Forschungsprojekt für Big Data in der Industrie

Big DataData & Storage

Die Kombination von Produktions- und Geschäftsdaten ist Kern des von der Bundesregierung geförderten Projektes Intelligent Process Prediction based on Big Data Analytics, kurz iPRODICT.

Das Projekt iPRODICT (Intelligent Process Prediction based on Big Data Analytics) im Saarland erforscht unter der Konsortialführung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI) einen intelligenten Ansatz zur automatisierten Verbesserung von Geschäfts- und Produktionsprozessen.

Neben dem DFKI arbeiten auch Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS), Blue Yonder GmbH, Pattern Recognition Company GmbH, Software AG und nun auch der Anwender Saarstahl AG an diesem durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt.

Die Saarstahl AG ist ein gewichtiger Anwender. Das Unternehmen produziert jedes Jahr rund 2 Millionen Tonnen Stahl, der vor allem in der Automobilfertigung verwendet wird. Mehr als 100 Terabyte Prozessdaten entstehen im Laufe eines Jahres durch ein komplexes Netzwerk aus Laser-, Ultraschall-, Video-, Schwinungs- und Temperatursensoren. Diese Daten werden hauptsächlich für die Qualitätssicherung eingesetzt. Nun wird im Rahmen dieses Projektes nach neuen Wertschöpfungspotentialen in den Produktionsdaten gesucht.

Dabei soll das für die Produktionsüberwachung eingesetzte Sensornetzwerk mit der betriebswirtschaftlichen Ebene verbunden werden. Dadurch sollen beispielsweise Qualitätsschwankungen in der Stahlverarbeitung frühzeitig aufgedeckt und durch entsprechende Anpassungen der Produktions- beziehungsweise Geschäftsprozesse abgefedert werden.

Big Data in der Industrie. (Bild: Saarstahl AG)
Der Leitstand der Produktion bei Saarstahl. Im Forschungsprojekt iPRODICT sollen nun Wege gefunden werden, die Produktion noch besser auszulasten. (Bild: Saarstahl AG)

Dabei sollen im Industrieunternehmen Geschäftsabläufe prognostiziert und automatisiert in die Prozesssteuerung optimiert überführt werden können. Produktbezogene Nachbearbeitungen können beispielsweise schon während der Produktion vorbereitet werden. Mit den Ergebnissen aus iPRODICT soll schließlich die Auslastung der Produktionskapazitäten verbessert werden.

“iPRODICT zeigt, wie Big Data in Unternehmen für eine vorausschauende  Planung und optimierte Produktionsprozesse sorgt. Mit solchen Werkzeugen werden die umfangreichen Produktionsdaten, die heute ungenutzt bleiben, zu einer wertvollen Ressource für die Produktion”, fasst Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas, verantwortlicher Abteilungsleilter im BMBF, die Vorteile von iPRODICT zusammen.

Der entwickelte iPRODICT-Ansatz wird als technologischer Prototyp in die Prozessfertigung beim Anwendungspartner Saarstahl AG implementiert, getestet und validiert. Damit sollen auch Nutzenpotenziale einer Industrie 4.0 verdeutlicht werden. Eine wichtige Komponente ist dabei die Fähigkeit, Prognosen in die Produktion mit einzuplanen, was eine wichtige Komponente für den Bereich Industrie 4.0 ist.Saarstahl_Stahlwerk_Sekundärmetallurgie

“Predictive Applications werden in Zukunft eine Schlüsselrolle im Bereich Industrie 4.0 einnehmen”, erklärt Uwe Weiss, Geschäftsführer von Blue Yonder GmbH. “Denn durch die Überwachung sämtlicher Sensordaten von Maschinen können Produktionsprozesse mit weiteren Bereichen wie dem Qualitätsmanagement und der Wartung intelligent miteinander verknüpft werden. Wichtige Kernprozesse im Unternehmen werden dadurch wesentlich effizienter und kostengünstiger gesteuert. Der Weg hin zu einer vernetzten digitalen Welt wird so greifbar.”

“Für ein weltweit agierendes Stahlunternehmen wie Saarstahl mit Kunden, die höchste Qualität bei immer kürzeren Produktzyklen verlangen, ist die digitale Vernetzung schon heute ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor”, erklärt Dr. Karlheinz Blessing, Vorstandsvorsitzender der Saarstahl AG. “Wenn wir durch iPRODICT zukünftig Produktionsprozesse optimieren oder sogar einsparen können, ist das ein sehr vielversprechender Ansatz.”

 

 

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