Home Erfasste Betriebsdaten und ihre Qualität
Article
Licensed
Unlicensed Requires Authentication

Erfasste Betriebsdaten und ihre Qualität

Eine Analyse von Betriebsdaten aus der Industrie
  • Berend Denkena

    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.

    , Marcel Wichmann

    Marcel Wichmann, M. Sc., ist seit 2017 am IFW tätig und leitet seit 2021 den Bereich Produktionssysteme am IFW.

    and Daniel Arnold

    Daniel Arnold, M. Sc., geb. 1988, studierte Mechatronik und Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.

    EMAIL logo
Published/Copyright: December 16, 2022

Abstract

Produktionsdaten sind für Unternehmen Gold wert. Insbesondere für die Produktionsplanung und -steuerung sind die Daten wertvoll und besitzen einen großen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens. Eine vorherige Analyse von erfassten Betriebsdaten aus einem Unternehmen legte Optimierungspotenziale in der Erfassungsmethodik nahe (vgl. [6]). Zur Validierung dieser Potenziale wurden nun weitere Betriebsdaten auf ihre Qualität und Nutzbarkeit hin geprüft. Dieser Beitrag zeigt die Ergebnisse einer Qualitätsanalyse von erfassten Betriebsdaten aus mehreren Unternehmen mit knapp neun Millionen Meldungen.

Abstract

Production data is worth its weight in gold for companies. In particular, the data is valuable for production planning and control and has a great influence on the profitability of the company. A previous analysis of recorded operating data from a company suggested optimization potential in the recording methodology [6]. To validate these potentials, further operational data have now been analyzed for their quality and usability. This paper shows the results of a quality analysis of collected operational data from several companies with almost 9 million reports.


Hinweis

Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).



Tel.: 49 (0) 511 762-18298

About the authors

Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena

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.

Marcel Wichmann

Marcel Wichmann, M. Sc., ist seit 2017 am IFW tätig und leitet seit 2021 den Bereich Produktionssysteme am IFW.

Daniel Arnold

Daniel Arnold, M. Sc., geb. 1988, studierte Mechatronik und Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover und ist seit 2017 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.

Literatur

1 Eversheim, W.: Organisation in der Produktionstechnik, Band 1: Grundlagen. 3. Aufl., VDI Verlag, Düsseldorf 1996 DOI: 10.1007/978-3-642-87737-7_110.1007/978-3-642-87737-7_1Search in Google Scholar

2 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

3 Wiendahl, H.-P.: Betriebsorganisation für Ingenieure. 7. Aufl., Hanser Verlag, Münchnen, Wien 2010 DOI: 10.3139/978344642288910.3139/9783446422889Search in Google Scholar

4 Westkämper, E.: Einführung in die Organisation der Produktion. 1. Aufl., Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2005 DOI: 10.1007/978-3-662-48914-7_110.1007/978-3-662-48914-7_1Search in Google Scholar

5 Schuh, G.; Nyhuis, P. et al.: Produktionsdaten als Enabler für Industrie 4.0 – Studie der produktionstechnischen Institute IFA, IPMT, Fraunhofer IWU und WZL. wt – Werkstatttechnik online 105 (2015) 4, S. 200–203 DOI: 10.37544/1436-4980-2015-04-4210.37544/1436-4980-2015-04-42Search in Google Scholar

6 Arnold, D.; Wilmsmeier, S.; Denkena, B.; Dayeg, A.: Betriebsdaten und ihre aktuellen Potenziale: Ein Blick auf die in der Industrie erfassten Produktionsdaten. ZWF 116 (2021) 11, S. 852–855 DOI: 10.1515/zwf-2021-017710.1515/zwf-2021-0177Search in Google Scholar

7 IG-Metall (Hrsg.): Tariftabellen, Metall- und Elektroindustrie: ERA-Monatsentgelte. Online unter https://www.igmetall.de/tarif/tariftabellen/metall-und-elektroindustrie [Abruf am 22.08.2022]Search in Google Scholar

8 Arnold, D.; Denkena, B.; Dittrich, M.-A.: Hybride Datenerfassung – Auftragslokalisierung erhöht die Fertigungstransparenz (2020). Online unter xlink:href="https://www.ingenieur.de/fachmedien/vdi-z/datentech nik/auftragslokalisierung-erhoeht-die-ferti gungstransparenz/">https://www.ingenieur.de/fachmedien/vdi-z/datentech nik/auftragslokalisierung-erhoeht-die-ferti gungstransparenz/ [Abruf am 26.08.2022] DOI: 10.37544/0042-1766-2021-04-5910.37544/0042-1766-2021-04-59Search in Google Scholar

Published Online: 2022-12-16
Published in Print: 2022-12-30

© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany

Articles in the same Issue

  1. Inhalt
  2. Editorial
  3. KI-Lösungen in der Produktion
  4. Produktionsnetzwerke
  5. Zukunftsfähige Produktionsnetzwerke in disruptiven Zeiten
  6. Gestaltung von effizienten Produktionsnetzwerken in der Automobilindustrie
  7. Globale Produktionsstrategien in der Praxis – Strategieformulierung und -implementierung
  8. Produktivität
  9. Sensorgestützte Analyse der Maschinenbedienung in der Kleinserienfertigung
  10. Prozessmanagement
  11. Nutzung kollaborativer digitaler Tools zur Prozessoptimierung im Laborumfeld
  12. Prozessmodellierung in hochdynamischen Umgebungen
  13. Servicemanagement
  14. Ein hyperheuristischer Ansatz für die operative Serviceplanung in Product-Service Systems
  15. Planungsmethoden
  16. Überprüfung der Zukunftsfähigkeit von Planungsmethoden
  17. Wandlungstreiber
  18. Kategorisierung und Erstbeurteilung von Wandlungstreibern
  19. Datenqualität
  20. Erfasste Betriebsdaten und ihre Qualität
  21. Unternehmensübergreifendes Datenqualitätsmanagement
  22. Automatisierung
  23. Industriefähiges Bin Picking
  24. Energieeffizienz
  25. Wie effizient sind gleichspannungsversorgte Maschinen?
  26. Simulation
  27. Agile Erstellung von Materialflusssimulationen
  28. Geschäftsmodelle
  29. Risiken managen – Einsatzpotenziale von EaaS-Lösungen in der Produktion
  30. Digitale Plattformen
  31. Digitale Kollaborationsplattform zur verteilten, agilen Planung im Produktentstehungsprozess
  32. Virtuelle IIoT-Plattform für die Digitalisierung der Fertigung
  33. Künstliche Intelligenz
  34. Implikationen Künstlicher Intelligenz im industriellen Einkauf
  35. Szenariobasiertes Krisenmanagement mittels KI
  36. Sensorik
  37. Konzept zur Sensornachrüstung
  38. Vorschau
  39. Vorschau
Downloaded on 9.9.2025 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/zwf-2022-1161/html
Scroll to top button