Die Projektteilnehmer analysieren die über ein Jahr gesammelte Datenmasse, um damit Produktionsschritte zu optimieren – aber auch zur Prognose und Steuerung ganzer Geschäftsprozesse.

Die Projektteilnehmer analysieren die über ein Jahr gesammelte Datenmasse, um damit Produktionsschritte zu optimieren – aber auch zur Prognose und Steuerung ganzer Geschäftsprozesse.Saarstahl

‚I-Prodict‘ steht für Intelligent Process Prediction based on Big Data Analytics. Firmenpartner ist Saarstahl aus Völklingen, deren zur Produktionsüberwachung eingesetztes Sensornetzwerk jährlich über 100 TB Prozess- und Produktionsdaten aus Laser-, Ultraschall-, Video-, Schwingungs- und Temperatursensoren ansammelt. Dieses Netzwerk verbinden die Projektpartner mit der betriebswirtschaftlichen Ebene, um Qualitätsschwankungen in der Stahlverarbeitung frühzeitig zu entdecken und sie durch Anpassen der Produktions- sowie Geschäftsprozesse zu antizipieren. Prof. Dr. Peter Loos, Leiter des Instituts für Wirtschaftsinformatik des Deutschen Forschungszentrums für künstliche Intelligenz erklärt: „Mit dem Ansatz werden Big-Data-Analysen nicht nur zur Optimierung einzelner Produktionsschritte in Echtzeit realisiert, sondern auch zur Prognose und Steuerung gesamter Geschäftsprozesse, ein wesentlicher Schritt in Richtung des sogenannten Predictive Enterprise.“

Für das Projekt arbeitet ein Team aus Forschern (DFKI, Fraunhofer-Institut für intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS), Industrieexperten (Blue Yonder, Pattern Recognition Company und Software) sowie dem Anwender Saarstahl unter der Konsortialführung des DFKI. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung.