Projektüberblick#
Im Rahmen dieses Projekts habe ich ein komplexes Referenzsystem entworfen und implementiert, das es ermöglichte, nicht-standardisierte Fertigungssysteme sowie externe Sensoren effizient zu integrieren. Das primäre Ziel bestand darin, die relevanten Sensordaten nahtlos in den firmeneigenen Datalake zu überführen, um diese als zentrale Grundlage für Analysen und Optimierungen im Fertigungsprozess zu nutzen.
Die Effizienz dieser Datentransfervorgänge war ausschlaggebend für die Präzision der Analysen und die erfolgreiche Entwicklung von Machine Learning Modellen, die zur Optimierung der Fertigungsprozesse beitrugen.
Lösung: Verbindung von Systemen und Integration von Sensordaten#
Das Referenzsystem ermöglichte das Zusammenführen von nicht-standardisierten Datenquellen und externen Sensoren in ein zentrales System. Dabei wurden komplexe Datenformate vereinheitlicht und für Big-Data-Analysen zugänglich gemacht. Einige der wichtigsten Einsatzbereiche waren:
- Frühzeitige Erkennung von Werkzeugabnutzungen: Durch die Verwendung von Sensordaten konnten wir Abnutzungen an entscheidenden Werkzeugen frühzeitig erkennen und prädiktive Wartungsmaßnahmen einleiten.
- Früherkennung von Maschinendefekten: Maschinenausfälle können durch die kontinuierliche Analyse der Sensordaten oft vermieden werden, da sich Defekte lange vor dem tatsächlichen Ausfall abzeichnen.
Ergebnisse: Präventive Wartung und Machine Learning#
Durch die Integration der Sensordaten in den Datalake und die darauffolgenden präzisen Analysen konnten wir die Fertigungsprozesse kontinuierlich optimieren. Zu den wesentlichen Ergebnissen gehören:
- Verringerung von Maschinenausfällen: Die frühzeitige Erkennung von Fehlern ermöglichte eine präventive Wartung vor dem tatsächlichen Maschinenausfall, was Produktionsstörungen minimierte.
- Optimierte Werkzeugnutzung: Dank der durchgeführten Datenanalysen wurden Werkzeugwechsel geplanter und effizienter durchgeführt, was die Lebensdauer der Maschinen-Komponenten verlängerte.
- Zielgerichtete Machine Learning Modelle: Die im Datalake gespeicherten Sensordaten bildeten die Grundlage für die kontinuierliche Schulung und Verbesserung von Machine Learning Modellen, die wiederum zur Optimierung der gesamten Fertigungsabläufe beitrugen.
Fazit#
Mit der erfolgreichen Entwicklung und Implementierung des Referenzsystems zur Integration nicht-standardisierter Fertigungssysteme wurde ein entscheidender Schritt zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung in der Fertigung realisiert. Die Integration der Sensordaten in den Datalake ermöglichte fortschrittliche Machine-Learning-Analysen sowie die präventive Wartung von Maschinen, was zu einer signifikanten Reduzierung von Ausfallzeiten und verbesserten Produktionsabläufen führte.