München, Starnberg, 24. Juli 2020 - Welchen Beitrag cloud-basierte Datenanalyse-Lösungen und Machine Learning künftig zur Optimierung der Fertigung leisten können...
Zum Hintergrund: Die Volkswagen Industrial Cloud, die der Automobilkonzern gemeinsam mit Amazon Web Services (AWS) entwickelt, ist eine offene IoT-Plattform, in der die Daten aller Maschinen, Anlagen und Systeme aus sämtlichen Fabriken des Volkswagen-Konzerns zusammengeführt werden. Ziel der Industrial Cloud soll es sein, Unternehmen aus der gesamten Wertschöpfungskette der Automobilindustrie zu integrieren und ein großes industrielles Partnernetzwerk aufzubauen, von dessen Datenbasis und Diensten alle Partner profitieren – dazu gehören Zulieferer, Technologieanbieter, Systemintegratoren, unabhängige Softwareanbieter (ISVs), Logistikanbieter sowie Hersteller. Teradata unterstützt Volkswagen dabei, Prozesse in der Fertigung durch Datenanalyse aus der Cloud zu optimieren, um so die Produktivität in den Werken zu steigern.
In Zukunft sollen sämtliche Sensordaten sowie weitere Informationen in der cloudbasierten Plattform integriert und mit intelligenten Algorithmen analysiert werden. Da relevante Daten den Partnern in der Industrial Cloud zur Verfügung gestellt werden können, eröffnet sich ein enormes Optimierungspotenzial für Fertigungs- und Logistikabläufe. Spezialist Teradata bringt nach vorliegenden Informationen seine weitreichende Erfahrung in der IoT-Datenanalyse im industriellen Umfeld und die analytische Plattform Teradata Vantage (s.a. Abb 2 unten), die über AWS verfügbar ist, in dieses Projekt ein.
Die Datenanalyse aus der Cloud kommt in der Fertigung bei Volkswagen zum Einsatz, um zum Beispiel die Ausbringung zu optimieren (Yield Optimization), datenbasierte Qualitätssicherung umzusetzen und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu ermöglichen.
Abb. 1: Übersichtbild, VWAG Industrial Cloud Partner (Quelle: Teradata).
Fertigung optimieren und Produktivität steigern
In einem ersten Anwendungsfall unterstützt Teradata Volkswagen dabei, Abläufe in der Fertigung zu optimieren. Dazu werden die Daten aus Schweißvorgängen analysiert:
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Im primären Schritt werden die Daten aus Schweißvorgängen zusammen mit weiteren Metadaten in Teradata Vantage analysiert.
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Mithilfe analytischer Modellverfahren – wie beispielsweise Machine Learning (ML) – kann Teradata die Daten in Gütekategorien mit weiteren Ausprägungen einordnen.
Basierend auf diesen Ergebnissen lassen sich die nachgelagerten Prüfvorgänge optimieren und potenziell erforderliche Nacharbeit lässt sich gezielt zuordnen. Das Ergebnis ist eine gesicherte und dokumentierte Qualität der Fertigungsteile und eine höhere Effizienz im Produktions- und Qualitätssicherungsprozess. Eine Reihe von Vorprojekten im Volkswagen-Konzern zeigt auf, welchen Beitrag das Data Analytics Unternehmen zukünftig zur Optimierung in der Fertigung leisten kann.
Durch Verfahren basierend auf KI (künstliche Intelligenz) konnten demnach zusätzliche Effizienzpotenziale in Fertigungsprozessen identifiziert werden. Das Teradata-Team analysierte Sequenzoptimierungen für spezifische Produktionsanlagen. Gleichzeitig wurden Qualitätsvorhersagen von Produktionsprozessen und Produkten entwickelt. Die Anwendungsfälle machen deutlich, wie sich durch leistungsfähige Datenintegration Produktionsprozesse optimieren lassen, sodass die Produktivität ansteigt.
Abb. 2: Teradata Vantage Funktionen (Bildquelle: Teradata). Kommentarauszug Sascha Puljic, Vice President, Central Europe bei Teradata: „Unsere cloudbasierte Data-Analytics-Lösung bietet umfassende Datenintelligenz und ermöglicht Volkswagen, den Wert der Daten in der Fertigung voll auszuschöpfen, um Effizienz und Qualität zu steigern.“
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