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DIGITALISIERUNG IN DER PRODUKTION:
VOM DATENPUNKT AUS DER MASCHINE BIS ZUM
ERSTEN DATA ANALYSIS PROJEKT
Web-Seminar wfg Soest und nexpro.digital GmbH
11. August 2020
nexpro
Die Digitalisierung in der Produktion ermöglicht die Erreichung veränderter
Zielbilder
Daten sämtlicher Prozesse Statt reaktiv wird dank prädiktiver
1 stehen digital, durchgängig und
rechtzeitig zur Verfügung
2 Technologien vorausschauend
gehandelt
Geschlossene Prozessregelkreise
Serviceprozesse arbeiten dem
bilden die Grundlage zur
Menschen automatisiert zu:
3 Reduzierung nicht wertschöpfender
Tätigkeiten, bspw. Administration,
4 kontinuierlichen Verbesserung.
Das Resultat eingeführter
Veränderungen ist direkt messbar
Transporte…
und auswertbar.
Der Mensch bleibt zentraler Entscheider, trifft jedoch
5 Entscheidungen nicht mehr aus dem Bauch heraus,
sondern datengestützt: Produktionsmengen,
Maschinenbelegung, Investitionen, etc.
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Sämtliche Funktionsbereiche können von der Digitalisierung profitieren.
Insbesondere der funktionsübergreifende Datenaustausch bietet Mehrwerte.
ERP MES SCADA …
Kunden- Reklamations-
Planung & Logistik & Instand-
Lieferanten- management
Steuerung Warenfluss haltung
Prozess
Process Qualitäts-
Personal Fertigung
Engineering sicherung
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Zahlreiche Beispiele verdeutlichen den jeweils spezifischen Mehrwert
Live-Daten aus Fahrerlose CMMS, Mobile
Vollständige
Forecasting, Produktion, Transportsysteme, Smart Geräte,
Rückverfolg-
EDI, Simulation mit Devices: Anbindung an Transparenz,
barkeit der
Managed digitalem Schatten, WMS, automatische Störungshistorie,
Prozess- und
Stocks Predictive Bedarfsmeldung und Predictive
Produktdaten
Technologien Zulieferung Technologien
Kunden- Reklamations-
Planung & Logistik & Instand-
Lieferanten- management
Steuerung Warenfluss haltung
Prozess
Process Qualitäts-
Personal Fertigung
Engineering sicherung
Flexibler Einsatz durch
Datenbasierte Online-Erfassung
Assistenzsysteme, Geschlossene
Optimierung, qualitäts-
Qualifikationsmatrizen, Prozessregel-
prozessdaten- bestimmender
Systeme zur kreise,
basierte Invest- Faktoren Closed
Mitbestimmung, Remote Selbstoptimierung
Planung Loop
Kollaboration
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Der Weg hin zur smarten Fabrik
Vgl.: Schuh, G. et al.: Industrie 4.0 Maturity Index. Managing the Digital Transformation of Companies (acatech
Digitalisierung Digitale Fabrik Smart Factory
6
Selbst-
optimierende
Prozesse und
Maschinen
5
Predictive
Analytics:
frühzeitige
4 Erkennung von
Wertschöpfungsmöglichkeiten
Trends
Data Analytics:
Korrelationen,
3 Anomalien und
STUDY), Munich: Herbert Utz Verlag 2017, p. 16.
Muster/Trends
Visualisierung Ist-
erkennen
2 Status und
1 Protokolle, Netzwerke, Historien,
Sensorik, MDE, BDE Datenbanken Digitaler Schatten
Daten digital Datenquellen Informationen Ursache & Wirkung Zukunft Autonomie
erfassen vernetzen verfügbar machen verstehen vorhersagen erlangen
Stufe der Datennutzung
Lean Transformation
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Stufe 1 betrachtet die digitale Erfassung der Daten, welche z.B.
über Sensorik oder manuelle Eingaben erzielt werden kann
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In Stufe 2 findet die Vernetzung von Datenquellen über Middleware
und die Vereinheitlichung der Kommunikation statt
Tablets
Manuelle
BDE
SQL
Middleware
Datenbank
Retrofit
Drehbank
anbindung
Direkt-
Fräse
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In Stufe 3 finden einfache Nutzungsformen statt. Die Informationen
werden beispielsweise über Dashboards bereitgestellt.
Historien von Anlagendaten; Visualisierung direkt an der Konfiguration von Dashboards mit Ignition! von Inductive
Anlage für den Maschinenbediener Automation
Quellen: Inductive Automation, IBM, i40-bw.de
Shopfloor Boards über MES oder eigene Webseiten Digital Twin mit Thingworx, Watson IoT oder elisa
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Ab Stufe 4 werden die gesammelten Daten (teil-)automatisiert
ausgewertet um ein zunehmendes Prozessverständnis zu fördern
Geschäftsverständnis: Datenverständnis:
Festlegung der Ziele und Datensammlung bzw. erste
Anforderungen Sichtung der verfügbaren Daten
Ableitung der konkreten Geschäfts- Daten- Ermittlung möglicher Probleme mit
Start
Aufgabenstellung verständnis verständnis Datenqualität
Ableitung der groben Vorgehensweise
Daten-
Bereitstellung: Datenvorbereitung:
vorbereitung
Aufbereitung und Präsentation Konstruktion des finalen
der Ergebnisse Datensatzes für die
evtl. Integration des Modells in Bereitstellung Modellierung
einen Entscheidungsprozess des
Auftraggebers Daten Modellierung
Evaluierung: Modellierung:
Auswahl des Modells, das die Anwendung geeigneter Data-
Aufgabenstellung am besten erfüllt Evaluierung Mining-Verfahren zur
sorgfältiger Abgleich mit der Optimierung der Parameter
Aufgabenstellung gewöhnlich Ermittlung mehrerer
Modelle
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Wie lassen sich mögliche Use-Cases in der eigenen Firma identifizieren?
Ansatz:
1. Identifizieren Sie Herausforderungen und offene Fragestellungen
in Ihrem Unternehmen
2. Prüfen Sie, ob diese Fragestellungen mit Machine Learning-
Ansätzen lösbar sind
3. Falls sie lösbar sind, überprüfen Sie die bestehende Datenbasis
4. Passen Sie gegebenenfalls die Datenerhebung an um eine
geeignete Datenbasis zu erhalten
5. Folgen Sie den Teilschritten des CRISP-DM-Models
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© nexpro.digital nexpro„Digital Factory in a box“ – über Open Source Lösungen lassen sich schnell
und kosteneffizient Testumgebungen umsetzen
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© nexpro.digital nexproIhr Ansprechpartner steht Ihnen für weitere Informationen gerne zur
Verfügung
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Joseph-von - Fr aunhofer -S tr aße 20
nexpro.digital GmbH Dortmund, Deutschland
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Dr.-Ing. Christian Magnus
Geschäftsfü hr er
magnus@nexpro.di gi tal
0176 2459 2004
0231 5869 2244
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