Betriebsdaten und ihre aktuellen Potenziale
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Daniel Arnold
Daniel Arnold, M. Sc., geb 1988, studierte Mechatronik und Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
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Sören Wilmsmeier
Sören Wilmsmeier, M. Sc., geb. 1988, studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Leibniz Universität Hannover. Von August 2014 bis Februar 2016 arbeitete er als Qualitätsmanager bei der Firma ENERCON. Seit März 2016 arbeitet Herr Wilmsmeier als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am IFW der Leibniz Universität Hannover und leitet dort seit Oktober 2019 die Abteilung Fertigungsplanung und -steuerung.
Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, geb. 1959, studierte und promovierte 1992 zum Dr.-Ing. an der Leibniz Universität Hannover. Anschließend arbeitete er zehn Jahre in der Werkzeugmaschinenindustrie, unter anderem bei der Hüller Hille GmbH und Gildemeister Drehmaschinen GmbH. Seit 2001 leitet er das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
Aymen Dayeg, M. Sc., geb. 1991, studierte Mechatronik an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2019 Forschungs- und Entwicklungsingenieur bei FAUSER AG. Seit Mai 2021 leitet Herr Dayeg den Bereich Manufacturing Execution Systems & Business Intelligence.
Abstract
Für produzierende Unternehmen sind Produktionsdaten das neue Gold. Insbesondere für die Produktionsplanung und -steuerung sind die Qualität und die Aktualität der erfassten Daten entscheidend. Der aktuelle Stand der Technik beim Schürfen des Goldes ist jedoch noch immer geprägt von manuellen Tätigkeiten. Wie effizient diese Praxis bei der Erfassung der Daten in den Unternehmen ist und welche Auswirkung diese auf die „Reinheit“ der Daten hat, zeigt dieser Beitrag.
Abstract
For manufacturing companies, production data is the new gold. Especially for the production planning and control, the quality and timeliness of the collected data is crucial. However, the current state of the art in „mining“ is still characterized by manual activities. This article shows how efficient this practice is in capturing data in companies and what effect it has on the „purity“ of the data.
About the authors
Daniel Arnold, M. Sc., geb 1988, studierte Mechatronik und Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
Sören Wilmsmeier, M. Sc., geb. 1988, studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der Leibniz Universität Hannover. Von August 2014 bis Februar 2016 arbeitete er als Qualitätsmanager bei der Firma ENERCON. Seit März 2016 arbeitet Herr Wilmsmeier als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am IFW der Leibniz Universität Hannover und leitet dort seit Oktober 2019 die Abteilung Fertigungsplanung und -steuerung.
Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, geb. 1959, studierte und promovierte 1992 zum Dr.-Ing. an der Leibniz Universität Hannover. Anschließend arbeitete er zehn Jahre in der Werkzeugmaschinenindustrie, unter anderem bei der Hüller Hille GmbH und Gildemeister Drehmaschinen GmbH. Seit 2001 leitet er das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
Aymen Dayeg, M. Sc., geb. 1991, studierte Mechatronik an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2019 Forschungs- und Entwicklungsingenieur bei FAUSER AG. Seit Mai 2021 leitet Herr Dayeg den Bereich Manufacturing Execution Systems & Business Intelligence.
Danksagung
Das ZIM-Vorhaben ZF 4070518DH9 wurde im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Wir danken den genannten Institutionen für die Bereitstellung der finanziellen Mittel.
Literatur
1 Eversheim, W.: Organisation in der Produktionstechnik 3: Arbeitsvorbereitung. 4. Aufl., Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2002 DOI: 10.1007/978-3-642-56336-210.1007/978-3-642-56336-2Search in Google Scholar
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© 2021 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
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