09.11.2022 – Kategorie: Fertigungs-IT

Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI)

Quelle: COSCOM Computer GmbH

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) lässt sich nur dann wirtschaftlich sinnvoll einsetzen, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das COSCOM-ECO-System garantiert eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI).

„Hey Alexa, wie kannst Du die industrielle Fertigung unterstützen?“ Diese Frage lässt sich allgemein schwer beantworten, für konkrete Anwendungsfälle indes sehr wohl. Warum sollte nicht die Arbeitsvorbereitung diese Frage von einer IT-Plattform beantwortet bekommen: „Gibt es zu diesem Artikel ein gültiges NC-Programm? Sind alle Werkzeuge ausreichend vorhanden? Und welche Werkzeugmessdaten liegen vor?“ Es geht um ein Wissen aus Sicht der Produktionsplanung für bestimmte Arbeitsschritte, das ohne IT-Unterstützung nur aufwändig recherchiert werden könnte. Das ruft das Thema Plattformökonomie auf den Plan, bei dem Kompetenzträger orchestriert ihre Beiträge liefern.

Digitales Ökosystem

Modelle für digitale Ökosysteme basieren auf unserem Wissen über natürliche Ökosysteme, insbesondere in Bezug auf Aspekte des Wettbewerbs und der unterschiedlichen Kooperationsformen. Ein digitales Ökosystem ist ein verteiltes, anpassungsfähiges, offenes soziotechnisches System mit Eigenschaften der Selbstorganisation, Skalierbarkeit und Nachhaltigkeit, inspiriert von natürlichen Ökosystemen. Das COSCOM-ECO-System für die Zerspanungsindustrie mit seiner zentralen Datenbank-Plattform unterstützt diesen Ansatz nachhaltig: Alle fertigungsrelevanten Daten sind in einer gemeinsamen Wissensquelle („Single Source of Truth“) zusammengeführt und dank durchgängiger Digitalisierung für alle „Datenkonsumenten“ unternehmens- und Shopfloor-weit im Zugriff.

Zentraler Datenpool für Machine Learning und Business Intelligence (BI)

Bei COSCOM ist man sich des Potenzials von maschinellem Lernen und Business Intelligence bewusst: „Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um auf Basis von Erfahrungen und Erkenntnissen aus Datenpools der Vergangenheit zukünftige Arbeitsprozesse zu optimieren. So könnte auch ein Leitrechner aus eigenen Stücken einen Auftrag planen und die dafür notwendigen Ressourcen orchestrieren“, regt Christian Erlinger, Geschäftsführer der COSCOM Computer GmbH aus Ebersberg bei München, zum Nachdenken an.

Konsolidierte Fertigungsinformationen

Darüber hinaus können die von der zentralen COSCOM-Datenbank-Plattform konsolidierten Fertigungsinformationen genutzt werden, um generelle, auftragsübergreifende Effizienzthemen anzugehen, zum Beispiel die Evaluierung des Nutzenpotenzials eines neuen Bearbeitungszentrums einschließlich aller zusätzlich erforderlichen Betriebsmittel. So ließe sich analysieren, welche Vorteile neue Technologien haben, beispielsweise das Trochoidalfräsen, bei dem mit hoher Zustelltiefe gearbeitet wird, einschließlich passender Bearbeitungsstrategien. Und in der Tat wurden derartige Projekte der Business Intelligence (BI) von COSCOM-Experten bereits erfolgreich umgesetzt.

Plattformökonomie: Big Data beherrschen und einfach nutzen

Für anspruchsvolle Projekte mit großen Mengen an Daten (Stichwort „Big Data“) nutzen die Software-Experten von COSCOM unter anderem MS PowerBI. Die COSCOM-Datenbank-Plattform stellt die dafür notwendige Datenstruktur zur Verfügung. Allerdings muss es nicht dieses Microsoft-Produkt sein, sondern auch jedes andere BI-System kann genutzt werden. Christian Erlinger erläutert: „Mit Hilfe des COSCOM-ECO-Systems werden die Fertigungsdaten zum „Schatz“ des Anwenders, bei dem die Daten mit Beziehungswissen zum Abruf bereitstehen.“

COSCOM bietet aktive Unterstützung bei der Umsetzung von KI- beziehungsweise BI-Szenarien an, sodass der Anwender Herr seiner Daten wird. Schließlich sollte stets das Ziel sein, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie durch intelligente Verknüpfungs- und Auswertemechanismen zu nutzen, um den kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) im Shopfloor voranzutreiben, um neuen Effizienzpotenzialen auf die Spur zu kommen.

Weitere Informationen finden Sie hier.

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