Logo des Repositoriums
 

Smart Big Data in der industriellen Fertigung

Kurzanzeige
dc.contributor.authorHegenbarth, Yvonne
dc.contributor.authorRistow, Gerald H.
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-20T20:24:42Z
dc.date.available2017-06-20T20:24:42Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractIn der industriellen Fertigung wird ein Bauteil im Laufe des Herstellungsprozesses immer wertvoller, so dass Störungen um Produktionsablauf oder Fertigungsfehler möglichst frühzeitig erkannt werden müssen. Im Zeichen von Industrie 4.0 geschieht dies mittels unterschiedlicher Sensoren, die automatisch ausgelesen werden oder selbst aktiv ihre Werte kommunizieren. Die Daten müssen analysiert und miteinander in Relation gesetzt werden. Es ist wünschenswert, diese Informationen in Echtzeit auszuwerten, insbes. wenn es sich um zeitkritische und aufwändige Herstellungsprozesse handelt. Die Sensordaten können durch Daten aus Logdateien und Datenbanken angereichert werden, um den Maschinenzustand vollständig zu beschreiben. Anhand von konkreten Anwendungsfällen aus der industriellen Fertigung zeigen wir, wie eine echtzeitfähige Streamingplattform helfen kann, die Produktion zu optimieren. Hierbei wird nicht nur die Qualität einzelner Bauteile betrachtet, sondern die gesamte Produktionsanlage, so dass Prozessabweichungen frühzeitig erkannt werden. Ebenfalls werden Vorhersagen sowohl zum Abnutzungsgrad von Maschinen und Werkzeugen gemacht als auch der mögliche Zeitpunkt einer manuellen Intervention vorausbestimmt.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-659-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265
dc.titleSmart Big Data in der industriellen Fertigungde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage596
gi.citation.startPage587
gi.conference.date6.-10. März 2017
gi.conference.locationStuttgart
gi.conference.sessiontitleIndustrial Program - Technologie und Anwendung

Dateien

Originalbündel
1 - 1 von 1
Vorschaubild
Name:
paper44.pdf
Größe:
545.51 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Herunterladen

Sammlungen

P265 - BTW2017 - Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web