Big-Data-Analysewerkzeuge für kleinere und mittelständische Produktionsunternehmen

Forschungsschwerpunkt
Digitale Wirtschaft und Gesellschaft
Laufzeit

01.05.2018 - 30.10.2020

Ziele
  • Vorrausschauende Instandhaltung
  • Optimale Werkzeugauswahl
  • Einfache, bedienbare und universelle Standard-Lösung
Beschreibung

Motivation: In modernen Produktionsbetrieben entstehen durch die voranschreitende Digitalisierung enorme Datenmengen, wobei Echtzeit-Prozessdaten von Industriemaschinen eine der wichtigsten Datenquellen sind. Ziel des Vorhabens ist die Konzeption und Entwicklung von software-basierten Analyseverfahren, um die vorhandenen Daten zu Effizienzsteigerungen in der Produktion zu nutzen. Bearbeitet werden die Bereiche: vorausschauende Instandhaltung (predictive maintenance) durch dynamische Prognosen der Lebensdauer von Werkzeugen in Industriemaschinen, optimale Werkzeugauswahl, Frühwarnsystem für Maschinenstörungen. Entwickelt werden sollen einfach handhabbare und universell einsetzbare Standardlösungen, um Big-Data-Spitzentechnologien auch für kleinere und mittelständische Produktionsbetriebe wirtschaftlich sinnvoll nutzbar zu machen. Dies wird erreicht durch die modernen Datenanalyseverfahren des maschinellen Lernens. Verfahren des maschinellen Lernens benötigen kein spezifisches Vorabwissen, sondern „lernen“ die Zusammenhänge im laufenden Betrieb selbstständig aus den Daten und sind daher prädestiniert für die Entwicklung von universell einsetzbaren Systemen. Ein besonderer Fokus liegt dabei darauf, dass durch die Auswahl geeigneter Methoden und Visualisierungen das System nicht als Black-Box agiert, sondern Entscheidungen für den Anwender nachvollziehbar sind.

Projektziele: Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines software-basierten Analyseverfahrens zur Steigerung der Effizienz in Produktionsbetrieben. Hierzu soll eine einfach bedienbare und universell einsetzbare Standard-Lösung zu folgenden Themenfeldern entwickelt werden: • vorausschauende Instandhaltung (predictive maintenance) durch dynamische Prognosen der Lebensdauer von Komponenten (Werkzeugen) in Industriemaschinen • Optimale Werkzeugauswahl • Frühwarnsystem für Maschinenstörungen

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