Potenziale von Data Science in Produktion und Logistik: Teil 1 - Eine Einfuhrung in aktuelle Ansatze der Data Science

摘要

In den letzten zehn Jahren hat es im IT-Bereich rasante Entwicklungen gegeben, um immer grossere Datenmengen speichern und performant verarbeiten zu konnen. Dadurch wurde eine wesentliche Voraussetzung fur die Umsetzung der vernetzten Produktion im Sinne von Industrie 4.0 geschaffen. Die vernetzte Produktion verfolgt die Idee, dass mittels des Internet der Dinge eine Kommunikation zwischen Maschinen, Transportmitteln und Werkstucken stattfindet, um gemeinsam mit dem Menschen bislang unerschlossene Effizienzpotenziale im Hinblick auf Mate- rialbereitstellungs-, Instandhaltungs- und Fertigungskonzepte auszuschopfen. Zur Umsetzung dieser Konzepte bedarf es in Analogie zur Business Intelligence eines neuartigen Verstandnisses der Datenverarbeitung fur den Produktionsbereich. Mit Verweis auf das ubergeordnete Rahmenkonzept der Data Science ist hierzu ein integrierter Ansatz bestehend aus mathematischer Modellierung, performan- ter Softwareimplementierung und spezifischem Anwendungswissen erforderlich. In diesem ersten Beitrag werden die Grundlagen der Data Science vorgestellt und Perspektiven fur eine datengestutzte Produktion und Logistik als Entwicklungsrichtung von Industrie 4.0 diskutiert. Darauf aufbauend werden in einem spateren zweiten Beitrag Prozessschritte zur strukturierten Datenanalyse erlautert und anhand verschiedener Anwendungsbeispiele veranschaulicht.