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Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.
Die Digitalisierung verspricht Unternehmen, die Wandlungsfähigkeit
und Produktivität bestehender Fertigungssysteme zu fördern. Durch
die Komplexität cyber-physischer Produktionssysteme liegen Produktionsdaten jedoch heterogen, unstrukturiert und isoliert vor. Die für
eine konkrete Aufgabe oder Fragestellung benötigten Daten werden
durch Digitale Schatten zielgerichtet verknüpft, abstrahiert und aggregiert, sodass eine wissensbasierte und echtzeitfähige Entscheidungsfindung in der Produktion möglich wird.
Der Begriff Internet of Things hat sich weltweit als Bezeichnung für die horizontale internetbasierte Vernetzung von Cyber-Physical Systems durchgesetzt. Das IoT ermöglicht dabei die Nutzung von Felddaten (z. B. Kundenverhalten) zur Realisierung von neuartigen digitalen Geschäftsmodellen. In den meisten Anwendungsfällen sind dabei große Mengen an Felddaten vorhanden, welche durch eine relativ kleine Anzahl von Parametern beschrieben werden. Die Übertragung des IoT-Ansatzes auf die Produktion wird – insbesondere in Deutschland – mit dem Begriff Industrie 4.0 bezeichnet. Das volle Potenzial dieses Ansatzes kann derzeit jedoch nicht vollständig genutzt werden, da der Zugang zu Daten aus der Produktion aus verschiedenen Gründen nicht möglich ist und die Daten aufgrund der komplexen physikalischen Wirkzusammenhänge sehr heterogen sind. Dies führt insbesondere in der Datenanalyse zu gänzlich neuen Herausforderungen.