4.0

Diese Systeme sind mehr als nur traditionelle Prozessleitsysteme. Sie bilden das Rückgrat industrieller Automatisierung, schaffen Transparenz, ermöglichen Effizienzsteigerungen und sind unverzichtbar für die Umsetzung von Industrie-4.0-Strategien. Für Produktionsleiter, IT-Manager und Technologie-Verantwortliche ist es entscheidend, SCADA-Lösungen zukunftssicher zu gestalten, um die Vorteile von Digitalisierung, Fernüberwachung und Industrial IoT voll auszuschöpfen. Wer SCADA versteht und strategisch einsetzt, legt den Grundstein für stabile, effiziente und flexible Produktionsprozesse im B2B-Umfeld.

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Was ist eine NPU?

Eine Neural Processing Unit ist ein Prozessor, der speziell für die Berechnung neuronaler Netze und KI-Modelle optimiert wurde. Anders als eine CPU, die universell einsetzbar ist, oder eine GPU, die für grafikintensive und parallele Rechenprozesse entwickelt wurde, konzentriert sich die NPU ausschließlich auf KI-Aufgaben wie Mustererkennung, Sprachanalyse oder Bildverarbeitung. 

Ihre Architektur ist darauf ausgelegt, mathematische Operationen für maschinelles Lernen besonders schnell und energieeffizient durchzuführen. Dies ermöglicht, komplexe KI-Berechnungen direkt auf dem Gerät (On-Device AI) auszuführen – ohne Daten in die Cloud auslagern zu müssen.  Mehr zu den Unterschieden zwischen CPU, GPU und der Neural Proceccing Unit hier.

Vorteile für Unternehmen im B2B-Bereich

Für den B2B-Bereich bietet die NPU gleich mehrere strategische Vorteile:

• Energieeffizienz: Sie verbrauchen deutlich weniger Strom als GPUs bei vergleichbarer KI-Leistung. Das senkt Betriebskosten und erleichtert den Einsatz in mobilen Endgeräten oder Edge-Systemen.
• Geringe Latenz: Da Daten lokal verarbeitet werden, entfallen Übertragungszeiten zur Cloud. Das ist entscheidend für Echtzeitanwendungen wie Produktionsüberwachung oder Videoanalyse.
• Datensicherheit: Sensible Daten – etwa aus der Fertigung, aus medizinischen Geräten oder aus Finanztransaktionen – verlassen das Unternehmen nicht. Das erleichtert die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben.
• Kompakte Integration: Die KI-Beschleuniger können nicht direkt in System-on-Chip-Architekturen integriert werden, was sie ideal für IoT-Geräte, Embedded-Systeme und Industrie-PCs macht.

Mögliche Nachteile und Einschränkungen

Trotz ihrer Vorteile sind NPUs keine universelle Lösung für jede Rechenaufgabe. Einige Punkte sollten Unternehmen beachten:

• Spezialisierung: Sie sind auf KI-Aufgaben fokussiert und können allgemeine Rechenaufgaben nicht ersetzen.
• Softwareunterstützung: Die volle Leistung entfaltet sich nur, wenn Anwendungen und Frameworks darauf optimiert sind.
• Anfangsinvestition: Auch wenn sich die Investition langfristig rechnen, erfordern Sie oft neue Hardwaregenerationen oder Upgrades bestehender Systeme.

Anwendungsbereiche im B2B-Umfeld

Die Einsatzmöglichkeiten von NPUs sind breit gefächert und reichen über zahlreiche Branchen hinweg. 

In der Industrie 4.0 ermöglichen sie beispielsweise die Echtzeit-Analyse von Sensordaten, um Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen und Stillstände zu vermeiden. Dadurch lassen sich Qualität und Effizienz in der Fertigung deutlich steigern. 

Im Healthcare-Bereich kommen sie bei der lokalen Bildauswertung von MRT- oder Röntgenaufnahmen zum Einsatz. So können Diagnosen beschleunigt werden, während sensible Patientendaten im Haus bleiben und die strengen Datenschutzvorgaben eingehalten werden. 

Auch im Finanzwesen werden ihre Stärken ausgespielt: Sie unterstützen die Betrugserkennung, indem sie Transaktionsmuster in Echtzeit analysieren und potenzielle Unregelmäßigkeiten sofort melden. 

In Logistik und Einzelhandel helfen NPUs bei der automatisierten Warenbestandskontrolle, der Analyse von Kundenströmen und der intelligenten Routenplanung. Unternehmen profitieren von optimierten Abläufen und einer besseren Ressourcennutzung. 

