Qualitätssteigerung in KMUs Mit Data Mining die Produktion optimieren

Mit Data Mining lassen sich Prozesse im Maschinenbau optimieren.

07.02.2018

In kleinen und mittleren Unternehmen gibt es zwar viele Daten, die Hinweise für die Optimierung von Fertigungsprozessen geben können, aber noch wenige Möglichkeiten, diese auszuwerten. Das möchten Informatikerinnen und Informatiker der Hochschule OWL in Höxter im Projekt „Data Mining-basierte Optimierung der Produktion, ihrer Steuerung und Überwachung“ (kurz: DROPS) ändern.

Kurze Produktionszeiten, wenig Ausschuss, kein Stillstand der Maschinen: Produktionsanlagen müssen viel leisten, um den wirtschaftlichen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden. Wo Verbesserungspotenziale liegen oder ob Anlagen Gefahr laufen, durch Defekte auszufallen, lässt sich häufig aus den Daten herauslesen, die die Maschinen während ihrer Arbeit sammeln. Doch um die Aussagen dieser Daten zu überblicken und zu verstehen, braucht es Experten, die sich vor allem kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) nicht leisten können.

Automatisierte Datenaufbereitung

Deshalb zielt das Projekt DROPS darauf, die großen Mengen an Daten möglichst automatisiert so aufzubereiten, dass auch grundqualifiziertes Personal aus ihnen korrekte Schlüsse ziehen kann. Entstehen soll eine interaktive Darstellung von Datenanalysen, die im Multi-Touchmodus auf Bildschirmen bedient werden kann – und perspektivisch auch über Gesten und Sprache. Hieran arbeiten Informatikerinnen und Informatiker von der Hochschule Ostwestfalen-Lippe gemeinsam mit der Hochschule Weserbergland und dem Unternehmen Next Vision.

Der Schwerpunkt des Fachgebiets Betriebliche Informationssysteme der Hochschule OWL liegt im Projekt DROPS auf der Datenanalyse zur Produktionsoptimierung. „Wir wenden Verfahren des Data Mining an, um Muster in der Produktion zu erkennen“, sagt Professorin Jessica Rubart, die das Fachgebiet leitet. Solche Muster verraten beispielsweise, in welchen Situationen im Produktionsprozess besonders viel Ausschuss entsteht. Die Hochschule Weserbergland legt den Fokus auf die Optimierungsalgorithmen für die Produktion. Next Vision ist spezialisiert auf Business Intelligence Lösungen. „Die Kunden von Next Vision fragen vermehrt nach Business Intelligence Software, die im Kontext der Produktion eingesetzt werden kann“, erklärt Rubart zum Hintergrund der Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft.

Weitere KMUs können sich beteiligen

Das Projektteam vom Fachbereich Umweltingenieurwesen und Angewandte Informatik setzt auf bestehenden Software-Systemen von IBM, Microsoft und aus dem Open Source-Bereich auf, passt diese an die konkreten Anforderungen an und erweitert sie um neue Funktionen. „Wir versuchen, ohne vorherige Prozess- und Anlagenmodellierung direkt aus den vorliegenden Daten der Maschinen Schlüsse zu ziehen. Oft sind die Daten auch nicht vollständig – da untersuchen wir, mit wie wenig Ausgangsmaterial wir zuverlässig arbeiten können“, so Rubart. Die im Projekt analysierten Daten sind real – sie stammen aus KMU, die den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern Einblicke in ihre Datensammlung geben und im Gegenzug Hinweise auf Verbesserungspotenziale in ihren Produktionsabläufen erhalten. Weitere Unternehmen können sich noch am Projekt beteiligen. „Das ist eine Win-Win-Situation: Wir erhalten Daten für die Forschung, die Unternehmen analytische Ergebnisse“, betont die Informatik-Professorin.

Ein besonderes Augenmerk legen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf eine gut verständliche und leicht zu bedienende Darstellung der Daten. Hierbei arbeiten sie unter anderem mit den Multi-Touchfunktionalitäten von Bildschirmen – so lassen sich durch die händische Steuerung auf dem Desktop Statistiken auswählen, verschieben, markieren, bearbeiten. „Die Interaktion läuft fast so wie mit einem Stift auf Papier. Es können auch mehrere Leute gleichzeitig auf den Bildschirmen arbeiten“, so Rubart zum gegenwärtigen Stand der Software. Für die Zukunft ist noch mehr Komfort geplant: In DROPS fließen Ergebnisse des parallel laufenden Projektes „Digitaler Boardroom 2.0“ ein, in dem ebenfalls das Fachgebiet Betriebliche Informationssysteme und Next Vision kooperieren. Hier arbeiten sie an Lösungen für die Steuerung der Software über Gesten und Sprache.

Praxiserfahrung während des Studiums

In die Forschung sind auch studentische Hilfskräfte eingebunden, die hier Praxiserfahrung sammeln können. Beispielsweise führt ein Student der Angewandten Informatik zurzeit eine Umfrage unter seinen Kommilitoninnen und Kommilitonen durch, um zu erfahren, welche Handbewegungen für eine Gestensteuerung der Software als natürlich wahrgenommen werden. Diese Gestensteuerung könnte beispielsweise für die kontaktlose Bedienung der Software in einem größeren Konferenzraum genutzt werden. Vor allem im Fach Business Intelligence in der Studienrichtung Wirtschaftsinformatik fließen zudem Ergebnisse aus den Forschungsprojekten direkt in die Lehre ein.

Das Höxteraner Team kooperiert auch mit der SmartFactoryOWL in Lemgo, wo unter anderem ein Demonstrator für das Projekt entstehen könnte. In der SmartFactoryOWL arbeiten die Hochschule OWL und das Fraunhofer IOSB-INA seit 2016 gemeinsam an Lösungen für die intelligente Fabrik. Das Projekt DROPS wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms für den Mittelstand (ZIM) gefördert. Das Fördervolumen liegt bei rund 370.000 Euro für zwei Jahre, einen zusätzlichen Eigenanteil trägt der Wirtschaftspartner Next Vision. Das Projekt „Digitaler Boardroom 2.0“ erhält eine Förderung von 15.000 Euro über Innovationsgutscheine des Landes Nordrhein-Westfalen.

Bildergalerie

  • Professorin Jessica Rubart und ihr Mitarbeiter Benjamin Lietzau zeigen, wie sich die Darstellung der Datenanalyse per Multi-Touch-Bedienung am Bildschirm steuern lässt.

    Professorin Jessica Rubart und ihr Mitarbeiter Benjamin Lietzau zeigen, wie sich die Darstellung der Datenanalyse per Multi-Touch-Bedienung am Bildschirm steuern lässt.

    Bild: Hochschule OWL/ Katharina Thehos

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