Erkenntnisse aus großen Datenmengen

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Analytics-Reifgradmodell in Anlehnung an Alex Bekker (Bild: IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover)

Big Data im Produktionsumfeld

Der Branchenverband Bitkom erwartet, dass das Zusammenspiel von Internet-Technologien und Big-Data-Verfahren in den kommenden Jahren zu deutlichen Produktivitätssteigerungen in der Industrie führen wird. Die Kombination aus preiswerten Sensortechnologien, IT-Infrastrukturen mit hoher Leistung sowie flexiblen und vorausschauenden Analyse- und Planungssystemen verändert das Produktionsumfeld nachhaltig. Das Industrial Internet of Things (IIoT) ermöglicht die Betrachtung von Produktionsprozessen nahezu in Echtzeit durch den Einsatz von Technologien wie 5G.

So kann laut Bitkom eine Umgebung zur optimalen Steuerung des Produktionsumfangs, der Materialien und der Energieträger geschaffen werden. Die Nutzung der großen anfallenden Datenmengen kann durch die Implementierung geeigneter Big-Data-Werkzeuge erfolgen, beispielsweise durch effiziente Erfassungs-, Speicher-, Abrufsysteme, Data Mining und proaktive Modelle. Der Einsatz der Werkzeuge ermöglicht deutlich schnellere Recherchen aus dem Datenpool, hilft Optimierungsschritte hinsichtlich Maschineneinstellungen einzuleiten oder lässt Aussagen zu frühzeitigen Wartungsmaßnahmen zu. So kann die Produktherstellung erleichtert, die Produktleistung verbessert und im Idealfall auch die Produktlebensdauer verlängert werden.

Herausforderungen für KMU

KMU werden beim Ersteinsatz von Big Data mit einigen Herausforderungen konfrontiert. Erste große Hürden sind vielfach Bedenken der Geschäftsführung und Mitarbeiter hinsichtlich des Datenschutzes und der Manipulation. Auch muss innerhalb der Belegschaft eine Vertrauensbasis gegenüber den zum Einsatz kommenden Algorithmen geschaffen werden. Vielfach besteht darüber hinaus eine große Unsicherheit hinsichtlich des Aufwand-Nutzenverhältnisses und der Frage, ob die benötigten Kapazitäten und Qualifikationen im Unternehmen vorhanden sind. So fehlen insbesondere KMU oft entsprechende Fachkräfte. Die notwendigen Werkzeuge und Techniken zur Implementierung von Big Data lassen sich in das Datenmanagement und die Datenanalytik unterteilen. Dabei umfasst das Datenmanagement die Erfassung,

Aufzeichnung, Extraktion, Bereinigung, Notierung und Integration von Daten. Die Datenanalytik verarbeitet die Daten, umfasst die Durchführung von Analysen, das Anlegen von Modellen und die Nutzung dieser zur Entscheidungsfindung. Für die Durchführung eines Big-Data-Projektes in einem produzierenden Unternehmen existiert seit 2019 die VDI/VDE-3714-Richtlinie. Die darin dargestellten Phasen werden iterativ im Projekt durchlaufen. Bei der Durchführung eines Big-Data-Projektes müssen zunächst einige Voraussetzungen erfüllt werden, beispielsweise eine ausreichende Datenqualität. In der anschließenden Definitionsphase werden Fragen sowie Ziele präzisiert. Darauf aufbauend erfolgt eine Sondierung der Datenlage, gefolgt von der Datenbewirtschaftung. Hier werden zumeist verschiedene Datenquellen zusammengeführt.

Aus den Daten wird nun in der Modellierungsphase ein auswertbares Modell generiert und dieses für die Datenanalyse genutzt. Nach einer Validierung des Modells kann eine erste Bewertung der Datenanalyse-Ergebnisse hinsichtlich der Projektziele vorgenommen werden. Als Bewertungsunterstützung kann hierbei auf die Visualisierung der Daten und Ergebnisse zurückgegriffen werden. Die vorletzte Phase widmet sich der Umsetzung und Einführung der Big-Data-Anwendung. Zum Abschluss wird gemäß der Richtlinie auf die nachhaltige Sicherstellung des erzielten Projekterfolgs eingegangen.

Alternativ zur VDI/VDE-3714-Richtlinie können die etablierten organisatorischen Prozessmodelle KDD-Prozess, CRISP-DM oder SEMMA angewendet werden.

Was gilt es zu tun?

Dieser Beitrag beschreibt das Potential und einige Herausforderungen in Verbindung mit Big-Data-Projekten im Produktionsumfeld. Um einen Mehrwert aus großen Datenmengen generieren zu können, sind spezielle Kompetenzen erforderlich. Dieses Knowhow liegt bei KMU derzeit allerdings selten vor. Um sich zukünftig Wettbewerbsvorteile durch Big Data verschaffen zu können, sind KMU gefordert, ihre bestehenden Unternehmensstrukturen dahingehend anzupassen und Vorurteile gegenüber Big Data abzubauen.

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