Tag "Datenqualität"

Single Source of Truth – und los geht’s mit Industrie 4.0!

Über den gesamten Produktionsprozess entstehen vom Einkauf der Rohstoffe bis hin zum Verkauf der Produkte jedoch unzählige Daten, die in irgendeiner Art und Weise miteinander zusammenhängen. Nicht umsonst ist daher eine zentrale Forderung im Rahmen der Digitalisierung die Single Soruce of Truth. Dieses Konzept der Datenhaltung ermöglicht allen Fachabteilungen den Zugriff auf eine zentrale Datenquelle, die stetig gepflegt wird und daher nur konsistente und redundanzfreie Daten enthält. Diese Datenhaltung verhindert Fehler durch die Nutzung unterschiedlicher Datengrundlagen, aber vor allem macht sie bestimmte Auswertungen erst möglich. Nur so lässt sich der Profit eines Unternehmens über die gesamte Wertschöpfungskette und über alle Ebenen konsistent abbilden. Nicht umsonst gilt sie als unumgänglich, um Industrie 4.0-Projekte zum Erfolg zu führen.

Weiterlesen

Hat NOA (k)ein Henne-Ei-Problem?

Derzeit entsteht NOA – NAMUR Open Architecture. NOA war eines des Hauptthemen auf der NAMUR-Hauptsitzung 2019. Zu NOA gehört für die Informationen der sichere Weg hinaus aus der Automatisierungspyramide und der sichere Weg wieder hinein. Und dazu auch noch die einheitliche Beschreibung der Komponenten und der Kommunikation, um ein möglichst offenes System zu schaffen. Letzteres ist in der NAMUR AG 2.8.2 für die Feldmesstechnik bereits erfolgt und abgeschlossen. Für die Prozessanalytik hat diese Arbeit in einer Zusammenarbeit der NAMUR AG 2.8.2 mit dem ZVEI (Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie) FA7 begonnen. Doch was beschäftigt eigentlich die Anwender hinsichtlich dieser Thematik genau. Und wie nehmen diese die Entwicklung wahr? Vor dem Hintergrund dieser Fragen könnte sich durchaus ein Gespräch wie das folgende zutragen.

Weiterlesen

NOA – hohe Datendichte für die Prozessanalytik

Prozessanalysatoren sind die Navgationssysteme für den Prozess, weil sie mit ihren qualitativen Daten aufzeigen, ob die Zusammensetzung eines Mediums im Prozess der gewünschten Zusammensetzung entspricht oder ob es Abweichungen gibt. Gleichzeitig dienen ihre Daten in vielen Fällen auch als Regelgröße, um Abweichungen bereits im Vorhinein zu vermeiden.Eigentlich sollte man (rhetorisch) fragen: Betreiberherz, was willst Du mehr?Eigentlich.

Weiterlesen

Künstliche Intelligenz: Nur neuer Hype oder verstecktes Potenzial?

Nach einer Studie der EITO soll sich Europas KI-Markt bis 2022 verfünffachen. Das Thema künstliche Intelligenz scheint derzeit in aller Munde zu sein. Doch was genau ist gemeint, wenn wir von künstlicher Intelligenz sprechen? Wer genau profitiert von ihrem Einsatz und wo versteckt sich das Potenzial für die Industrie?

Weiterlesen

Prädiktive Anlagenüberwachung weitergedacht

Genügend Zeit, um auf abnormale Prozesszustände zu reagieren, haben Operator oft nicht. Die Datenanalyse-Software gewährleistet durch eine Ampel-Funktion die richtige Priorisierung der Alarme – auch bei unbekannten Ereignissen. Mehr über Prädiktive Anlagenüberwachung erfahren!

Weiterlesen

Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 5: Control

In diesem letzten Schritt „Control“ der Datenanalyse können Sie den wirtschaftlichen Erfolg Ihrer Lösung überprüfen. Wie, erfahren Sie hier.

Weiterlesen

Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 4: Improve

Was machen aus den Ergebnissen der Datenanalyse? Prozessüberwachung? Soft-Sensoren? Online-Optimierer? Mehr über die Möglichkeiten erfahren…

Weiterlesen

Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 3: Analyse

Wichtig ist, dass Sie für die folgende Analyse möglichst viele vollständige Datensätze mit ausreichender Auflösung und guter Qualität haben. Sofern Sie auch alle notwendigen Informationen für eine kausalrichtige Zuordnung der Daten und alle weiteren wichtigen Informationen aus Dokumentationen zusammengetragen haben, können Sie endlich richtig loslegen…

Weiterlesen

Analysieren Sie Ihre Daten – Schritt 2: Measure

Im heutigen Post behandeln wir den Schritt Measure, also die Datenerfassung. Diese hat eine hohe Relevanz für den Erfolg des folgenden Schritts Analyse, der stark von der Qualität der Daten und der Frage abhängt, ob Sie tatsächlich alle wichtigen Parameter erfasst haben. Dieser Schritt ist auch für diejenigen interessant, die unabhängig von einer Datenanalyse ihre Datenqualität verbessern möchten.

Weiterlesen