Analyse großer industrieller Datensätze. Wie werden große Datensätze in der fertigenden Industrie analysiert und verwertet?

Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 1,3, Hochschule Fresenius München, Sprache: Deutsch, Abstract: Innovative Technologien haben dem Menschen erst durch Wasserdampf, dann mithilfe von Elektrizität routinierte, mechanische Arbeiten abgenommen. Die Digitaltechnik ermöglicht zudem eine Verarbeitung von Informationen, um Betriebsprozesse fortlaufend zu optimieren und neu zu erfinden. Zusammen mit sensibler Sensorik können auch Fertigungsanlagen und deren Wartungsprüfung automatisiert werden und während einer laufenden Produktion Fehler vermieden werden, was zu einer höheren Qualität der Produkte führt. Statt handwerkliche Arbeiten durchzuführen, erhält der Mensch dadurch neue Aufgabengebiete bei der Kontrolle, Steuerung, Überwachung und Verbesserung von Maschinen. Unternehmen nutzen in industriellen Fertigungsanlagen verschiedenste automatisierte Lösungen von mehreren Herstellern. In einer Wertschöpfungskette entstehen in der Logistik eines speziellen Bauteils eines Zulieferers Daten über den Status der derzeitigen Position, durch Prüfungen auf Unversehrtheit und der vollständigen Zahlung der Transaktion. Das empfangende Unternehmen kann wieder- um ein Zulieferer eines weiteren Unternehmens oder Konsortiums sein. Falls die anfallenden Daten von Maschinen unterschiedlichster Hersteller und die Transaktionsdaten von einem Unternehmenszusammenschluss nicht durch standardisierte Schnittstellen, Formate, Sprache und Maßeinheiten gleichgeschaltet sind, entsteht eine Barriere. Diese muss mit zusätzlichem Aufwand und Investitionen aller beteiligten Unternehmen überwunden werden, um zeitnahe und aussagekräftige Rückschlüsse über den Zustand einer Produktionsanlage und der entsprechenden Logistik treffen zu können. Mit modernsten Technologien der elektronischen Datenverarbeitung können akkurate Aussagen über zukünftige Zustände erschlossen werden, sodass Steuerungskomponente Anpassungen der Produktionsumgebungen selbst übernehmen.

Constantin Sinowski ist IT-Consultant und hat während dem Studium in Wirtschaftsingenieurswesen Digital Engineering & Management mehr als zwei Jahre Erfahrung im Bereich Business Intelligence & Data Analytics, sowohl bei Hubert Burda Media Holding als auch TIER Mobility gewonnen. Dabei wurden Kernkompetenzen in der Anwendung von Microsoft Excel, Microsoft Power BI und KNIME zur Erstellung von Dashboards, Reports und Data Pipelines erworben so wie in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Technologien wie Power Automate, weiteren Stakeholdern und Teams, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen und zu optimieren.