Smart Data Services für Produktionssysteme

Smart Data Services für Produktionssysteme#

Ziel des InnoTeams »Smart Data Services für Produktionssysteme« ist es, durch die gemeinsame Strategieentwicklung und Bearbeitung von Aufgaben auf dem Gebiet der datengetriebenen Dienstleistungen das Verständnis für Industrie 4.0 aus den verschiedenen Blickwinkeln von produzierenden Unternehmen, IoT-Anbietern, Servicedienstleistern und Wissenschaft signifikant zu vertiefen. Durch die Kooperation von Wirtschaft (geschäftsorientiert) und Wissenschaft (lösungsorientiert) werden hierzu wichtige Kenntnisse und Erfahrungen aus den jeweils unterschiedlichen Arbeitsumfeldern gegenseitig vermittelt. Im Verlauf des Projekts werden die unternehmensseitigen Kernteammitglieder zudem befähigt, diese neuen Geschäftsbereiche eigenständig weiterzuentwickeln und weitere Mitarbeiter im Unternehmen diesbezüglich zu qualifizieren.

Um die Projektziele zu erreichen, wurde ein kooperativer Ansatz zur Lösung grundsätzlicher Fragestellungen des produktionstechnischen Umfelds entwickelt. Ziel des Ansatzes ist es, die geschäftsrelevanten Handlungsbedarfe von Maschinenherstellern, Maschinenbetreibern und Serviceunternehmen mit den potenziellen Industrie 4.0-Lösungsansätzen von IoT-Dienstleistern zu vereinen, um für jeden der beteiligten Partner optimale Lösungen zu entwickeln. Den innovativen Kern des Ansatzes bildet eine multivalente Datennutzung, bei dem Daten nicht mehr nur für eine einzelne Zielstellung (z. B. Condition Monitoring) oder einen einzelnen Partner (z. B. Maschinenbetreiber) erfasst, sondern nach Möglichkeit auch für alle anderen relevanten Fragestellungen (z. B. Prozess- / Technologieoptimierung, Produktionsplanung, fortlaufende Systemoptimierung) oder Partner (z. B. Maschinenhersteller, Service Provider, Wissenschaft) genutzt werden. Im Ergebnis wird erwartet, dass eine Maximierung des Nutzens der Datenerfassung erfolgt, wodurch sich die Kosten für die kontextspezifische Zielstellung und den einzelnen Partner signifikant reduzieren können.