Vorverarbeitung von Maschinendaten als Schlüssel zur effektiven Nutzung von KI und Datenanalyse

Die Vorverarbeitung von Maschinendaten umfasst alle Schritte, die notwendig sind, um Rohdaten in eine Form zu bringen, die für die Analyse, insbesondere durch KI-Modelle, geeignet sind. Diese Schritte beinhalten die Datenbereinigung, -normalisierung,
-aggregation sowie die Transformation in ein konsistentes Format. Die Qualität der Vorverarbeitung beeinflusst die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen erheblich, da diese Modelle auf präzise und relevante Daten angewiesen sind, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen treffen zu können.

Ein zentraler Aspekt der Vorverarbeitung ist die Handhabung fehlender oder fehlerhafter Daten, die in Produktionsumgebungen häufig vorkommen. Unvollständige oder inkonsistente Datensätze können zu falschen Schlussfolgerungen führen und die Wirksamkeit von Datenanalyseverfahren beeinträchtigen. Durch Techniken wie Interpolation, Ausreißererkennung und Datenimputation können solche Probleme bereits in der Vorverarbeitungsphase adressiert werden.

Quellen von Maschinendaten: Energiefluss, Materialfluss und Datenfluss

Maschinendaten werden aus verschiedenen Quellen generiert, die in der Produktion eine zentrale Rolle spielen. Diese Datenquellen lassen sich im Wesentlichen in drei Kategorien unterteilen: Energiefluss, Materialfluss und Datenfluss.

1. Energieflussdaten: Diese Daten umfassen Informationen über den Energieverbrauch von Maschinen und Anlagen. Sie können sowohl den allgemeinen Energieverbrauch als auch spezifische Parameter wie Spannung, Stromstärke und Leistung umfassen. Energieflussdaten sind entscheidend für die Optimierung des Energieeinsatzes und die Senkung der Betriebskosten. Durch die Analyse von Energieflussdaten lassen sich beispielsweise ineffiziente Maschinen identifizieren oder Vorhersagen über den Energiebedarf treffen.
2. Materialflussdaten: Diese Daten beziehen sich auf die Bewegung und Transformation von Materialien innerhalb der Produktionsprozesse. Dazu gehören Informationen über Materialein- und -ausgänge, Lagerbestände, Produktionsgeschwindigkeiten und die Produktqualität. Materialflussdaten sind essenziell für die Planung und Optimierung von Produktionsabläufen sowie für das Management von Lieferketten. Ihre Analyse kann helfen, Engpässe zu identifizieren und den Materialeinsatz zu optimieren.
3. Datenflussdaten: Diese Kategorie umfasst alle digitalen Signale und Kommunikationsströme, die zwischen Maschinen, Steuerungssystemen und übergeordneten IT-Systemen ausgetauscht werden. Datenflussdaten beinhalten Maschinensensoren, Steuerungsbefehle und Informationen über Prozesszustände. Diese Daten sind entscheidend für die Überwachung und Steuerung von Produktionsprozessen in Echtzeit und bilden die Grundlage für die Implementierung von Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) und anderen fortschrittlichen Anwendungen.

Praktische Ansätze zur Datenerfassung

In der Praxis ist die Erfassung von Maschinendaten oft eine komplexe Aufgabe, die sorgfältige Planung und die richtige technische Ausstattung erfordert. Hier sind einige gängige Methoden, wie Produktionsunternehmen an die notwendigen Daten herankommen:

1. Sensoren und IoT-Geräte: Eine der häufigsten Methoden zur Erfassung von Maschinendaten ist der Einsatz von Sensoren und IoT-Geräten (Internet of Things, dt. Internet der Dinge), die direkt an Maschinen und Anlagen angebracht werden. Diese Geräte messen kontinuierlich physikalische Größen wie Temperatur, Druck, Vibrationen oder Energieverbrauch und senden diese Daten in Echtzeit an zentrale Datenbanken. Moderne IoT-Plattformen bieten zudem die Möglichkeit, diese Daten sofort zu verarbeiten und zu analysieren.
2. Steuerungssysteme und SCADA: Viele Produktionsanlagen sind bereits mit Steuerungssystemen wie PLCs (Programmable Logic Controllers) oder SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) ausgestattet. Diese Systeme sammeln Daten über Maschinenzustände und Prozessparameter und können diese Daten zentral speichern oder direkt an Analysesysteme weiterleiten.
3. Manuelle Datenerfassung: In Fällen, in denen eine automatische Datenerfassung nicht möglich oder zu kostspielig ist, kann eine manuelle Erfassung der Daten erforderlich sein. Dies erfolgt in der Regel durch regelmäßige Inspektionen oder durch das Auslesen von Maschinendisplays und Steuerungsgeräten. Eine manuelle Datenerfassung ist zwar weniger effizient und fehleranfälliger, kann aber in bestimmten Situationen eine praktikable Lösung sein.
4. Integration externer Datenquellen: Neben den direkt in der Produktion erfassten Daten können auch externe Datenquellen von Bedeutung sein, wie z. B. Wetterdaten, Marktpreise oder Lieferantendaten. Diese externen Informationen können in Kombination mit internen Maschinendaten wertvolle Einblicke in die Produktionsplanung und -steuerung bieten.

Herausforderungen und Best Practices

Die Erfassung und Vorverarbeitung von Maschinendaten sind nicht ohne Herausforderungen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die gesammelten Daten von hoher Qualität sind und konsistent verarbeitet werden können. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, verschiedene Datenquellen miteinander zu integrieren und sicherzustellen, dass alle relevanten Daten verfügbar und korrekt sind.

Best Practices in diesem Bereich umfassen die Etablierung eines robusten Datenmanagement-Frameworks, das sowohl die Erfassung als auch die Vorverarbeitung und Speicherung von Daten abdeckt. Dazu gehört auch die Implementierung von Standards und Protokollen zur Sicherstellung der Datenqualität sowie die kontinuierliche Schulung von Mitarbeitenden im Umgang mit Daten und Analysewerkzeugen.

Potenziale nutzen durch richtige Anwendung

Die Vorverarbeitung von Maschinendaten ist eine entscheidende Grundlage für die erfolgreiche Implementierung von KI und fortschrittlichen Datenanalyseverfahren in der Produktion. Durch die systematische Erfassung und Aufbereitung von Daten aus Energiefluss, Materialfluss und Datenfluss können Unternehmen ihre Produktionsprozesse optimieren, Kosten senken und die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Datenquellen zu identifizieren, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln und diese effizient zu verarbeiten, um das volle Potenzial moderner Technologien auszuschöpfen.