Selbst in der Unternehmenskommunikation können NPUs Mehrwert schaffen – etwa durch Echtzeit-Übersetzungen und Transkriptionen in Videokonferenzen, ohne dass hierfür externe Server oder Cloud-Dienste benötigt werden.

Wie Sie unsere spo-comm Mini-PCs außerdem für KI nutzen können, erfahren Sie hier:

Zukunftsaussichten

Marktexperten erwarten, dass NPUs innerhalb der nächsten zwei bis drei Jahre in Business-PCs und Workstations zum Standard werden. Hersteller wie Intel, AMD, Apple und Qualcomm integrieren sie bereits in aktuelle Produktlinien. Damit wird die NPU – ähnlich wie GPU-Beschleunigung vor einigen Jahren – zum festen Bestandteil der Unternehmens-IT.Der große Unterschied: NPUs ermöglichen es, KI-Funktionen ohne signifikanten Energieaufwand und unabhängig von Cloud-Infrastrukturen zu nutzen. Das eröffnet neue Möglichkeiten für smarte, mobile und datensichere Unternehmenslösungen. Mehr zu den kommenden Entwicklungen bei AI-PCs wurde von heise.de genauer erläutert.

Unser Fazit zu NPUs im B2B-Bereich

Die Neural Processing Unit ist mehr als nur eine weitere Hardwarekomponente – sie ist ein strategischer Baustein für zukunftssichere IT-Architekturen. Unternehmen, die frühzeitig auf NPU-gestützte Systeme setzen, profitieren von effizienterer KI-Verarbeitung, mehr Datenschutz und einer höheren Unabhängigkeit von Cloud-Diensten. 

In einer Zeit, in der künstliche Intelligenz zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird, kann die NPU den Unterschied machen – zwischen einer IT-Infrastruktur, die KI nur „unterstützt“, und einer, die sie konsequent integriert und skaliert. 

Sie haben Fragen zu KI-Anwendungen mit Mini-PCs oder möchten ein kostenloses und unverbindliches Beratungsgespräch zu einem unserer Produkte bzw. Ihrem Anwendungsfall? Dann zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!

Was ist SATA überhaupt?

SATA steht für Serial Advanced Technology Attachment. Es handelt sich um eine Schnittstelle für den Datentransfer zwischen Speichermedien (z.B. Festplatten oder SSDs) und Computern oder Servern. Der entscheidende Vorteil gegenüber dem älteren Parallel-ATA (PATA) Standard liegt in der seriellen Übertragung, die höhere Geschwindigkeiten ermöglicht und dabei weniger Kabel und Pins benötigt.

Laut ComputerWeek wurde die Technologie entwickelt, um die steigenden Anforderungen an Datentransferraten zu erfüllen. Währen PATA mit maximal 133MB/s auskommen musste, starteten erste Generationen bereits bei 150 MB/s und steigerten sich mit Generation drei auf bis zu 600 MB/s. Diese Geschwindigkeit reicht im Business-Alltag in den meisten Fällen noch vollkommen aus.

Die Schnittstellen nutzen in der Regel ein einfaches siebenpoliges Kabel für Datenübertragung und ein separates Stromkabel – was nicht nur den Luftstrom im Gehäuse verbessert, sondern auch die Wartung in Serverracks erleichtert. Gerade bei großen Storage-Arrays ist diese Kabel- und Porteffizienz ein klarer Vorteil gegenüber älteren Lösungen.

SATA im B2B-Alltag: Solide Basis statt Hype

Gerade im B2B-Bereich müssen IT-Investitionen wirtschaftlich sinnvoll bleiben. Nicht jedes Unternehmen benötigt die extremen Geschwindigkeiten oder IOPS-Werte (Input/Output Operations Per Second), die NVMe oder PCIe-basierte SSDs bieten. Hier spielt SATA seine Stärken aus:

• Kostenersparnis:
  SATA-SSDs sind deutlich günstiger pro Gigabyte als NVMe-Modelle. Bei großen Speicherkapazitäten in Servern oder Storage-Systemen kann das schnell zu erheblichen Einsparungen führen.
• Kompatibilität:
  Die Technologie ist universell einsetzbar. Sowohl ältere als auch neue Systeme unterstützen die Schnittstelle, was die Integration und Migration erleichtert.
• Zuverlässigkeit:
  Für viele Workloads – etwa Archivierung, Backup, File-Server oder weniger latenzkritische Datenbanken – bietet SATA ausreichend Geschwindigkeit bei hoher Stabilität.

