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Das Digitale Produktionslabor (DPL) der Hochschule Koblenz unterstützt Unternehmen bei der Optimierung ihrer Produktions-, Montage- und Intralogistikprozesse, indem es diese in der virtuellen Welt simuliert. Neben kooperativen Entwicklungsprojekten mit Industriepartnern und geförderten Forschungsprojekten gehört die Herausgabe einer wissenschaftlichen Schriftenreihe zu den Aktivitäten. Diese praxisnahen Publikationen helfen insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen, neue Methoden und Techniken in die betriebliche Praxis zu integrieren. Nun ist der 6. Teil dieser Reihe zum Thema „Data Science in der Produktion – Grundlagen, Beispiele und Erkenntnisse“ erschienen.
Prof. Dr.-Ing. Walter Wincheringer hat das DPL 2015 am Fachbereich Ingenieurwesen der Hochschule Koblenz gegründet und leitet es seitdem. Sein Ausgangspunkt war die Erkenntnis, dass ein erfolgreiches Produktionsunternehmen flexible und wandlungsfähige Produktionsstrukturen benötigt, mit denen unterschiedlichste Produktvarianten bei schwankender Losgröße wirtschaftlich hergestellt werden können. Ganzheitliche Produktionssysteme, die sich durch eine Digitalisierung der Produktion hin zu einer Smart Factory entwickeln, bedürfen jedoch einer stetigen Optimierung.
„Die Herausforderungen für Produktionsunternehmen in Deutschland steigen seit Jahren an. Vor dem Hintergrund wachsender Individualisierungswüsche der Kunden, instabiler Lieferketten und enorm gestiegener Energiekosten müssen die Potentiale der Industrie 4.0 und damit die Digitalisierung der Wertschöpfungsprozesse forciert werden“, betont der Professor mit den Lehrgebieten Produktionssysteme, Wertstromsimulation, Smart Factory und Instandhaltungsmanagement. Bei einer so genannten Smart Factory rücken die Daten der Produktion in den Fokus der Betrachtung – Big-Data, Data-Analytics und KI sind die aktuellen Schlagworte: „Die analytische Verarbeitung von Daten ist eine wesentliche Voraussetzung für die digital vernetzte Produktion.“
Die neue Schrift gibt einen kompakten Überblick über die Grundlagen, das Standardvorgehen und Methoden der Datenanalyse sowie die bisher erschlossenen Anwendungsfelder in der Produktion. Anhand von konkreten Fällen werden die Engpassanalyse und die Vorhersage der Durchlaufzeit fokussiert betrachtet, um so praxisrelevante Kenntnisse zu vermitteln und zu einer Optimierung der Produktion beizutragen. „Insbesondere für KMUs ist es eine Herausforderung, sich diese Fähigkeiten zu erschließen und zu nutzen, da es vielfach an Expertise und digitaler Infrastruktur fehlt“, so Wincheringer. Der durch die Hochschule Koblenz angebotene Technologietransfer erleichtere es, Chancen zu nutzen und Risiken zu vermeiden.
Der nun vorliegende sechs Band „Data Science in der Produktion – Grundlagen, Beispiele und Erkenntnisse“ der DPL-Schriftenreihe ist im Rahmen des Forschungsschwerpunktes „Daten Driven Systems“ der Hochschule Koblenz entstanden. Der interdisziplinäre Schwerpunkt dieses Forschungsschwerpunktes betrachtet biologische, technische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Systeme. Er folgt einem ganzheitlichen, datengetriebenen Ansatz, von der Gewinnung, Übermittlung, Modellierung und Analyse von Daten bis zu deren Einfluss auf Prozesse und Entscheidungen.
Die weiteren fünf bereits erschienenen Publikationen der Schriftenreihe befassen sich mit Wertstromoptimierung, mit Smart Factory, mit Ganzheitlichen Produktionssystemen, mit dem Virtual-Reality-Einsatz bei der Fabrik- und Arbeitsstättenplanung sowie mit Routenzugsystemen in der Praxis. Je nach Umfang sind die Schriften für einen Selbstkostenpreis zwischen 15 und 22 Euro beim DPL erhältlich. Zu bestellen sind sie per eMail an wincheringer@hs-koblenz.de. Weitere Informationen – auch zum Leistungsspektrum des DPL – sind im Internet unter www.hs-koblenz.de/dpl abrufbar.
Prof. Dr.-Ing. Walter Wincheringer
wincheringer@hs-koblenz.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Lehrer/Schüler, Studierende, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler, jedermann
Elektrotechnik, Maschinenbau, Wirtschaft
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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