Datenmodellierung in der Produktionstechnik
Turning Data into Value – Wie geht das?
Produktionsdaten liefern erst Mehrwert, wenn sie in einen richtigen Kontext gebracht werden. Ein Messwert des Temperatursensors (36) wird zum Beispiel erst dann zu einer wertvollen Information, wenn die Messstelle (Führungsschienen der WZM) und die verwendete Einheit (Grad Celsius) bekannt sind. Zur Kontextualisierung von Produktionsdaten werden Datenmodelle verwendet, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten sind. Die Wahl der Modellierungsmethodik ist insbesondere vom Verwendungszweck der Daten abhängig. Schneller Nachrichtenaustausch einer Zellensteuerung verlangt zum Beispiel keine aufwendige Datenstruktur, während diese für den Aufbau eines Digitalen Schattens der Zelle durchaus notwendig sein kann. Kontextadäquate, granulare und vor allem wiederverwendbare Datenmodelle zu erzeugen ist eine der größten Herausforderungen der heutigen Produktionstechnik. In Smart Automation Lab bleibt die Relevanz des Themas nicht unbemerkt: Eine Vielzahl der Industrie- und Forschungsprojekte wie zum Beispiel das Exzellenzcluster „Internet of Production“ und iCellFactory befasst sich mit der Problematik einer optimalen, lösungsgebundenen Datenmodellierung.