Hinter diesem Begriff versteckt sich die vierte industrielle Revolution. Nach der Erfindung der Dampfmaschine (1. Revolution), dem Einsetzen von Fließbändern (2. Revolution) und der Einführung von IT und Elektronik (3. Revolution), folgt nun eine neue technische Grundlage besierend auf intelligenten und digital vernetzten Systemen für Hersteller - auch unter dem Begriff "Smart Factories" bekannt.
Informations- und Kommunikationstechnik sollen nun in die Industrie eingebunden werden und dabei helfen, dass gesamte Produktionsketten selbstorganisiert werden - vom Arbeiter zum fertigen Produkt wird ständig kommuniziert und kooperiert - um damit die Wertschöpfungskette zu optimieren. Dies wird auch durch neue Möglichkeiten der technischen Assistenzsysteme unterstützt. So erhalten Produktionen zusammengefasste und verständliche Informationen, um damit nötige Entscheidung über Änderungen in der Produktionskette einzusehen (falls das System automatisiert wird) oder selbst treffen zu können.
Der wohl größte Vorteil von Industrie 4.0 besteht darin, dass trotz der Individualisierung der Produktion Kosten eingespart werden. Durch Optimierungen vom ersten Produktionsschritt an, sorgt man dafür, dass sich produzierter Ausschuss verringert. Und durch permanente Messungen und Kommunikation werden Produktionsausfälle durch maschinelles Versagen minimiert.
Kann Ihre Firma von Industrie 4.0 profitieren? Diese Frage stellen wir uns in Form einer Bedarfsanalyse. Unsere Leistung soll ihrer Firma helfen können und Ihnen auf lange Sicht nicht mehr Geld kosten. Eine kleine Firma mit nur wenigen Mitarbeitern und/oder geringer maschineller Ausrichtung kann höchstwahrscheinlich nicht von diesem Konzept profitieren - ob dem so ist oder nicht überprüfen wir natürlich gern.
Große Produktionsketten hingegen, vor Allem diese mit einem zu hohen Ausschuss, sollten das Konzept durchaus nutzen. Hier stellen wir fest, inwiefern das möglich ist und finden ihre eigene individuelle Lösung.
Wie gehen wir nach dem Schritt der Bedarfsanalyse vor? Nachdem festgestellt wurde, durch welche Messungen ihre Produktion Ausschüsse verringern und ganze Ausfälle vermeiden könnte, arbeiten wir mit dem vorhandenen Material. Von uns angefertigte Messwerkzeuge messen beispielsweise den prozentualen Ausschuss und dessen Zusammenhang mit der Temperatur oder der Geschwindigkeit von Produktionselementen und sammeln somit täglich große Datensätze. Diese werden von uns statistisch ausgewertet, wobei uns das Konzept Big data zur Seite steht. Die Auswertungen helfen zu ergründen, wieso Ausschuss produziert wird. Sollte eines der Fehler-Symptome erneut auftreten, können Sie schließlich nahezu in Echtzeit darüber informiert werden und ihre Produktion anpassen.
Ein gutes Beispiel für die Verwendung von Industrie 4.0 und Big data stellt die Wartungslösung MAX der Thyssen Krupp AG dar. Mit Hilfe dieses Tools revolutionierten sie ihre eigene Aufzugswartung. Konkret vebauten sie in Aufzügen Messelemente, die überprüfen, wie schnell Türen schließen, wie schnell beschleunigt wird und wie der Zustand der Komponenten insgesamt ist. Damit war es ihnen möglich Symptome auszumachen, die auftreten bevor einer ihrer Aufzüge ausfällt und konnten somit Komponenten austauschen bevor diese überhaupt in die Knie gingen. Dieses Beispiel zeigt auch, dass gerade Firmen mit andauernd laufenden Maschinen, die Schwerstarbeit leisten, davon profitieren solche Messungen durch zu führen.
Auf ihre Firma können sich ihre Kunden verlassen
Doch mit der Zeit lässt selbst die beste Maschine langsam nach
Ihre Produktion steht bis zur Reperatur still
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Eine dauerhafte Überwachung zeigt Echtzeitergebnisse und hilft bei der Instandhaltung
So vermeiden Sie Stillstand und ihre Produktion läuft weiter
Im Allgemeinen handelt es sich bei "big data", frei übersetzt, um messbare "Datenmengen". Je größer, komplexer, schnelllebiger oder unübersichtlicher solche Daten aber sind, desto unmöglicher erscheint es diese zu analysieren.
Deshalb fallen unter den Begriff Big data auch alle Möglichkeiten der Analyse von digitalen Datenmengen und deren anschließende Verwertung.
Genauso wichtig wie die Analyse ist auch das Sortieren der aufgezeichneten Datenmengen.
Die Digitalisierung hat es mit sich gebracht, dass es unmöglich wurde alle Daten dauerhaft zu speichern und auszuwerten.
Deshalb beschäftigt sich Big Data auch mit der Bewertung von behobenen Daten.
Um die gespeicherten Daten schließlich auszuwerten, bedarf es dem sogenannten Data-Mining.
Mit Data-Mining werden benötigte Erkenntnisse aus den Datenmengen gezogen. Man sucht nach Mustern, Modellen, Aussagen und überprüft Hypothesen und gelangt damit zum nötigen Wissen über seine Daten.
Um die Aussagekraft der gewonnen Datenmengen zu sichern durchschreitet man folgende drei Schritte: die Erfassung - die Auswertung - die Darstellung. Jeder der drei Schritte birgt ganz eigene Herausforderungen, doch wir stellen uns diesen. Trotz gestiegenem Datenvolumen aus wachsender Anzahl von Datenquellen und in unterschiedlichen Datenformaten schaffen wir es Struktur in die Daten unserer Kunden zu bringen. Schließlich erreichen wir mit Hilfe von statistischen Auswertungen im letzten Schritt auch komplexe Zusammenhänge sinnvoll darzustellen. Und das nahezu in Echtzeit.
Trotz der Verarbeitung vieler Datensätze ist es uns wichtig die Effektivität dieser so weit wie möglich auszubauen. Hierzu befassen wir uns zunächst immer mit der Optimierung von Datenbanken und der erforderten Datenspeicherung, was den Import von Daten beschleunigt. Außerdem unterstützt dieses Vorgehen uns dabei unterschiedliche Informationstypen schnell zu analysieren. Damit schaffen wir es erfolgreich die Suche und Abfrage von Daten schneller zu gestalten und sogar die gleichzeitige Bearbeitung mehrerer Abfragen nicht zu einem Problem werden zu lassen.
Die Anonymisierung von erhobenen Daten ist zwar nicht immer notwendig, v.a. weil die Meisten Erhebungen individuell sind und niemand Anderes etwas herausziehen könnte. Werden Daten über den Zustand von Maschinen erhoben, so ist es weniger wichtig hier auf Verschlüsselung und Anonymisierung zu achten. Anders hingegen verhält es sich, wenn es sich um personenbezogene Daten handelt.Laut dem IDC werden nur die Hälfte aller schützenswerten Daten tatsächlich geschützt - Wir wollen dazu beitragen das zu ändern.
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