Industrielle Datenanalyse Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken
Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme de...
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Springer Nature
2024
Springer Vieweg. in Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH |
| Edition: | 1 |
| Subjects: | |
| ISBN: | 3658427787, 3658427795, 9783658427795, 9783658427788 |
| Online Access: | Get full text |
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| Abstract | Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen. Das Buch richtet sich an Praktiker:innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler:innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten. |
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| AbstractList | Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen. Das Buch richtet sich an Praktiker:innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler:innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten. |
| Abstract_FL | Dieses Open Buch schlägt eine Brücke zwischen Theorie und Praxis für das produzierende Gewerbe im Zeitalter der Digitalisierung, der Industrie 4.0 und der Künstlichen Intelligenz. Es ist das Resultat eines vierjährigen Forschungsprojekts, das unter der Leitung des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund und der RapidMiner GmbH in Zusammenarbeit mit zwölf weiteren Partnern durchgeführt wurde. Das Hauptziel des Projekts war die Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform zur Förderung einer effektiven und kompetenzorientierten Zusammenarbeit in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Die zwanzig Beiträge in diesem Sammelband liefern umfassende Einblicke in die Forschungsergebnisse und schildern die gemeinsamen Erfahrungen der Partner aus produzierenden Unternehmen, Software- und Hardware-Anbietern sowie Forschungseinrichtungen. Im Fokus steht die Entwicklung von Lösungen, die in einem modularen Referenzbaukasten zusammengefasst sind. Dieser Baukasten unterstützt industrielle Datenanalysen und deren Integration in betriebliche Abläufe. Er fördert darüber hinaus eine kompetenzorientierte Zusammenarbeit und ermöglicht somit die Initiierung neuer Geschäftsmodelle und Kollaborationen. Das Buch richtet sich an Praktiker:innen aus der Industrie ebenso wie an Wissenschaftler:innen. Es liefert Impulse und bietet Hilfestellungen, um den Herausforderungen der digitalen Transformation zu begegnen und die Zukunft der industriellen Datenanalyse erfolgreich zu gestalten. |
| Author | Klinkenberg, Ralf West, Nikolai Deuse, Jochen |
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| SubjectTerms | Abschlussberich Algorithms & data structures Analysemodule Book Industry Communication Computer networking & communications Computer programming / software development Computing & information technology Datenvernetzung Industrielle Datenanalyse Kollaboration Kompetenzentwicklung Wertschöpfungsnetzwerke |
| Subtitle | Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken |
| TableOfContents | 6.3 Modularisierung industrieller Datenanalysen -- 6.3.1 Methodische Idee der Datenanalysemodule -- 6.3.2 Technischer Hintergrund der modularisierten Datenanalysen -- 6.4 AI-Toolbox als Enabler für das Nutzen und Teilen der Module -- 6.5 Zusammenfassung -- Literatur -- 7 Kompetenzentwicklung und -sicherung in der industriellen Datenanalyse von Wertschöpfungsnetzwerken -- 7.1 Einleitung und Motivation -- 7.2 Analyse und Anforderungsdefinition zum Themenfeld „Kompetenzaufbau und -sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken" -- 