Von Big Data zu Smart Data – Dieser Weg wird kein leichter sein

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Nachgefragt bei Prof. Birgit Vogel-Heuser, TU München

Prof. Birgit Vogel-Heuser, TU München: „Die Frage der Cloud-Architekturen und einer generellen Architektur für Smart Data in der Prozessindustrie beschäftigt uns stark.“

PROCESS: Frau Prof. Vogel-Heuser, inwiefern erhöht SIDAP die Anlagenverfügbarkeit in der Prozessindustrie?

Vogel-Heuser: SIDAP versucht, sich anbahnende Fehler von Armaturen während des Betriebs frühzeitig zu erkennen. Ziel ist es, diese vor dem Anlagenpersonal zu detektieren, um zusätzliche Zeit für entsprechende Maßnahmen zu gewinnen. Dies kann z.B. die rechtzeitige Bestellung von Ersatzteilen oder die angepasste Planung von Wartungsstillständen sein. Hierdurch kann die Verfügbarkeit des Produktionsprozesses gesteigert werden, da ungeplante Stillstände vermieden werden.

PROCESS: Lässt sich das Modell auch auf andere Komponenten der Prozessindustrie, z.B. Pumpen, ausweiten?

Vogel-Heuser: Ja! Die innerhalb von SIDAP entwickelten Modelle lassen sich prinzipiell auch auf andere Komponenten der Prozessindustrie, z.B. Pumpen, anpassen. Die Modelle zur Ermittlung der Prozessbedingungen sind direkt für prozesstechnische Anlagen einsetzbar.

PROCESS: Wie sehen die weiteren Pläne aus?

Vogel-Heuser: Die in SIDAP entwickelten Datenanalysemethoden werden derzeit mit weiteren Daten aus Anlagen und von Versuchsständen verbessert, um robustere und eindeutigere Ergebnisse zu erzielen. Die Frage der Cloud-Architekturen und einer generellen Architektur für Smart Data in der Prozessindustrie beschäftigt uns stark. Unsere Methodenerfahrung und Werkzeugbox wächst. Eine Kernherausforderung der Forschung ist es allerdings, die Qualität von Daten schneller und effizienter zu beurteilen.

Gast-Kolumne

Nicht was – wen bringt Big Data?

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