Data Innovation Community “Industrie 4.0”

Ein wichtiger Treiber des starken Datenwachstums ist die Industrie 4.0 und damit untrennbar verbunden das “Internet der Dinge”. Durch das Internet wachsen reale und virtuelle Welt zum Internet der Dinge zusammen. Im Bereich Fertigung sind Maschinen, Produktionsanlagen und Lagersysteme zunehmend in der Lage, selbstständig Informationen auszutauschen, Aktionen anzustoßen und einander zu steuern. Ziel ist es, Prozesse in den Bereichen Entwicklung und Konstruktion, Fertigung und Service signifikant zu verbessern. Diese vierte industrielle Revolution steht für die Verknüpfung von industrieller Fertigung und Informationstechnologie – und damit für eine neue Stufe an Effizienz und Effektivität. Mit Industrie 4.0 entstehen neue Informationsräume, die ERP-Systeme, Datenbanken, das Internet sowie Echtzeitinformationen aus Fabriken, Lieferketten und Produkten miteinander verbinden.
In der Data Innovation Community “Industrie 4.0” sollen wichtige datengetriebene Aspekte der vierten industriellen Revolution erforscht werden, bspw. die vorausschauende Wartung von Produktionsressourcen oder auch das Auffinden von Anomalien in Produktionsprozessen.
Die Data Innovation Community “Industrie 4.0” richtet sich daher an alle interessierten Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die bzgl. dieser Aspekte gemeinsame Forschung betreiben wollen. Dies schließt sowohl Anwenderunternehmen mit ein als auch Unternehmen der Automatisierungsbranche sowie der IT-Branche.

DIC-Leitung

Plamen Kiradjiev
kiradjiev@de.ibm.com
IBM
plamen-kiradjiev
Dr. Tilman Becker
tilman.becker@dfki.de
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
tilman-becker
Zu einer Mitarbeit in der Data Innovation Community oder Teilnahme an deren Treffen kontaktieren Sie bitte das DIC per E-Mail unter industrie@sdil.de.
Mitglieder können auf die internen Foren im SAP Jam zugreifen.

Vorhersagende Wartung in Gefahr: Ein Churn-Warnsystem

Frühere Studien haben einen Konsens über den wirtschaftlichen Wert der Kundenbindung erzielt: (1) die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden sind viel höher, als die Kosten für den Erhalt des Kunden (Dawes und Swailes.1999); (2) langfristige Kunden kaufen mehr, und wenn sie zufrieden sind, können sie neue Kunden für das Unternehmen gewinnen (Ganesh et […]

SDSC-BW: Mit Smart-Data-Analysen verunreinigte Tankfüllstände frühzeitig erkennen

SDSC-BW: Mit Smart-Data-Analysen verunreinigte Tankfüllstände frühzeitig erkennen

.   Durch smarte Software-Lösungen können Tankfüllstände überwacht und Lagertanks vor Leerlauf oder Überfüllung geschützt werden. Dazu müssen viele verschiedene Sensordaten wie zum Beispiel Füllstand, Temperatur und Druck (Dichte) aufgenommen werden. Auf diese intelligenten Systemlösungen für Parkraum-, Tankstellen- und Tankinhalts-Management hat sich die Hectronic GmbH spezialisiert. Die Software-Lösungen optimieren die Wirtschaftlichkeit und Benutzerfreundlichkeit. Um Verunreinigungen […]

Smarte Techniker-Einsatzplanung (STEP)

Smarte Techniker-Einsatzplanung (STEP)

Das Forschungsprojekt „Smarte Techniker-Einsatzplanung“ (STEP) arbeitet daran Technikereinsätze effizienter zu planen und gleichzeitig die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen. Genutzt werden die durch neue Technologien bereitgestellten Informationen von und über Maschinen, z.B. prädizierten Servicebedarfes. STEP wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des Programms „Smart Service Welt I“ gefördert. Um die einzelnen Maßnahmen, z.B. […]

