Big Data trifft Produktion
Neun Pfeiler der industriellen Smart-Data-Analyse
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v61i1-2.2394Schlagworte:
Datenanalyse, Industrie 4.0, Smart DataAbstract
Durch die zunehmende Digitalisierung von Maschinen werden in der Produktion immer größere Mengen an Daten aufgezeichnet. Um diese Daten sinnvoll nutzen zu können, bieten sich datengetriebene Verfahren an, die aber durch die spezifischen Randbedingungen in der Produktion oft scheitern. Hier liegt die Lösung in der
Kombination datengetriebener Verfahren mit vorhandenem Expertenwissen. Dieser Artikel beschreibt die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datenanalyse im Produktionsumfeld und einen industriellen Datenanalyseprozess am Beispiel des SIDAP-Projekts.
Literaturhinweise
TU München, Lehrstuhl für Automatisierung und Informationstechnik. (2018). SIDAP: Skalierbares Integrationskonzept zur Datenaggregation, -analyse, -aufbereitung von großen Datenmengen in der Prozessindustrie. Abgerufen von: www.sidap.de.
Trunzer, E., Weiß, I., Folmer, J., Schrüfer, C., Vogel-Heuser, B., Erben, S., ... & Vermum, C. (2017, December). Failure mode classification for control valves for supporting data-driven fault detection. In Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2017 IEEE International Conference on (pp. 2346-2350). IEEE.
Temmen, H., Argast, U., Welke, R., Theissen, M., & Wiedau, M. (2016). Intelligenter R&I-Austausch. atp magazin, 58(03), 54-65.
Trunzer, E., Kirchen, I., Folmer, J., Koltun, G., & Vogel-Heuser, B. (2017, March). A flexible architecture for data mining from heterogeneous data sources in automated production systems. In Industrial technology (ICIT), 2017 IEEE international conference on (pp. 1106-1111). IEEE.
Klettner, C., Tauchnitz, T., Epple, U., Nothdurft, L., Diedrich, C., Schröder, T., ... & Urbas, L. (2017). Namur Open Architecture. atp magazin, 59(01-02), 20-37.
Weiß, I., & Vogel-Heuser, B. (2018). Assessment of variance & distribution in data for effective use of statistical methods for product quality prediction. at-Automatisierungstechnik, 66(4), 344-355.
Trunzer, E., Wu, C., Guo, K., Vermum, C., & Vogel-Heuser, B. (2018, October). Data-Driven Approach to Support Experts in the Identification of Operational States in Industrial Process Plants. In IECON 2018-44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (pp. 3096-3101). IEEE.
Vogel-Heuser, B., Karaseva, V., Folmer, J., & Kirchen, I. (2017). Operator knowledge inclusion in data-mining approaches for product quality assurance using cause-effect graphs. IFAC-PapersOnLine, 50(1), 1358-1365.
Vermum, C., Unland, S. (2018). Schadensfallklassifikation von Ventilen und Retrofitting von bestehenden Anlagen: Anwendung für die Ventilfehlerdiagnose. In Produktions- und Verfügbarkeitsoptimierung mit Smart Data Ansätzen: Automation Symposium 2018, B. Vogel-Heuser, Ed., Göttingen: Sierke VERLAG, 2018, pp. 29–37.
Folmer, J., Kirchen, I., Trunzer, E., Vogel-Heuser, B., Pötter, T., Graube, M., ... & Arnu, D. (2017). Big und Smart Data-Herausforderungen in der Prozessindustrie. Automatisierungstechnische Praxis (atp), 1(59), 58-69.
Schleinitz, P., Steffen, M. (2018). Das SIDAP-Cloud-Konzept für Smart Data-Anwendungen in der Prozessindustrie. In Produktions- und Verfügbarkeitsoptimierung mit Smart Data Ansätzen: Automation Symposium 2018, B. Vogel-Heuser, Ed., Göttingen: Sierke VERLAG, 2018, pp. 93–107.
Venables, W.N., Smith, D.M. (2018). An Introduction to R: Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics, Version 3.5.1. Abgerufen von: https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf
Shearer, C. (2000). The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining. Journal of data warehousing, 5(4), 13-22.
Kirchen, I., Schütz, D., Folmer, J., & Vogel-Heuser, B. (2017, July). Metrics for the evaluation of data quality of signal data in industrial processes. In Industrial Informatics (INDIN), 2017 IEEE 15th International Conference on (pp. 819-826). IEEE.
Downloads
Veröffentlicht
Ausgabe
Rubrik
Lizenz
Die Zeitschrift und alle in ihr enthaltenen Beiträge und Abbildungen sind urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Bearbeitung in elektronischen Systemen. Auch die Rechte der Wiedergabe durch Vortrag, Funk- und Fernsehsendung, im Magnettonverfahren oder ähnlichem Wege bleiben vorbehalten.
