FH Bielefeld integriert Detact in ihren Big-Data-Software-Stack
Das Center for Applied Data Science (CfADS) an der FH Bielefeld hat die intelligente Industriesoftware Detact® als festes Tool in ihren Software-Stack übernommen. Auf dieser Basis können die Forscher den Produktionsablauf in einer digitalen und weitgehend automatisierten Fertigung nun deutlich leichter und schneller simulieren sowie große Datenmengen (Big Data) systematisch analysieren. Um die unterschiedlichsten Forschungsvorhaben rund um das Thema Industrie 4.0 praxisnah realisieren zu können, arbeitet das CfADS mit einem eigenen Servercluster, diversen Softwaresystemen, moderner IIoT-Technologie, unzähligen Sensoren, Industrierobotern und komplexen Anlagen. Diese Komponenten liefern den Forschern wertvolle Informationen.
Eine Herausforderung: Big Data sicher beherrschen
In zahlreichen Forschungsprojekten simuliert das CfADS komplexe Produktionsprozesse. Um die anfallenden Datenmengen sinnvoll nutzen zu können, müssen sie in sehr hoher Geschwindigkeit erfasst und systematisch analysiert werden. Hierbei setzt das CfADS auf ein Softwaresystem für die intelligente Datenerfassung und Prozessüberwachung. Prof. Dr.-Ing. Wolfram Schenck, einer der Gründer des Center for Applied Data Science (CfADS) an der FH Bielefeld, erläutert hierzu: „Um die Daten aus unseren hoch komplexen und verteilten Prozessen sinnvoll auswerten zu können, müssen wir sie an einer zentralen Stelle zusammenführen. Dort kommen sie in den verschiedensten Formaten an. Daher haben wir nach einem intelligenten Werkzeug gesucht, das mit Big Data umgehen kann und die unterschiedlichsten Formate versteht. Das sind entscheidende Schlüsselfaktoren bei der Digitalisierung der Produktion bzw. beim Thema Industrie 4.0. Letztendlich haben wir uns für die KI-Plattform Detact entschieden. Denn: Dieses Web-basierte Softwaresystem für die automatisierte Datenanalyse und Prozessüberwachung führt alle relevanten Daten aus heterogenen Quellen über Echtzeitstreaming via Internet zusammen und analysiert sie vollautomatisch in unserem Cluster. Ein klassisches MES wäre mit dieser Aufgabe überfordert.“
David haferkorn
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