Data Analytics - Erfolgreicher Einsatz von Big Data in Produktion und Logistik

Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden Unternehmensdaten zunehmend als Teil der Wertschöpfung angesehen. Die Digitalisierung und Automatisierung der letzten Jahre ermöglicht eine umfangreiche Datenerfassung, die allerdings viele Unternehmen vor große Herausforderungen stellt. Einerseits sollen Echtzeitdaten für die Reaktion auf kurzfristige Änderungen analysiert und verarbeitet werden, andererseits sollen aus den gesammelten Daten zukünftige Ereignisse prognostiziert werden.

Durch Erkenntnisse aus Forschungs- und Entwicklungsprojekten in den unterschiedlichsten Bereichen der Produktion, Logistik und des Big Data Managements unterstützt die RISC Software GmbH ihre Partner und Kunden bei der Vorbereitung und Umsetzung auf diese neuen Aufgabenstellungen.

Data Analytics

Smarte Datenanalyse und Prognose

Die intelligente Vernetzung der Informations- und Kommunikationstechnologien garantiert starke Effizienz- und Qualitätssteigerungen für die Produktion und Logistik. Mit den smarten Technologien können Energie- und Ressourcenverbrauch reduziert sowie die Flexibilität und Agilität von Produktions- und Logistikabläufen erhöht werden.

Anhand intelligenter Verknüpfung von Analyse- und Prognosewerkzeugen lassen sich Daten ressourcenschonend und gewinnbringend verwerten. Big Data und Machine Learning Ansätze sind dabei entscheidende Komponenten und deren Einsatz wird die weitere Unternehmensentwicklung maßgeblich mitbestimmen.

Data Engineering erlaubt einen smarten Umgang mit großen Datenmengen auf Standardhardware. Neben dem echtzeitfähigen Import von anfallenden Sensordaten aus Produktions- und Logistiksystemen muss auch die effiziente Speicherung und Aggregation garantiert werden. Mittels moderner Methoden aus dem Bereich Machine Learning können diese Daten analysiert werden. Dabei werden Zusammenhänge, Korrelationen und Muster erkannt, welche zur Fehler- und Ursachenanalyse sowie zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung verwendet werden.

Mithilfe von mathematischen Prognosealgorithmen können Modelle zur Dynamisierung der Instandhaltungsintervalle und zugleich zur frühzeitigen Störungserkennung entwickelt werden. Dies bewirkt eine Effizienzsteigerung in den Produktions- und Logistikprozessen und gleichzeitig eine Verbesserung der Produktqualität.

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Referenzprojekte

Mit Data Analytics können Engpässe oder Überschüsse vorausgesagt werden, wie bspw. in den ausgewählten Projekten RTM-O, IPPO und HOPL.

RTM-O – Rail Transport Mobility Optimization

Im Projekt RTM-O entwickelt und konzipiert die RISC Software GmbH gemeinsam mit OMV, RCA, OnTec und IPH eine kollaborative Optimierung und Steuerung der Be- und Entladeprozesse per Bahn für die OMV, die eine End-to-End Eisenbahn-Lieferketten-Optimierung ermöglicht.

Weitere Infos unter: http://rtmo.iph-hannover.de und http://rtmo2.iph-hannover.de

IPPO – Intelligente Vernetzung von Prognose, Planung und Optimierung zur Gestaltung nachhaltiger Transportketten

Gemeinsam mit Fraunhofer Austria und Hödlmayr International AG entwickelt die RISC Software GmbH mathematische Prognosealgorithmen für die Supply Chain Planung, mit denen Materialflüsse vorausgesagt und damit verlässliche und nachhaltige Transportzyklen geplant werden können.

HOPL – Heuristic Optimization in Production and Logistics

Im Rahmen des Projektes HOPL werden Prognosemodelle für effizienteren Ressourceneinsatz im Transportbereich erstellt. Mit den gewonnenen Kurzzeitprognosen gelingt es der Gebrüder Weiss GmbH das Auftragsvolumen und die damit verbundenen Ressourcen besser zu planen.

Starten Sie mit Data Analytics

Die RISC Software GmbH stellt sich den aktuellen Anforderungen des modernen Datenmanagements und bietet individuelle Lösungen in den Bereichen Datenanalyse und -prognose, Supply Chain Management sowie intelligente Fertigungs-, Produktions- und Logistikprozesse an.

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Kontakt

Robert Keber

Robert Keber

Leitung Logistics Informatics
Telefon: +43 7236 / 33 43 - 233
E-Mail: robert.keber@risc-software.at