BigPro

Big-Data-Einsatz und eventbasierte Regelung zur Gestaltung von robusten Produktionssystemen

Ziel des Vorhabens war die Entwicklung einer branchenunabhängigen Big-Data-Plattform, die basierend auf Algorithmen zur Datenmustererkennung zu einem proaktiven Störungsmanagement in der Produktion beiträgt. Dabei wird der Produktionsfaktor Mensch als Datenquelle berücksichtigt. Das Störungsmanagement wird durch bedarfsgerechte Visualisierung der Störungen und Gegenmaßnahmen ergänzt.

Durch die technisch immer ausgereifteren Systeme sehen sich produzierende Unternehmen am heutigem Markt einer immer größer werdenden Datenflut gegenüber. Um diese Datenflut für die Unternehmen bearbeitbar und vor allem nutzbar zu gestalten, hatten wir es uns zur Aufgabe gemacht, Modelle und Algorithmen zur Verarbeitung der Daten zu entwickeln.
Ziel war hierbei eine branchenunabhängige, leicht zu implementierende Big-Data-Plattform. Hierdurch erhalten wir Zugang zu echtzeitfähigen Nutzungsdaten, mit deren Hilfe eine Datenmustererkennung entwickelt werden soll. Diese dient dann den Unternehmen als proaktives Störungsmanagement, mit dessen Hilfe Störungen frühzeitig erkannt oder vermieden werden können.
Um die Gesamtheit der relevanten Produktionsfaktoren im Unternehmen zu ermitteln, sollte hierbei auch der Mensch in das Störungsmanagement mit eingehen. Um die gesammelten Daten und die daraus entstehenden Erkenntnisse leicht verständlich und übersichtlich darzustellen, wurden die erforderlichen Visualisierungen der Störungen und Gegenmaßnahmen direkt in der Entwicklung mit berücksichtigt.
Wir haben somit eine bestmögliche Unterstützung der Entscheidungsebene im Management erreicht, damit diese auch bei unvorhergesehenen Störungen die richtigen Schritte einleiten kann.