Von der Datenerfassung zum Geschäftsmodell
− Die Themen im ICNAP

Damit Wertschöpfungsketten zur Herstellung komplexer und individualisierter Produkte deutlich flexibler und effizienter als bisher gestaltet werden können, stellt das ICNAP Forschungsfragen in sieben Themenfeldern in den Fokus seiner Entwicklungsarbeiten.

Sensorsysteme und Datenerfassung

Wie werden alle relevanten Daten entlang der Prozesskette erfasst?

Der erste Schritt auf dem Weg zur vernetzten, adaptiven Produktion ist die Datenerfassung. Dafür muss geprüft werden, welche Daten direkt in der Steuerung der Produktionsmaschine aufgenommen werden können und welche Daten nur durch zusätzliche Sensoren erhoben werden können. Sind zusätzliche Sensoren erforderlich, etwa für Parameter wie Temperatur, Geschwindigkeit oder Druck, müssen diese robust und zuverlässig in den Fertigungsprozess integriert werden.

Schnittstellen und Konnektivität

Wie kommunizieren die beteiligten Akteure und Systeme in der Produktion miteinander?

Werden die Produktionsdaten zuverlässig erfasst, wird dafür ein geeignetes Kommunikationsprotokoll, beispielsweise MQTT oder OPC-UA, ausgewählt und entschieden, ob die Kommunikation drahtgebunden oder drahtlos erfolgen soll. Die Partner im ICNAP untersuchen die Anforderungen der Datenübertragung hinsichtlich Datendurchsatz und Latenz für den jeweiligen Produktionsprozess und können schon heute Empfehlungen aussprechen.

Datensynchronisation und Middleware

Wie werden die Rohdaten zeitlich synchronisiert und mit Informationen angereichert?

Ist die Kommunikation innerhalb der Produktion hergestellt, muss festgelegt werden, wie Daten aus unterschiedlichen Quellen zeitlich synchron und mit unterschiedlichen Aufnahmefrequenzen normiert abgelegt werden. Auch die Beschaffenheit verschiedener Quellen und die erforderliche Genauigkeit der Daten werden in diesem Rahmen definiert, um Analyseergebnisse innerhalb der vernetzten Produktion korrekt vergleichen und bewerten zu können.

Datenmodellierung und Data Analytics

Wie werden die relevanten Daten ausgewählt und mit welchen Methoden wird Wissen aus ihnen generiert?

Um Mitarbeiter produzierender Unternehmen – vom Produktionsplaner über die Qualitätsmanagerin bis hin zum Maschinenbediener – bei ihren Entscheidungen noch besser zu unterstützen, muss geklärt werden, welche Daten der Prozesskette für sie relevant sind. Dafür wird der reale Prozess zunächst anhand der Daten digital modelliert. Mit geeigneten Data-Analytics-Methoden in Form von Machine-Learning-Algorithmen oder Korrelationsanalysen lassen sich dann Informationen aus den Daten gewinnen, die den Aufbau von Prozesswissen untermauern.

Digitaler Zwilling im Produktlebenszyklus

Wie werden Informationen und Wissen entlang des Produktlebenszyklus digital zusammengeführt und visualisiert?

Um die aufgenommenen Informationen und das gewonnene Wissen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu speichern und nutzen zu können, müssen die relevanten Daten zusammengeführt und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Als Ergebnis entsteht ein digitales Abbild des realen Prozesses mit dem es gelingen kann, diesen zielgerichtet und anwendergerecht zu visualisieren. Aus dem gewonnenen Wissen über den Prozess lassen sich dann Handlungsempfehlungen und Feedbackstrategien für die Produktion ableiten.

Cloudsysteme und IT-Architektur

Wie wird die geeignete Infrastruktur ausgewählt und die vorhandenen Systeme an diese angebunden?

Damit die digitalen Werkzeuge in die Produktion integriert werden können, bedarf es einer leistungsfähigen IT-Architektur. Dafür erprobt das ICNAP passende Datenbank- und Cloudsysteme für die unternehmensinterne oder -übergreifende Vernetzung, unter Berücksichtigung der gängigen Sicherheitsstandards, Normen und Regulierungen.

Digitale Geschäftsmodelle

Wie werden digitale Geschäftsmodelle entwickelt und in das traditionelle Produkt- und Dienstleistungsportfolio integriert?

Die vernetzte, adaptive Produktion verbessert die Produktion nicht nur durch zusätzliches Wissen, sondern ermöglicht sogar völlig neue Formen der Wertschöpfung durch erweiterte oder gänzlich neue physische Prozesse und Produkte. Auch für digitale Dienstleitungen wie Machining-as-a-Service oder Power-by-the-hour können je nach Anwendung digitale und datenbasierte Geschäftsmodelle entwickelt, klassifiziert und bewertet werden.