Der Begriff Big Data bezeichnet Datensätze, die so groß sind, so schnell generiert werden und so vielfältig sind, dass sie die Möglichkeiten herkömmlicher Datenverwaltungswerkzeuge und Anwendungen übersteigen. Er ist die Essenz der Industrielle Digitalisierung und das Rohmaterial für die’Künstliche Intelligenz (KI).
Vertiefte Definition : Big Data wird nicht nur durch sein Volumen definiert, sondern auch durch die 3 V die ihre Herausforderungen und Chancen beschreiben :
- Volumen : Die massive Menge an generierten Daten. In der Industrie sind dies Terabytes an Daten, die kontinuierlich von Tausenden von Sensoren gesammelt werden IoT (Internet der Dinge), Systeme MES (Manufacturing Execution System), und ERP (Enterprise Resource Planning).
- Velocity : Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, gesammelt und vor allem verarbeitet werden. Die Analyse in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit) ist entscheidend für die Vorausschauende Wartung und die Optimierung der Prozesse von Serienproduktion.
- Sorte : Die Vielfalt der Datenformate und -quellen: strukturierte Daten (ERP-Datenbanken), halbstrukturierte Daten (XML-Dateien) und unstrukturierte Daten (Videos, Bilder von Machine Vision, (z. B. Textdateien, rohe Sensordaten).
Die Herausforderung von Big Data, gelöst durch das Machine Learning und Analyse, besteht darin, diese rohe Masse an Daten in verwertbare Informationen für die’Operative Exzellenz.
Die Rolle von Big Data in der industriellen Leistung
Für KMU und Experten in Wirtschaftsingenieurwesen, Die Nutzung von Big Data ist ein Hebel für die Transformation der Gesellschaft. Industrielle Leistung :
- Prädiktive und präskriptive Analyse : Big Data ist der Treibstoff für die Vorausschauende Wartung. Durch die Analyse komplexer Muster in historischen Daten können Algorithmen Maschinenausfälle mit bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen und so den TRS (Synthetische Ertragsrate). Es hilft auch, die optimalen Bedingungen (Temperatur, Geschwindigkeit) zu identifizieren, um die beste Qualität.
- Optimierung von Prozessen : Die Analyse von Flussdaten ermöglicht es, genau zu sehen, wo Verschwendung auftritt (Muda), dynamisch die Lokalisierung von Erdrosselnde Flaschenhälse (Bottleneck) und die tatsächlichen Auswirkungen von’Kontinuierliche Verbesserung.
- Rückverfolgbarkeit und Qualität : Big Data ermöglicht eine Rückverfolgbarkeit Die Daten der Ausrüstung (über das’IoT und der MEINE), die Rohstoffcharge (über die’ERP und die Nomenklatur - BOM), und das Ergebnis der Qualitätskontrolle (Machine Vision), die die vollständige Einhaltung des Herstellungsordner.
- Erweiterte Simulation : Massive Daten werden zum Aufbau und zur Kalibrierung von Digitale Zwillinge (Digital Twin), Diese Methode ermöglicht es, die Auswirkungen von Änderungen am Produktionssystem zu simulieren, bevor diese physisch umgesetzt werden.
Herausforderungen für KMU und die Intervention von Industrial Engineering
Die Einführung von Big Data ist nicht ohne Hindernisse, insbesondere für Unternehmen mit disparaten IT-Systemen:
- Integration von Quellen : Die größte Herausforderung ist das Sammeln und Vereinheitlichen von Daten aus heterogenen Systemen (Automaten, MEINE, ERP) in einer zentralisierten und strukturierten Plattform.
- Sicherheit und Governance : Verwalten Sie den Zugang, die Vertraulichkeit und die Sicherheit dieser Informationsmengen, insbesondere bei der Vernetzung von Systemen (OT und IT).
- Analytische Fähigkeiten : Über die internen Kompetenzen verfügen, um Modelle zur’IA und von Machine Learning und Rohdaten in nützliche Informationen umwandeln.
SXE Consulting hilft seinen Kunden, sich durch diese Herausforderung zu navigieren, indem er eine klare Datenstrategie festlegt: Welche Daten sollen gesammelt werden (IoT), wie sie zu speichern sind (Cloud- oder Edge-Architektur) und welche vorrangigen Analysen zu implementieren sind, um eine schnelle Investitionsrendite zu erzielen (z. B.: Ausrichtung auf die 20% Daten, die 80% der Probleme von TRS).
Abschließend Big Data ist die Grundlage, auf der die’Industrie 4.0 baut ihre Fähigkeiten zu Intelligenz, Autonomie und Leistung auf. Ihr gutes Management ist der Schlüssel zur Umwandlung des digitalen Potenzials in einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.