Industrial Data Analytics

Mit Industrial Data Analytics aus Daten Informationen gewinnen#

Maschinen, Anlagen und Produkte sind in Zeiten von Industrie 4.0 zunehmend untereinander vernetzt und produzieren immer größere Datenmengen. Mit Industrial Data Analytics können reine Daten in aussagekräftige Erkenntnisse verwandelt werden. Die gezielte Erfassung und Analyse dieser Daten aus Produktion, Fertigung und Entwicklung oder aus übergeordneten Geschäftsabläufen und Wertschöpfungsketten unterstützt Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Prozesse. Mit modernen Verfahren wie künstlicher Intelligenz und insbesondere maschinellem Lernen gewinnen Unternehmen wertvolle Informationen über ihre Prozesse, Produkte und Produktionssysteme und schaffen eine wichtige Grundlage für Optimierungsmaßnahmen und neue Geschäftsmodelle.

Unabhängig von der Branche, einer Dienstleistung oder einem Produkt können datengetriebene Erkenntnisse z.B. dabei helfen, Unternehmensprozesse effizienter zu gestalten, Kundenbedürfnisse zu erkennen und Wachstumspotenziale vorherzusagen. Die reine Verfügbarkeit von Daten schafft allerdings nicht automatisch Wettbewerbsvorteile. Bevor die Datenerhebung und -auswertung zum Erfolg führt, müssen grundlegende Voraussetzungen geschaffen werden. So sollte die Datenerfassung z.B. vollständig digitalisiert und strukturiert sein, Fachwissen im Unternehmen aufgebaut und Fragen zur Absicherung der Daten sollten geklärt werden.

Virtuelle Darstellung einer Analyse
© everythingpossible / Adobe Stock
Industrial Data Analytics ermöglicht die gezielte Erfassung und Analyse von Daten.

Daran forschen und arbeiten wir

Mit intelligenten Datenanalysen die verschiedenen Ebenen der industriellen Wertschöpfung zu verbessern – das ist unser Ziel. In Forschungs- und Industrieprojekten entwickeln wir Industrial Data Analytics-Methoden und damit verbundene Technologien und Lösungen. Dabei kombinieren wir ausgereifte Entwicklungsmethoden mit modernen Ansätzen der Datenanalyse und weiteren Feldern wie z.B. der Mensch-Maschine-Interaktion. Auch klassische Verfahren aus der Statistik, Regelungstechnik oder Methoden zur Datenvisualisierung kommen zum Einsatz. Der Fokus unserer Forschungsarbeit liegt dabei auf produzierenden Unternehmen, da die Analyse und Wertschöpfung aus Daten im industriellen Kontext besonderen Anforderungen unterworfen sind.

Unternehmen unterstützen wir von der Bestimmung möglicher Anwendungsfälle über die strukturierte Datenaufnahme bis zum Aufbau eigener Industrial Data Analytics-Lösungen. Wir helfen, systematisch Wissen aus den erfassten Daten zu generieren, Grundlagen für strategische und operative Entscheidungen zu schaffen, eine individuelle Datenstrategie zu entwickeln und umzusetzen. Mit Industrial Data Analytics begleiten wir die Transformation von Betrieben zu datengetriebenen Unternehmen bis zum Abschluss des Change Prozesses.

 

Lösungen aus dem Themenfeld Industrial Data Analytics#

© DIGI@GEA

Agile Produktplanung und -entwicklung

Im Projekt wurde ein Kennzahlencockpit entwickelt, um die Maschinenleistung und -effizienz für die Betreiber von GEA-Maschinen transparent zu machen.

© Fraunhofer IEM

KI unterstützt Validierung in der Automobilindustrie

In dem Projekt wird ein Assistenzsystem entwickelt, mit dem das Testen elektrischer und elektronischer Systeme automatisiert werden kann.

© BOOST 4.0

Big Data für die intelligente Instandhaltung

Mit Daten aus der Produktion Betriebsausfälle von Maschinen vorhersehen und sogar vermeiden: Das ist Ziel des Projekts »BOOST 4.0 – Big Data for Factories«.

© Benteler

KI optimiert Prozesse in Industrieunternehmen

Ziel des Projekts ist es, Unternehmen maschinelles Lernen für intelligente Produkte und Produktionsverfahren zugänglich zu machen.

© Fraunhofer IEM

Vom Produzenten zum Smart-Service-Anbieter

Unternehmen auf dem Weg vom Produkthersteller zum Anbieter von Smart Services zu begleiten- das ist das Ziel vom Forschungsprojekt IMPRESS.

    

Aktivitäten im Themenfeld Industrial Data Analytics#

Weiterbildungen Industrial Data Analytics#

Ein Roboter wird mit einem Tablet bedient.
© zapp2photo / Adobe Stock
Potentiale von Datenanalysen erkennen und wirkungsvoll nutzen.

Videos zum Thema Industrial Data Analytics#

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Digitalisierung der Entwicklungsarbeit: Projektvorstellung Boost 4.0 – Pilotfabrik Smart Maintenance #

Auch wenn Produktionsanlagen regelmäßiger gewartet und gepflegt werden, machen ungeplante Maschinenfehler spontane Reparaturen nötig – eine teure und zeitaufwendige Arbeit. Wie produzierende Unternehmen ihre Instandhaltung mittels kluger Datenanalyse optimieren können, stellen die Netzwerke Digital in NRW und it’s OWL gemeinsam mit BENTELER und dem Fraunhofer IEM vor.

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Online-Vortrag: Big Data und vorausschauende Wartung in der Produktion #

Künstliche Intelligenz, digitaler Zwilling, zirkuläre Wertschöpfung und Open Innovation: Neue Technologien und Methoden bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen. Im Rahmen der digitalen Innovationsschau hat Sebastian von Enzberg (Fraunhofer IEM) einen Vortrag über Big Data und vorausschauende Wartung in der Produktion gehalten.

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Data Analytics & Visualization: Forschungsprojekt Smart Headlamp Technology#

Moderne Scheinwerfersysteme müssen sich an Veränderungen der Lichtverhältnisse im Straßenverkehr anpassen und bieten daher hochkomplexe Funktionen wie zum Beispiel blendfreies Fernlicht. Künftig sollen Daten aus dem Feldeinsatz solcher Scheinwerfersysteme Aufschluss über spezifische Anwendungsszenarien und damit einhergehenden, potentiellen Degradierungen der Langzeitperformance geben. Das ist ein Teilziel einer Zusammenarbeit des Automobilzulieferers Hella mit dem Fraunhofer IEM im Rahmen des Verbundprojekts Smart Headlamp Technology