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Digitalisierung und Big Data in der Industrie

22.06.2018

Digitalisierung und Big Data in der IndustrieKünstliche Intelligenz, Smart Hospital, Cyber-Sicherheit, Smart City und Industrie 4.0 waren die wichtigsten Themen auf der Techsummit 2018. Nach und nach findet die Digitalisierung in allen Bereichen des Lebens und der Gesellschaft Anwendung, einschließlich der öffentlichen Verwaltung.

Der estnische Politiker Kalle Palling bestätigte, dass die Verbesserung der Dienstleistungen des öffentlichen Sektors nach relativ schneller Informatisierung, die sich in Form von E-Government abspielte, erfolgte.

Fachleute der Künstlichen Intelligenz erinnerten die Besucher an die vielen Vorteile der menschlichen Intelligenz, die noch nicht so bald von den "Denkmaschinen" übertroffen werden. Sie zögerten jedoch nicht zu bemerken, dass die Entwicklung der Fähigkeiten des menschlichen Gehirns aufrechterhalten werden muss.

Die Technologien der erweiterten und virtuellen Realität (AR und VR) werden zunehmend außerhalb der Unterhaltungsindustrie eingesetzt, vor allem für die Schulung neuer- und die Umschulung von Mitarbeitern, oder für die Durchführung von Wartungsaufgaben, bei denen die Funktion der Visualisierung eine Reparatureffektivität erhöht. Mehrere Stimmen auf dem Treffen behaupteten, dass die Zukunft der Produktion in der additiven Fertigung in Form von 3D-Druck liegt.

Das Thema Big Data dominierte Diskussionen an der Schnittstelle zu Industrie 4.0, da Big Data ein fester Bestandteil des Konzepts der vierten industriellen Revolution (4IR) entlang autonomer Roboter, digitaler Zwillinge, industrielles Internet der Dinge (IIoT), erweiterter und virtueller Realität usw. ist.

Vertreter von IT-Unternehmen, die mit Industrieunternehmen zusammenarbeiten, einschließlich ANASOFT, bestätigten die Bedeutung der Datensammlung. Diese unbestreitbar wichtige Position bestätigt auch den derzeitigen Trend, dass die meisten Unternehmen in Datenakkumulation und Analysetechnologien investieren, da die Entscheidungsträger richtige Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung haben müssen, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Die digitale Transformation von Unternehmensprozessen, auch über moderne Branchenlösungen wie die Smart Industry Solution EMANS, ermöglicht eine effektive Datenerfassung aus den Hallen und deren anschließende Verarbeitung für Analyse, Simulation und Prognose. Die Datenakkumulation ist besonders für Unternehmen erforderlich, die künstliche Intelligenz in Form von selbstlernenden Maschinen und auto-optimierenden Produktionssystemen in ihre Betriebsprozesse integrieren.

Zu den häufigsten Anwendungen der Datenerfassung und -Visualisierung gehören Arbeitsüberwachung, Abschreibung von digitalen Arbeitskräften, Überwachung von Produktions- und Transportausrüstung und -Material, Evaluierung der Gesamtarbeitswirksamkeit (OLE), Bewertung der Gesamtanlageneffektivität (OEE), Materialausnutzungseffektivität, Generierung einer einzigartigen Geburtsurkunde für Produkte und Transparenz in den Herstellungsprozessen.

Als Teil von Smart Industry-Lösungen sind Daten für die Optimierung von Prozessen und die Steigerung ihrer Effektivität von entscheidender Bedeutung. Zum Beispiel können bei der Identifikation von Mikro-Ausfallzeiten oder deren Ursachen Stufen schlechter Qualität in dem Fertigungsfluss erfasst und entfernt werden, indem Datensammlung und -analyse verwendet werden.

Unternehmen können die Vorteile der Big Data Analyse bei der Produktanpassung nutzen (in erster Linie zur Analyse des Verbraucherverhaltens), um die Qualität der Prozesse und Produkte zu sichern und die Lieferkette mittels Predictive Analytics zu verwalten.

Predictive Analytics bietet eine breite Palette von Anwendungen in der Fertigung und Logistik. Künstliche neuronale Netze verarbeiten umfangreiche Datenmengen, um Korrelationen und Muster zu identifizieren und somit für die vorausschauende Instandhaltung oder Lagerverwaltung und den Materialtransport eingesetzt werden können, um unter Berücksichtigung der aktuellen Umstände und der laufenden Bedingungen die am besten geeigneten und optimalen Routen zu identifizieren.

 

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