Maschinendaten 4.0 – Big Data in der Produktion

Berlin/München, November 2015: Mit Big Data Analytics im Produktionsumfeld lassen sich neue Wertpotenziale erschließen, die mit bestehenden Systemen unentdeckt blieben. Obgleich die Sensortechnik bereits heute in vielen Maschinen und Anlagen so verbaut ist, dass eine Abgabe der Daten an IT-Systeme für weitergehende Analysen möglich wäre, werden derzeit lediglich winzige Mengen des Datenvolumens genutzt – bedeutsame Geschäftsvorteile verpuffen.Stitched Panorama

Durch die intelligente Auswertung von Sensordaten lässt sich erkennen, wenn Bauteile oder Fertigungsprozesse erste Symptome aufweisen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten. Daraufhin lässt sich gezielt und rechtzeitig in den Prozess eingreifen. Der durch prädiktive Analysen ermöglichte situationsgerechte Austausch von Ersatzteilen und auf den Punkt genaue Wartungsmaßnahmen gehören zu den Paradebeispielen von Big Data Analytics. Diese Anwendungsfelder lassen sich jedoch nach Belieben und individuell erweitern, denn wertvolle Rohdaten entstehen überall auf dem Shopfloor. So können mit Hilfe von Big Data Analytics  unzählige Produktionsvariablen im Prozessfluss analysiert werden, um die Produktreinheit abzusichern. Oder es lassen sich dort, wo konventionelle statistische Methoden und IT-Systeme überfordert sind, Ausschussraten drastisch verbessern.

Die Auswertung von Maschinendaten in Echtzeit gehört zu den anspruchsvollsten Bereichen von Big Data, denn Sensoren generieren Daten heute im Sekundentakt oder sogar weit darunter. Binnen weniger Stunden können Datenberge im Terabyte-Bereich entstehen. Auf Grund der Heterogenität der heutigen Maschinenlandschaft liegen Maschinendaten in den unterschiedlichsten Formaten vor; konventionelle Monitoring- und Analyse-Tools stoßen hier angesichts der Vielfalt, Geschwindigkeit, Größe und Veränderbarkeit dieser Datensätze sehr schnell an ihre Grenzen. Vor diesem Hintergrund ist ein neuer, speziell auf diese einzigartige Klasse von Daten ausgelegter Weg erforderlich, um beispielsweise die Produktion zu optimieren oder für die Früherkennung von Problemen durch den Einsatz von Diagnosedaten. Big Data Analytics-Methoden ermöglichen, diese Daten nach bislang unentdeckten Fehlermustern zu überprüfen. Werden Unstimmigkeiten festgestellt, erfolgt eine Untersuchung, ob es sich z. B. bei widersprüchlichen Datensätzen oder statistischen Ausreißern um wichtige Informationen mit Aussagekraft über Ineffizienzen oder Fehlerquellen handelt. So bekommen Daten, die vorher auf Grund des fehlenden Kontextes ohne Aussage waren, eine Bedeutung für den Produktionszustand – und zwar mit Blick auf die Zukunft, die sich aus den Daten ableiten lässt.

In der nächsten Entwicklungsstufe hin zu Maschinendaten 4.0 lassen sich nochmals erhebliche, ungeahnte Möglichkeiten im Produktionsumfeld erschließen – etwa wenn Daten über Maschinen hinweg in nahezu Echtzeit analysiert oder mit weiteren funktionsübergreifenden und externen Daten, wie Marktinformationen angereichert werden. Big Data in der Produktion wird somit zum Game Changer für die Fertigung, um die Durchlaufzeit zu verkürzen, Produktionsschwankungen zu meistern oder die Gesamtsteuerung deutlich zu vereinfachen.

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