7.3 Konzeptuelle Entwicklung des Leistungsbereichs „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen" -- 7.4 Entwicklung und Implementierung im Bereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen" -- 7.5 Validierung und Optimierung -- 7.6 Zusammenfassung -- Literatur -- 8 Entwicklung neuer Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle -- 8.1 Motivation -- 8.2 Kollaboration für Data-Science-Projekte -- 8.2.1 Nutzungskonzept -- 8.2.2 Kollaborations-Werkzeuge -- 8.3 Datengetriebene Geschäftsmodellverbesserung -- 8.3.1 Nutzungskonzept -- 8.3.2 Lösungsarchitektur -- 8.3.3 Geschäftsmodellanalyse-Bausteine -- 8.4 Zusammenfassung -- Literatur -- Teil III Erfolgsgeschichten aus der Anwendung -- 9 Datengetriebene Arbeitsplangestaltung in der Automobilfertigung -- 9.1 Motivation -- 9.2 Datenbasierte Optimierung und Gestaltung von Montagelinien -- 9.3 Umsetzung der datenbasierten Entscheidungsunterstützung -- 9.4 Fazit -- Literatur -- 10 Kollaborative, modulare Datenanalyse als Werkzeug im Qualitätsmanagement -- 10.1 Motivation -- 10.2 Datenwissenschaft und Feldbeobachtung im Qualitätsmanagement -- 10.2.1 Datenwissenschaft im Qualitätsmanagement -- 10.2.2 Feldbeobachtung -- 10.3 Zielsetzung im Forschungsvorhaben -- 10.3.1 Befähigung und gezielte Qualifikation von Mitarbeitern -- 10.3.2 Niederschwelliger Einstieg in Datenanalysen für konkrete Anwendungsfälle 20 Industrielle Datenanalyse im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation -- 20.1 Ausgangssituation -- 20.2 Schlussfolgerungen -- 20.2.1 Herausforderungen -- 20.2.2 Potenziale -- 20.3 Fazit -- Literatur 14.2.1 Die Testanlage von PolyMerge -- 14.2.2 Der AKKORD-Autorenn-Demonstrator -- 14.2.3 Die AKKORD Lernstation -- 14.3 Fazit -- Literatur -- 15 Integration der Kundenmeinung ins Geschäftsmodell -- 15.1 Motivation -- 15.2 Kundensicht im Geschäftsmodell -- 15.3 Bewertung des Geschäftsmodells anhand von Kundenbewertungen -- 15.3.1 Auswahl von Kundenportalen als Datenquellen -- 15.3.2 Sentiment-Analyse und Abbildung auf den Business Model Canvas -- 15.3.3 Visualisierung der Analyse -- 15.4 Fazit -- Literatur -- 16 Vorgehensweisen für menschzentrierte Datenanalyseprojekte -- 16.1 Motivation -- 16.2 Interviewstudie zum Erfolgsfaktor Mensch und abgeleitetes Reifengradmodell -- 16.3 Mittelstandsstudie zu Hemmnissen bei der Einführung von Data Science und Künstlicher Intelligenz -- 16.4 Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten -- 16.4.1 Die Dimension menschzentriertes Design im Vorgehensmodell -- 16.4.2 Die Dimension Change-Management im Vorgehensmodell -- 16.5 Fazit -- Literatur -- Teil IV Verwendung der AKKORD-Plattform -- 17 Umsetzung des Backend im Autorenn-Demonstrator -- 17.1 Konzept des Demonstrators -- 17.2 Auslesen und Übertragen der Daten -- 17.3 Verwaltung der Daten im Backend -- 17.4 Weitergabe an die Analysemodule -- 17.5 Fazit -- Literatur -- 18 Umsetzung der Analysebausteine im Autorenn-Demonstrator -- 18.1 Konzeptionelle und technische Umsetzung des Demonstrators -- 18.2 Zugriffsmodule des Demonstrators -- 18.3 Analysemodule des Demonstrators -- 18.4 Nutzungsmodule des Demonstrators -- 18.5 Fazit -- Literatur -- 19 Realisierung eines I4.0-Lerndemonstrators im Rahmen des AKKORD-Projekts -- 19.1 Motivation -- 19.2 Hardware-technischer Aufbau und Funktion der Elemente der AKKORD-Lernstation -- 19.3 Entwicklung des hybriden Lernkonzeptes -- 19.4 Validierung und Optimierung -- 19.5 Fazit -- Literatur 10.4 Einsatz Industrieller Datenanalysen in der Feldbeobachtung -- 10.4.1 Inhaltliche und Methodische Umsetzung -- 10.4.2 Technische und