Interaktion mit Big Data in industriellen Wertschopfungs-netzwerken: KPI- und Prozesswert-Displays im Kontext von Big Local Data

摘要

Neben dem eigentlichen Hauptprodukt entsteht in industriellen Anlagen auch eine grosse Menge verschiedenartiger Daten. Auf dieser bisher oft ungenutzten Grundlage konnen wertvolle zusatzliche Informationen uber den aktuellen, vergangenen und zukunftigen Anlagenzustand ermittelt werden. Dazu werden Big Data Analysemethoden angewendet, die aber im Gegensatz zum ublichen Big Data im lokalen Wertschopfungskontext ablaufen, keine Einbeziehung externer Ressourcen oder Services erfordern und somit als Big Local Data (BLD) bezeichnet werden. Key Performance Indikatoren (KPI), die aus diesen Daten gewonnen werden, mussen dem Anlagenpersonal auf geeignete Weise prasentiert werden. Der Artikel diskutiert zwei mogliche Anzeigekonzepte fur High-Level KPI und konkrete Prozesswerte. Beide nutzen Big Data um mit unterschiedlichen Ansatzen das Problem von Alarmfluten und ungunstiger Anpassung abzumildern. Die erste Anzeige basiert auf einem dreistufigen Likeli-hood-Alarm mit BLD-basierter Parametrierung. Die zweite vorgestellte Anzeige stelit Unterschiede zwischen der Anlagenspezifikation und dem aus BLD gelernten Gutbereich besonders auffallig dar.