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Smart Big Data in der industriellen Fertigung

Autor(en):
Hegenbarth, Yvonne [DBLP] ;
Ristow, Gerald H. [DBLP]
Zusammenfassung
In der industriellen Fertigung wird ein Bauteil im Laufe des Herstellungsprozesses immer wertvoller, so dass Störungen um Produktionsablauf oder Fertigungsfehler möglichst frühzeitig erkannt werden müssen. Im Zeichen von Industrie 4.0 geschieht dies mittels unterschiedlicher Sensoren, die automatisch ausgelesen werden oder selbst aktiv ihre Werte kommunizieren. Die Daten müssen analysiert und miteinander in Relation gesetzt werden. Es ist wünschenswert, diese Informationen in Echtzeit auszuwerten, insbes. wenn es sich um zeitkritische und aufwändige Herstellungsprozesse handelt. Die Sensordaten können durch Daten aus Logdateien und Datenbanken angereichert werden, um den Maschinenzustand vollständig zu beschreiben. Anhand von konkreten Anwendungsfällen aus der industriellen Fertigung zeigen wir, wie eine echtzeitfähige Streamingplattform helfen kann, die Produktion zu optimieren. Hierbei wird nicht nur die Qualität einzelner Bauteile betrachtet, sondern die gesamte Produktionsanlage, so dass Prozessabweichungen frühzeitig erkannt werden. Ebenfalls werden Vorhersagen sowohl zum Abnutzungsgrad von Maschinen und Werkzeugen gemacht als auch der mögliche Zeitpunkt einer manuellen Intervention vorausbestimmt.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Hegenbarth, Y. & Ristow, G. H., (2017). Smart Big Data in der industriellen Fertigung. In: Mitschang, B., Nicklas, D., Leymann, F., Schöning, H., Herschel, M., Teubner, J., Härder, T., Kopp, O. & Wieland, M. (Hrsg.), Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017). Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 587-596).
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DateienGroesseFormatAnzeige
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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-659-6
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
  • P265 - BTW2017 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web [56]

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