strategische Einbindung -- 10.5 Fazit -- Literatur -- 11 Integrierte Datenanalyse zur Kollaboration in der Auftragsplanung -- 11.1 Motivation -- 11.2 Absatzprognose in der Auftragsplanung -- 11.2.1 Zielsetzung und Vorgehensweise -- 11.2.2 Modellbildung und Validierung der Absatzprognose -- 11.2.3 Einführung der Prognose in die betrieblichen Entscheidungsprozesse -- 11.3 Ergebnisse Validierung des Geschäftsmodells -- 11.4 Data Science Reifegrad und Mittelstand -- 11.5 Fazit -- Literatur -- 12 Potenzialanalyse industrieller Datenanalysen in der Produktion am Beispiel des Kunststoffschweißens -- 12.1 Motivation -- 12.2 Ablauf des Kunststoffschweißens -- 12.2.1 Prozessparameter und Datenquellen beim Schweißen -- 12.3 Nachrüstung zur Datenerfassung mittels ARENDAR -- 12.3.1 Datenakquisition -- 12.3.2 Webapplikation -- 12.4 Datenauswertung -- 12.5 Diskussion und Interpretation der Ergebnisse -- 12.6 Fazit -- Literatur -- 13 Kompetenzentwicklung und -sicherung mit einem digitalen Wissensdienst -- 13.1 Motivation -- 13.2 Umsetzung des Anwendungsfalls mit den entwickelten Ergebnissen -- 13.2.1 Definition und Ermittlung datenwissenschaftlicher Kompetenzen -- 13.2.2 Entwicklung eines digitalen Wissensdienstes -- 13.2.3 Generierung technologiebasierter Lernmodule -- 13.2.4 Integration von Kollaborationsmöglichkeiten -- 13.2.5 Erprobung in der praktischen Anwendung -- 13.3 Transfermaßnahmen und Umsetzung im Referenzbaukasten -- 13.4 Fazit -- Literatur -- 14 Retrofitting und Datenakquisition mittels Industrie 4.0-Technologien -- 14.1 Motivation -- 14.1.1 Herausforderungen nachträglicher Datenakquisition -- 14.1.2 Gateways und Retrofitting im produzierenden Gewerbe -- 14.2 Datenerfassung in AKKORD Intro -- Vorwort der Herausgeber -- Inhaltsverzeichnis -- Abbildungsverzeichnis -- Teil I Einleitung -- 1 Einleitung -- 1.1 Ausgangssituation -- 1.2 Verbundprojektziel -- 1.3 Forschungspartner -- 1.4 Vorgehensweise -- Literatur -- 2 Industrielle Datenanalysen im Mittelstand -- 2.1 Rahmen der Forschungsförderung -- 2.2 Ausgangssituation und Status Quo im Mittelstand -- 2.3 Nutzenpotenziale für Kleine und Mittlere Unternehmen -- 2.4 Ausblick -- Literatur -- 3 Ausgangssituation und technische Grundlagen -- 3.1 Einleitung -- 3.2 Technische Grundlagen -- 3.2.1 Referenzmodelle und -architekturen -- 3.2.2 Plattformkonzepte und Kollaborationsplattformen -- 3.3 Status Quo der vier Leistungsbereiche -- 3.3.1 Integrierte Datenvernetzung -- 3.3.2 Industrielle Datenanalyse -- 3.3.3 Kompetenzaufbau und -sicherung -- 3.3.4 Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle -- 3.4 Ausblick -- Literatur -- 4 Prozesskette der industriellen Datenanalyse -- 4.1 Motivation und Hintergrund -- 4.2 Prozesskette der industriellen Datenanalyse im Referenzbaukasten -- 4.3 Bausteine im Referenzbaukasten -- 4.4 Ausblick -- Literatur -- Teil II Leistungsbereiche im Referenzbaukasten -- 5 Konzeption und Entwicklung eines integrierten Datenbackends für die industrielle Datenanalyse -- 5.1 Anforderungen an das Datenbackend -- 5.2 Allgemeines Vorgehen zum Aufbau des Datenbackends -- 5.3 Lösungsbausteine -- 5.3.1 Dezentrale Datenvernetzung mit SP2IDER -- 5.3.2 Aufbau eines zentralen Datenmodells mit der Contact Elements-Plattform -- 5.3.3 Data Warehouse-Ansatz mit Power-BI -- 5.4 Diskussion und Entscheidungshilfe zur Auswahl der entwickelten Lösungsbausteine -- 5.5 Zusammenfassung -- Literatur -- 6 Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext -- 6.1 Einleitung -- 6.2 Anforderungen an die Generalisierung von Datenanalysen |
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