Durchgängige Datenverarbeitungsprozesse zur Wissensentdeckung in „Data Lake“ in der Prozessindustrie

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Die „vierte industrielle Revolution“ hält zunehmend Einzug in viele deutsche Industrieunternehmen und bietet mit neuen Lösungen vielfältige Optimierungsmöglichkeiten von Herstellungsprozessen. Gerade die Optimierung auf Basis von Anlagen- und Prozessdaten hat in den letzten Jahren durch die Verbreitung von Datenanalyse-Tools basierend auf KI-Methoden zugenommen. Dabei sind Daten aus verschiedenen Phasen des Anlagenlebenszyklus von Planung und Engineering über das Betreiben bis hin zur Instandhaltung für die Optimierung relevant. Die Daten werden häufig ohne weitere Beschreibung in einem Datencenter gespeichert, sodass das Verstehen, Zuordnen und Verarbeiten ohne Hilfe von Produktionsexperten kaum möglich ist. Zudem haben Daten häufig unterschiedliche Strukturen, Formate und Qualität. Ohne durchgängige, automatische Verarbeitung sind Erhebung, Integration und Aufbereitung der Daten für Analysezwecke daher sehr aufwändig und nehmen typischerweise 70% - 80% des Bearbeitungsaufwandes in Analyseprojekten ein. Daraus ergeben sich zwei Forschungsfragen:

  • Wie können Anlagen- und Prozessdaten so strukturiert, mit zusätzlichen Kontextinformationen angereichert und abgespeichert werden, damit sie für spätere Analysen leicht zugänglich und nutzbar werden?
  • Wie können Daten aus verschiedenen Quellen möglichst automatisch integriert und für bestimmte Analysemethoden bereitgestellt werden?

Durch Kooperationen mit Industrieunternehmen werden Daten von realen Produktionsanlagen und -prozessen zum Behandeln der obengenannten Forschungsfragen betrachtet. Des weiteren werden Methoden für die Kontextualisierung und Abspeicherung der Daten sowie für deren Integration entwickelt. Aufbauend darauf wird ein Konzept für durchgängige Datenverarbeitungsprozesse zur Wissensentdeckung entwickelt.

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