Produktionsbezogene Dienstleistungssysteme auf Basis von Big-Data-Analysen (ProData)

29.05.2018
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Moderne Produktionstechnik liefert schon heute eine Vielzahl an Prozess- und Produktdaten zur effizienten Steuerung von Maschinen oder Produktionsprozessen. Diese Daten werden bisher nur lokal in sogenannten Dateninseln gespeichert und weiterverarbeitet. Durch eine intelligente Verknüpfung und Korrelation dieser Dateninseln können bisher unbekannte Zusammenhänge erkannt und für die Prozessoptimierung verwendet werden. Insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellt dies jedoch eine Herausforderung dar, da einerseits die Methoden und andererseits die Potentiale nicht ausreichend bekannt sind.

Ziel des Verbundprojektes ProData ist es, Unternehmen - insbesondere KMU - zu befähigen, die Potenziale moderner Datenanalyse zu erkennen und wirtschaftlich zu nutzen, ohne zunächst erhebliche Anlaufinvestitionen (z.B. Sensortechnologie, Kompetenzen, Datenvernetzung) tätigen zu müssen.

Es sollen Dienstleistungen einschließlich der notwendigen Geschäftsmodelle entwickelt und anhand von konkreten Anwendungsfällen demonstriert werden. Die Dienstleistungen basieren auf Bedürfnissen, welche bei den Kunden, d.h. Unternehmen, im Produktionsumfeld identifiziert werden. Zudem werden die zur Erfüllung der Dienstleistung benötigten Daten definiert. Es werden dabei folgende Kategorien betrachtet: (i) Daten liegen vor, werden aber nicht verwertet, (ii) Daten fallen an, werden aber nur flüchtig gespeichert (z.B. SPS) und (iii) eine Datengrundlage ist nicht vorhanden, d.h. zusätzliche Sensorik und Messtechnik ist erforderlich. Darüber hinaus werden übertragbarere und einfach nutzbarere Big Data-Analysemethoden entwickelt, welche einen Beitrag zur Wertsteigerung in der Produktion liefern. Schließlich werden Geschäftsmodelle inkl. der Rahmenbedingungen und eines Vertriebskonzepts, in dem die Dienstleistungen einen möglichst hohen gesamtwirtschaftlichen Nutzen spenden, erarbeitet.

Unternehmen sollen somit befähigt werden, Optimierungspotentiale und -bedürfnisse in eigenen produktionsnahen Prozessen in Bezug auf datengetriebene Dienstleistungen zu identifizieren. Die Dienstleistungen werden in Form von Geschäftsmodellen konsolidiert und zur Verfügung gestellt. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass eine Übertragbarkeit und Replizierbarkeit der Ergebnisse gegeben ist. Durch die Verwendung von standardisierter Sensorik sowie nicht-proprietärer Softwarelösungen wird erreicht, dass die Dienstleistungen und die damit verbundenen Big Data-Analysen im Anschluss dem Nutzerkreis der KMU in der produzierenden Industrie zur Verfügung stehen und wirtschaftlich genutzt werden können.

Förderinstitution:
Bundesministerium für Bildung und Forschung

Forschungspartner:
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – wbk Institut für Produktionstechnik (Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza)
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – AIFB Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (Prof. Dr. York Sure-Vetter)

Praxispartner:
Robert Bosch GmbH, Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH, Balluff GmbH, Arend Prozessautomation GmbH, CeramTec GmbH, Gebr. Pfeiffer SE, Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH, Seuffer GmbH & Co. KG, USU Software AG