Big und Smart Data
Herausforderungen in der Prozessindustrie
DOI:
https://doi.org/10.17560/atp.v59i01-02.623Schlagworte:
Big Data, Smart Data, Prozessindustrie, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Datenmanagementplattform, Mensch-MaschineAbstract
In der Prozessindustrie fallen eine Vielzahl unterschiedlicher, heterogener Daten an, und das Gesamtsystem kann aufgrund seiner Komplexität und Dynamik nicht komplett formal beschrieben werden. Daher untersuchen die Projekte Sidap und FEE die Eignung von Big- Data- und Smart-Data-Ansätzen in dieser Domäne. Obwohl beide Projekte unterschiedliche Ansätze verfolgen, ergeben sich gemeinsame Herausforderungen. Dieser Beitrag fasst diese zusammen und zeigt Lösungsansätze auf, beispielsweise durch die Schaffung eines gemeinsamen Datenverständnisses oder die Anreicherung der Daten mit Zusatzinformation.
Literaturhinweise
Vogel-Heuser, B., Schütz, D. und Folmer, J. (2015). Criteria-based Alarm Flood Pattern Recognition using Historical Data from Automated Production Systems (aPS). Mechatronics, 31, S. 89-100
Atzmueller, M., Klöpper, B., Mawla, H. A., Jäschke, B., Hollender, M., Graube, M., Arnu, D., Schmidt, A., Heinze, S., Schorer, L., Kroll, A., Stumme, G. und Urbas, L. (2016). Big data analytics for proactive industrial decision support. atp edition, 58(9), S. 62-74
Wiczorek, R. und Manzey, D. (2010). Is Operators‘ Compliance with Alarm Systems a Product of Rational Consideration? In: Proc. HFES 54, Santa Monica: Human Factors and Ergonomics Society, S. 1722-1726. Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/doi/ abs/10.1177/1071181311551061
McAfee, A., Brynjolfsson, E., Davenport, T.H., Patil, D.J. und Barton, D. (2012). Big Data. The management Revolution. Harvard Bus Review, 90(10), S. 61-67
Trunzer, E., Kirchen, I., Folmer, J. und Vogel-Heuser, B. (2017). A Flexible Architecture for Data Mining from Heterogeneous Data Sources in Automated Production Systems. In: Proceedings 18th IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), IEEE
Folmer, J., Schrüfer, C., Fuchs, J., Vermum, C. und Vogel-Heuser, B. (2016). Data-Driven Valve Diagnosis to Increase the Overall Equipment Effectiveness in Process Industry. In: Proceedings 14th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN), IEEE. Verfügbar unter: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/ mostRecentIssue.jsp?punumber=7800953
Nemati, H. R.; Steiger, D. M.; Iyer, L. S.; Herschel, R. T. (2002). Knowledge warehouse. An architectural integration of knowledge management, decision support, artificial intelligence and data warehousing. Decision Support Systems, 33(2), S. 143–161.
DIN EN 60534-2-1 (2012).Industrial-process control valves - Part 2-1: Flow capacity - Sizing equations for fluid flow under installed conditions. http://www.beuth.de
Hawkins, D. (1980). Identification of Outliers. London: Chapman and Hall
Atzmueller, M., Schmidt, A., Kloepper, B. und Arnu, D. (2016). HypGraphs: An Approach for Modeling and Comparing Graph-Based and Sequential Hypotheses. In: Proc. ECML-PKDD Workshop on New Frontiers in Mining Complex Patterns (NFMCP), Springer
Runde, S., Fay, A., Schmitz, S. und Epple, U. (2011). Wissensbasierte Systeme im Engineering der Automatisierungstechnik. at – Automatisierungstechnik, 59(1)
Jäschke, B. und Kroll, A. (2016). Ein Nächste-Nachbarn- Ansatz zur Anomaliedetektion bei Massendaten aus kontinuierlich betriebenen Chemieanlagen. In: Proceedings 26. Workshop Computational Intelligence, KIT Scientific Publishing
Pfeffer, J., Graube, M. und Urbas, L. (2014). Interaktion mit Big Data in Industriellen Wertschöpfungsnetzwerken. In: VDI-Berichte. Bd. 2222, VDI
Graube, M., Pfeffer, J., Ziegler, J., und Urbas, L. (2012). Linked Data as Integrating Technology for Industrial Data. International Journal of Distributed Systems and Technologies, 3(3), S. 40–52
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.
