Data Analytics für Produktion und Logistik

Die RISC Software Gmbh versetzt Unternehmen in die Lage, aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. [...]

Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden Unternehmensdaten zunehmend als Teil der Wertschöpfung gesehen. Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung ermöglichen umfangreiche Datenerfassung, die 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 künftige Ereignisse prognostiziert werden.

Durch Erkenntnisse aus Forschungs- und Entwicklungsprojekten in den unterschiedlichsten Bereichen von Produktion, Logistik und Big Data Management unterstützt die RISC Software GmbH ihre Partner und Kunden bei der Vorbereitung und Umsetzung auf diese neuen Aufgabenstellungen. Die intelligente Vernetzung der Informations- und Kommunikationstechnologien garantiert starke Effizienz- und Qualitätssteigerungen für Produktion und Logistik. Mit 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 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 müssen 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, die zur Fehler- und Ursachenanalyse sowie zur kontinuierlichen Qualitätsüberwachung verwendet werden. Mithilfe von mathematischen Prognosealgorithmen können Modelle zur Dynamisierung der Instandhaltungs-
intervalle und zugleich zur frühzeitigen Störungserkennung entwickelt werden. Dies bewirkt eine Effizienzsteigerung in den Produktions- und Logistikprozessen und gleichzeitig eine Verbesserung der Produktqualität.

DATENANALYSE FÜR FACHEXPERTEN

RISC Software beschäftigt sich mit „Domain-Expert-Driven Data Analytics“. Dabei soll es Fachexperten, die in der Regel keine IT Experten sind, ermöglicht werden, Daten selbst zu explorieren und zu analysieren. RISC Software stellt sich dabei den Anforderungen des modernen Datenmanagements und bietet individuelle Lösungen in den Bereichen Datenanalyse und -prognose, Supply Chain Management und intelligente Fertigungs-, Produktions- und Logistikprozesse.

Mit Data Analytics können Engpässe oder Überschüsse vorausgesagt werden, wie zum Beispiel die Projekte RTM-O, IPPO und HOPL zeigen. Im Projekt RTM-O (Rail Transport Mobility Optimization) entwickelt 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. Das Projekt IPPO (Intelligente Vernetzung von Prognose, Planung und Optimierung) dreht sich um die Gestaltung nachhaltiger Transportketten. Gemeinsam mit Fraunhofer Austria und Hödlmayr International AG entwickelt RISC Software dabei mathematische Prognosealgorithmen für die Supply-Chain-Planung, mit denen Materialflüsse vorausgesagt und damit verlässliche und nachhaltige Transportzyklen geplant werden können. Im Rahmen des Projektes HOPL (Heuristic Optimization in Production and Logistics) werden Prognosemodelle für effizienteren Ressourceneinsatz im Transportbereich erstellt. Mit den gewonnenen Kurzzeitprognosen gelingt es der Gebrüder Weiss GmbH, das Auftragsvolumen und die nötigen Ressourcen besser zu planen. (oli)