Daten Analyse

Big Data Plattformen

Datenanalyse auf Komponenten-, Maschinen- und Anlagenebene hilft bereits heute bei der Optimierung und Instandhaltung technischer Systeme. Übergeordnete Optimierungspotentiale auf Fabrik- und Unternehmensebene bleiben jedoch ungenutzt. Die lückenlose Analyse der gesamten Daten einer Fabrik und eines Unternehmens stellt eine große Herausforderung dar. Heterogene Datenquellen und Datensilos müssen mit möglichst geringem Aufwand in eine Plattform integriert werden. Die Plattform selbst muss in der Lage sein große Datenmengen robust zu transportieren, verteilt zu speichern und parallel zu analysieren. Sie muss außerdem einfache Möglichkeiten für die Implementierung von Micro-Services bieten. So können z. B. Apps für die Materialfluss- und Energieoptimierung das in riesigen Datenmengen verborgene Potential heben und helfen die Unternehmenseffizienz zu steigern.

Kontakt:
Florian Pethig
Fraunhofer IOSB-INA
Langenbruch 6 | D-32657 Lemgo

 

Künstliche Intelligenz für Condition Monitoring

An der wandlungsfähigen Produktionsanlage wird die Anwendung Künstlicher Intelligenz für das Condition Monitoring dargestellt. Datenerfassungssysteme und Algorithmen können das Systemverhalten lernen und  Anomalien, beispielweise fehlerhaftes Zeitverhalten im System,  nicht nur erkennen, sondern anhand der Sensorsignale auch präzise an der Anlage lokalisieren. Basierend auf aus Daten gelernten Modellen unterstützt das Assistenzsystem an der Anlage die vorausschauende Wartung und erleichtert den Produktionsprozess. Ein Monitor zeigt den aktuellen Zustand der Anlage an und erkennt Unregelmäßigkeiten, indem Sensordaten analysiert und Ergebnisse anschließend visualisiert werden.

2018 Improve2

Kontakt:
Prof. Dr. Oliver Niggemann
Institut für Industrielle Informationstechnik der Hochschule OWL
Langenbruch 6 | D-32657 Lemgo