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Neben diesen technischen Herausforderungen sind dann noch die Aspekte Data Governance und die Analysekompetenz an sich anzuführen. Schließlich sollte den Verantwortlichen bewusst sein, dass mit der Fähigkeit komplexer Auswertungen von Daten in Echtzeit die Gesamtbetriebskosten von Analysesystemen steigen werden. Runtergebrochen stellen sich also folgende Fragen: • Was ist die konkrete Zielsetzung? • Welche Daten werden dafür benötigt? • Wer übernimmt die Konzeption und Betreuung des Analysesystems? • Welche Verantwortlichkeiten und Compliance-Richtlinien gilt es zu definieren? • Welche Prozesse müssen eingeführt und überprüft werden? Generell gilt es festzuhalten, dass es im Bereich Advanced Analytics und Big Data nicht die eine Lösung gibt. Je komplexer das Erkenntnisinteresse, desto stärker muss bei der Umsetzung individualisiert werden. Daten in der produktion mit. Analysesysteme müssen also im Stande sein, sich in bestehende Umgebungen zu integrieren, über technische und fachliche Anforderungen zu skalieren und unterschiedliche Nutzertypen adäquat anzusprechen – vom Informationskonsumenten bis hin zum Data Scientist.
Zusammenfassung Für das effektive Shop-Floor-Management sowie zu Dokumentations- und Analysezwecke werden eine Vielzahl von Daten aus der Produktion benötigt. Bei der Erfassung der Daten kann zwischen manuell und automatisch erfassten Daten unterschieden werden. Dabei gewinnt die automatische Erfassung zunehmend an Bedeutung. Die automatisierte Datenerfassung, beispielsweise durch Sensorik, geschieht normalerweise nicht innerhalb von SAP-Lösungen. Hierfür sind spezialisierte Systeme in der Produktion verantwortlich. Die Daten werden durch diese Systeme erfasst, chronologisch abgelegt, aggregiert und vorverarbeitet bevor Zustandsinformationen an SAP weitergeleitet werden. Deutschland: PKW-Produktion April 2022 – Querschuesse. Daten bereitstellen und erfasste Daten interpretieren Author information Affiliations Waldbronn, Deutschland Manfred Dietrich Elektronisches Zusatzmaterial Copyright information © 2021 Der/die Autor(en), exklusiv lizenziert durch Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature About this chapter Cite this chapter Dietrich, M. (2021).
Durch das Erfassen von Daten entlang der gesamten Produktions- und Lieferkette können die dahinterstehenden Prozesse transparent gemacht werden und Optimierungspotentiale aufgedeckt werden. Je nach Augenmerk kann dies sowohl in nahezu Echtzeit erfolgen, aber auch Szenarien, in denen die Auswertung erst zu einem später definierten Zeitpunkt erfolgt, haben durchaus ihre Daseinsberechtigung. Welche Daten vernachlässigt werden können, ist eine Einzelfallentscheidung. Daten in der produktion deutsch. Je nach Erkenntnisinteresse sind hier andere Setups vorstellbar. Um die Entstehung von Datensilos zu vermeiden, ist es jedoch empfehlenswert, von Anfang an Maschinen- und Sensordaten mit Finanzkennzahlen und Marktdaten zu verzahnen. Nur so lassen sich Analysen erstellen, die operativen wie auch strategischen Nutzen haben. IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes Beispiel für den Big-Data-Einsatz im Produktionsumfeld von Großunternehmen beschreiben? T. Martens: Bei Unternehmen, die in der Förderung von Rohstoffen aktiv sind, hat das Sammeln und das Auswerten von Maschinen- und Sensordaten bereits eine lange Tradition.
Durch den Einsatz von In-Memory-Speicherkonzepten können die beiden Welten bei Bedarf oder für spezielle Anwendungsszenarien zusammengebracht werden. Die Frage nach Standards ist nicht leicht zu beantworten. Es ist davon auszugehen, dass verschiedene Technologien zur Speicherung von Daten zum Einsatz kommen. Neben den klassischen relationalen Datenbanken werden in Zukunft verstärkt NoSQL-Datenbanken und unstrukturierte Dateiformate den Analysepool erweitern. Es scheint, dass SQL als Abfragesprache für die verschiedenen Datenpools eine Renaissance erlebt, wie beispielsweise das Apache-Projekt "Drill" zeigt. Betriebsdatenerfassung in der Produktion - Selfbits. Darüber hinaus bietet JSON als Format für den Austausch von Daten zwischen Systemen und Applikationen eine hohe Flexibilität. Vor diesem Hintergrund sollten IT-Verantwortliche wenigstens auf diese beiden Standards achten.
Potenziale Obwohl sich Produktionsprozesse durch den intelligenten Einsatz geeigneter Big Data-Technologien signifikant optimieren lassen, findet dieser in der Produktionswirtschaft kaum statt. Welche Potenziale solche Werkzeuge in der Fertigungsindustrie bieten, erklärt dieser Fachbeitrag. Daten in der produktion corona. Bild: Merifond GmbH In allen Produktionsbereichen der Fertigungsindustrie laufen enorme Datenmengen auf. Die Herausforderung liegt darin, geeignete Technologien zu identifizieren und intelligent zur Optimierung der Produktionsprozesse zu nutzen. Vor allem im Bereich der Automobilproduktion besteht noch viel Optimierungsbedarf bei der proaktiven und vorausschauenden Nutzung der vorhandenen Produktionsdaten. Veranschaulichen lässt sich dies anhand eines klassischen Maschinenausfalls in der Automobilproduktion: Der Instandhalter bekommt einen Anruf, weil eine Maschine ausgefallen ist. Daraufhin prüft er vor Ort die Fehlermeldung und ermittelt die Ursache: Eine Befestigungsschraube ist durchgebrochen und muss erneuert werden.
Online-Schulung / 22. Juni 2022, 14. Dezember 2022 /Dauer: 2 Tage Kompakteinstieg Maschinelles Lernen in der Produktion Die zweitägige Schulung Kompakteinstieg »Maschinelles Lernen in der Produktion« gibt Ihnen einen Überblick über Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning in der Produktion, Projektphasen, sowie die Zusammenarbeit in einem Machine Learning Projekt. Sie lernen den Data Science Prozess von der Datenaufnahme über die Datenanalyse bis zur Modellierung im Detail kennen. Nach Abschluss der Schulung erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung Zielgruppe Domänen - und Prozessexpert*innen sowie Entscheider*innen in produzierenden Unternehmen, die Maschinelles Lernen in ihre Prozesse einführen möchten. Daten in der digitalen Produktion. Vorkenntnisse Es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt Zugangsvoraussetzungen Interesse an innovativen Methoden und Maschinellem Lernen Bitte nutzen Sie unsere FAQ für weitere organisatorische Fragen. Veranstaltungsdetails Programm Zeitlicher Rahmen 9. 30 - 17. 00 Uhr Tag 1 Einführung »Maschinelles Lernen in der Produktion«: Anhand von Use Cases aus der Produktion erhalten Sie einen Einblick in den Stand der Technik sowie einen Einblick, wie sich Machine Learning Projekte strukturieren lassen.
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