SDCS-BW: Kunststoffe veredeln – nicht nur oberflächlich

SDCS-BW: Kunststoffe veredeln – nicht nur oberflächlich

. Für die Potenzialanalyse stellte BIA Forst GmbH Daten aus der Produktion und dem ERP-System zweier Produktionsanlagen bereit. Die Produktionsdaten beinhalteten ausgezeichnete Produktionsmerkmale des Galvanisierungsprozesses (wie Zeitstempel, Dauer und Temperaturen) sowie die Sollwerte relevanter Prozessschritte der jeweiligen Chargen und ihrer zugehörigen Produktgruppe. Die ERP-Daten enthielten Informationen aus der Qualitätskontrolle, z.B. die Art und Anzahl von […]

SDCS-BW: Erkenntnissprünge in der Federproduktion

SDCS-BW: Erkenntnissprünge in der Federproduktion

. Da nur ein passender Zusammenhang aussagekräftige Analysen ermöglicht, galt es zunächst, die Daten aus der laufenden Produktion automatisiert den Daten der Warenausgangskontrolle zuzuordnen. Anschließend bestand die Schwierigkeit darin, aus den vielen komplexen Zusammenhängen sinnvolle Aussagen für die Produktionsleiter und Maschinenbauer abzuleiten. Das Pilotprojekt offenbarte Zusammenhänge zwischen verschiedenen Messmerkmalen. Dies ermöglicht der brandgroup eine noch […]

SDCS-BW: Daten auf Herz und Nieren geprüft

SDCS-BW: Daten auf Herz und Nieren geprüft

. Das Kaufverhalten von Kunden zu untersuchen, ist für Händler schon seit jeher von Interesse. Um die neusten Analysen durchführen zu können, musste das Expertenteam erst einmal die dafür notwendige Datengrundlage erarbeiten. Hierzu sichtete es die vorhandenen Datenbanken und stimmte die Datenstrukturen für eine Gesamtanalyse aufeinander ab. Der auf Basis der Smart-Data-Methoden entwickelte Ansatz des […]

SDSC-BW: Wissen besser vernetzen

Einen Technologie-Empfehlungsdienst aufzubauen, ist ein komplexes Vorhaben. Die Anforderungen an die smarten Technologien sowie die stetige Evaluation sind sehr hoch und erfordern eine gefestigte Methodik. Coral Innovation, ein junges Start-Up der Universität Stuttgart, implementiert genau einen solchen Dienst und wurde dabei vom SDSC-BW unterstützt. Die kostenlose Potenzialanalyse mit mehr als 8.000 binären Test-Klassifizierungsfragestellungen wurde im […]

SDSC-BW: Absatzprognosen von Form und Farbe

SDSC-BW: Absatzprognosen von Form und Farbe

. Eine bessere Planung für den Einsatz von Materialien durch die genauere Umsatzprognose war Ziel der Potentialanalyse des Möbelherstellers Vitra und dem SDSC-BW. Die Herausforderung für die Produktprognose des Unternehmens war die breite Palette an Farben und Materialien. In Zusammenarbeit mit Vitra entwickelten die SDSC-BW Experten ein Vorhersagemodel auf Basis der Vertriebszahlen des Vorjahres um […]

Analyse von Nutzerverhalten basierend auf Web-Protokoll-Daten am Beispiel von billiger.de

Statistische Aussagen auf Basis von Webseitenbesuchsprotokollen, wie beispielsweise die Click-Through-Rate, also die Anzahl der Klicks auf gelistete Angebote im Verhältniszu den gesamten Besuchen auf der Webseite, sind durch den deutlich dominierenden Bot-Anteil unter den Nutzern stark verfälscht. Preisvergleichsportale wie billiger.de haben das Bedürfnis, Nutzer ihrer Webseite in homogene Gruppen zu unterteilen, um präzise und zuverlässige […]

SDSC-BW: Vorausschauend die Energieeffizienz steigern

Luft benötigt für seine Kompression einen hohen Energieaufwand – die Energieeffizienz der dafür erbauten Druckluftsysteme zu verbessern ist ein großes Anliegen des Unternehmens Mader, Hersteller von Druckluftsystemen. Mit der Unterstützung vom SDSC-BW hat das Unternehmen anhand von Smart Data- Analysen seine Daten auf bislang unerkannte Muster untersucht. Eine kostenlose Potentialanalyse der Zeitreihendaten eines der Druckluftsystem […]