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10/26/2017 12:48

Komplexe Analysen auf Knopfdruck

Jörg Walz Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

    Mit »Analytics Apps« hat das Fraunhofer IPA eine App entwickelt, die Daten aus der Produktion abruft und benutzerdefiniert analysiert. Umsatzprognosen, Qualitätsbewertungen, Produktionszeiten oder Instandhaltungen lassen sich damit schnell voraussagen und übersichtlich aufbereiten. Ab Ende 2018 ist die Anwendung über den Marketplace verschiedener Cloud-Services erhältlich.

    Jede Maschine mit IT-Schnittstelle als Datenquelle nutzbar
    Das Tool ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen und mit integrierten Data-Mining-Algorithmen vielseitige Analysen durchzuführen. Über das Dashboard wählt der Nutzer die Datenquellen, Analysen und Visualisierungsmethoden aus. »Wir können prinzipiell jedes Produktionsmittel mit IT-Schnittstelle als Datenquelle verwenden. Vorhandene Datensätze lassen sich auch als Datei einlesen«, erklärt Colangelo. Im nächsten Schritt stehen dem Nutzer zahlreiche Analysen zur Verfügung. Möglich sind numerische Prognosen wie Umsatz- oder Qualitätsbewertungen oder die Berechnung der Durchlaufzeiten pro Station oder Produktvariante. Weiterhin verfügt die App über eine Preprocessing-Funktion, die die Daten nach bestimmten Kriterien aufbereitet. Zur Visualisierung kann man Balken- oder Kuchendiagramme, Koordinatenachsen, Tabellen oder Attributabhängigkeiten wählen. »Je nachdem, was der Nutzer sich wünscht, können wir die Funktionalitäten erweitern oder mit anderen Apps kombinieren«, betont Colangelo.

    Das Fraunhofer IPA setzt die Anwendung derzeit bei einem 3D-Drucker ein, der auf Basis personenbezogener Daten personalisierte Brillen druckt. Als Datenquellen dienen unter anderem die Maschine, das Volumen, das Material oder die Bearbeitungszeit. Mit der numerischen Prognose lassen sich zum Beispiel Aussagen über die Druckqualität treffen. »Der Nutzer gibt die gewünschte Qualität ein. Anschließend berechnet die App, welche Maschine, welches Material und welche Durchlaufzeit nötig sind«, erklärt Coangelo. Über die Umsatzprognosen-Funktion kann er sich anschließend die Amortisationszeit ausgeben lassen. Auch Instandhaltungen oder Sicherheitsbestände lassen sich mit der App ermitteln. »So kann man sich schnell einen Entscheidungsbaum erstellen und die Produktion faktenbasiert planen«, hebt Colangelo hervor. Im Applikationszentrum »Industrie 4.0« des Fraunhofer IPA ist ein Demonstrator dazu errichtet.

    Ab 2018 über offene Cloud-Plattformen erhältlich
    Dank der standardisierten Schnittstellen läuft Analytics Apps auf allen offenen Cloud-Plattformen und lässt sich schnell implementieren. Zur Vermarktung sind verschiedene Modelle möglich, beispielsweise die Bezahlung pro Modul oder Pay per Use. In einem gemeinsamen Projekt mit dem Softwareunternehmen Flexis AG wird die Anwendung derzeit getestet und weiterentwickelt. Nach Projektende im Jahr 2018 ist sie über den Marktplatz verschiedener Cloud-Anbieter, unter anderem der am IPA entwickelten Plattform »Virtual Fort Knox«, erhältlich.

    Fachlicher Ansprechpartner:
    Eduardo Colangelo | Telefon +49 711 970-1638 | eduardo.colangelo@ipa.fraunhofer.de | Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA | www.ipa.fraunhofer.de


    More information:

    http://www.ipa.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/2017-10-24_komplexe-a...


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    Die Anwendung »Analytics Apps« ermöglicht es dem Nutzer, komplexe Analysen aus beliebigen Datenquellen durchzuführen.
    Die Anwendung »Analytics Apps« ermöglicht es dem Nutzer, komplexe Analysen aus beliebigen Datenquell ...
    Source: Quelle: Fraunhofer IPA


    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
    Electrical engineering, Information technology, Mathematics, Mechanical engineering
    transregional, national
    Research results, Transfer of Science or Research
    German


     

    Die Anwendung »Analytics Apps« ermöglicht es dem Nutzer, komplexe Analysen aus beliebigen Datenquellen durchzuführen.


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