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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Digitalisierungspotenziale der Instandhaltung 4.0 – Von der Aufbereitung binärer Daten zum Einsatz transparenter künstlicher Intelligenz

verfasst von : Jonas Wanner, Lukas-Valentin Herm, Christian Janiesch

Erschienen in: IoT – Best Practices

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Ein Kernbereich der von digitalen Informationen entscheidend profitieren kann ist die Instandhaltung von Maschinen. Sie dient der Gewährleistung eines reibungslosen Fertigungsablaufs. Mithilfe von Verfahren der Datenanalyse sollen hierfür künftig Maschinenzustandsdaten ausgewertet werden. Fraglich bleibt die aktuelle Beschaffenheit von Fertigungsanlagen im deutschen, produzierenden Mittelstand. Wie eine Umfrage zeigt, stammen Zustandsdaten noch immer überwiegend von Lichtschranken, Positionierungstastern und Motorspannungen. Binäre Datenwerte erschweren datenbasierte Auswertungsverfahren jedoch. Der Beitrag nimmt sich der Problemstellung an. Gemeinsam mit Partnern aus der Industrie wurde ein schrittweiser Entwicklungsansatz erarbeitet, wie trotz dieser Datenrestriktion eine umfassende Unterstützung möglich wird. Die Umsetzung basiert auf Techniken aus den Bereichen Process Mining und erklärbare künstliche Intelligenz. Ein Demonstrator evaluiert die Praxistauglichkeit.

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Metadaten
Titel
Digitalisierungspotenziale der Instandhaltung 4.0 – Von der Aufbereitung binärer Daten zum Einsatz transparenter künstlicher Intelligenz
verfasst von
Jonas Wanner
Lukas-Valentin Herm
Christian Janiesch
Copyright-Jahr
2021
Buch
IoT – Best Practices

Print ISBN: 978-3-658-32438-4

Electronic ISBN: 978-3-658-32439-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-32439-1_10

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