Data-Mining unterstützt Produktion

Der Greifer an der Produktionsanlage packt die Autotür und führt sie zur Karosserie, wo sie automatisch befestigt wird – gesteuert von zentraler Software.

Diese ist sehr komplex und lässt die Produktionsabläufe störanfälliger werden. Bereits minimale Fehlprogrammierungen können zu Fehlern in der Produktion führen – etwa regelmäßig auftretende Macken in einem Fahrzeugteil.

Bis diese entdeckt werden, kann einige Zeit vergehen. »Qualitätsmängel und Anlagenausfälle werden oft zu spät detektiert, die Ursachen nicht ausreichend diagnostiziert und lokalisiert, Abhilfe- beziehungsweise Optimierungsmaßnahmen zu spät eingeleitet. Das betrifft die Produktentwicklung und die Fabrikplanung ebenso wie die Produktionsplanung auf Unternehmensebene«, sagt Dr.-Ing. Helge Björn Kuntze, Abteilungsleiter am Fraunhofer-Institut für Informations- und Datenverarbeitung IITB in Karlsruhe.

Der Forscher entwickelt mit seinem Team die Software PRODAMI, mit der solche Fehler schnell erkannt und ausgemerzt werden können. »Mit unserer Software können Mitarbeiter die Anlagen zeitnah überwachen, planen und regeln – in den verschiedenen Produktionsbereichen«, sagt Kuntze. Basis sind Data-Mining-Werkzeuge: Sie können große Datenmengen sehr schnell durchsuchen und aus der Vielzahl der Produktions- und Sensordaten charakteristische Informationsmus-ter identifizieren. Mit diesen Mustern lassen sich Fehler schnell und einfach erkennen. Bisher war es recht aufwändig, die Datenflut zu interpretieren, die die Sensoren, Maschinensteuerungen und Leit-systeme liefern – die Daten wurden daher nur wenig genutzt.

Im Projekt PRODAMI sind neben dem IITB auch die Fraunhofer-Institute für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK in Berlin sowie für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in Kaiserlautern eingebunden. Die Data-Mining-Methoden werden bereits erfolgreich für Marketing-Anwendungen, Finanzplanungen oder in der Genforschung eingesetzt.

Im Produktionsumfeld sind sie jedoch kaum zu finden. Der Grund: Die Daten können bisher nicht in Echtzeit ausgewertet werden, zudem sind die Datenquellen zu unterschiedlich. PRODAMI lässt sich dagegen leicht in unterschiedliche Daten- und Kommunikationsstrukturen integrieren und wertet die Daten in Echtzeit aus. Methoden des maschinellen Lernens sollen zudem dafür sorgen, dass die PRODAMI-Werkzeugen störungsfrei in den laufenden Produktionsbetrieb integriert werden können. Auf der Hannover-Messe vom 20. bis 24. April stellen die Forscher PRODAMI am Gemeinschaftsstand Simulation in Halle 17, Stand D60 vor.