Wie Lenovo erklärt, ist SATA nach wie vor weit verbreitet, weil es einfach „funktioniert“. Die Technologie hat sich seit über zwei Jahrzehnten bewährt, was sie zu einer sicheren Wahl für Unternehmen macht, die Wert auf ausgereifte Lösungen legen.

Ein weiteres Argument: MTBF (Mean Time Between Failures) – also die durchschnittliche Ausfallzeit – liegt bei hochwertigen SSDs teils über 1,5 Millionen Stunden. Das bedeutet eine sehr hohe Betriebssicherheit, gerade bei konstant laufenden Systemen im Dauerbetrieb wie Videoüberwachung, Archivserver oder System-Monitoring.

Die unterschiedlichen Generationen im Überblick

Gerade im B2B-Kontext lohnt es sich, die Unterschiede zwischen den Standards zu kennen. Hier ein kurzer Überblick:

Mit der Einführung von NCQ in der zweiten Generation wurde eine wichtige Grundlage für moderne Multi-Threading-Anwendungen gelegt. NCQ erlaubt es dem Laufwerk, Befehle in einer optimierten Reihenfolge abzuarbeiten, was vor allem in Multi-User-Systemen und beim parallelen Zugriff von Datenbankprozessen zu einer besseren Performance führt. Diese Funktion bleibt auch in Generation drei vollständig erhalten.

Für viele Anwendungen reicht die dritte Generation auch heute noch aus, etwa bei großen File-Servern, NAS-Systemen oder Backup-Lösungen. Gerade bei sequenziellen Datenzugriffen – typisch für Backup oder Streaming – spielt die Technologie ihre Vorteile voll aus.

SATA vs. NVMe: Muss es immer das schnellste sein?

Zweifellos ist NVMe der Platzhirsch, wenn es um maximale Geschwindigkeit geht. Wer Datenbanken mit extrem hohen Transaktionsraten betreibt oder virtuelle Maschinen im großen Stil hostet, wird die Vorteile von NVMe zu schätzen wissen. Doch gerade im B2B-Segment lautet die Frage häufig: Lohnt sich der Mehrpreis?

Nicht jeder Workload profitiert von der höheren Performance. Viele klassische Unternehmensanwendungen wie Office-Dateiserver, E-Mail-Archive oder DMS-Systeme (Dokumentenmanagement) benötigen keine gigantischen Datenraten. Hier bleibt SATA eine äußerst attraktive Lösung.

Ein typisches Praxisbeispiel: In einem mittelständischen Unternehmen mit ca. 100 Mitarbeitenden werden wöchentlich rund 10 TB an Backup-Daten gespeichert. Hier bieten SATA-basierte Systeme ein optimales Verhältnis von Speicherkapazität zu Preis – ohne dass Geschwindigkeit zum Flaschenhals wird.

Auch 2023 setzen über 40 % der deutschen Unternehmen bei ihren On-Premises-Speicherlösungen noch primär auf SATA-Festplatten und -SSDs – insbesondere für langfristige Datenhaltung und Backup.
Zudem spielt auch Energieverbrauch eine Rolle: Die Laufwerke verbrauchen in der Regel weniger Strom als performantere NVMe-Laufwerke. In Rechenzentren kann das über viele Laufwerke hinweg eine erhebliche Kostenersparnis bedeuten.

Gerade beim Thema Green IT gewinnt dieser Punkt zunehmend an Bedeutung. Während NVMe-SSDs aufgrund ihrer hohen Leistung oft eine aktive Kühlung benötigen, kommen SATA-Lösungen meist ohne zusätzliche Maßnahmen aus – was nicht nur Strom spart, sondern auch die Gesamtkomplexität der Infrastruktur senkt.

Fazit: Back to Basics lohnt sich!

Gerade im B2B-Umfeld sollte Technologie nicht nur auf dem Papier glänzen, sondern wirtschaftlich und zuverlässig sein. SATA mag im Vergleich zu NVMe alt wirken, doch es ist weiterhin eine solide, kostenbewusste Basis für zahlreiche Unternehmensanwendungen. Wer beim Hardware-Refresh alle Optionen prüft, sollte SATA keineswegs voreilig abschreiben.

Wer Performance und Kosten ideal ausbalancieren möchte, kann auf sogenannte Tiered Storage-Architekturen setzen – also Systeme, in denen schnelle NVMe-SSDs für Echtzeit-Zugriffe und langsamere SATA-SSDs für Cold Storage kombiniert werden. So lassen sich moderne Anforderungen mit bewährter Technik effizient lösen.

Entdecken Sie die Vielfalt der spo-comm Mini-PCs, egal ob mit SATA, NVMe oder beides: