Definition und Zweck:
Data Analytics (Datenanalyse) ist der Prozess der Untersuchung und Interpretation von großen, komplexen Datensätzen (Big Data) mit dem Ziel, aussagekräftige Muster, Trends, Korrelationen und Abweichungen zu entdecken. Der Zweck ist es, tiefere Einblicke in Prozesse zu gewinnen und auf dieser Basis datengestützte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz zu steigern.
In der industriellen Automatisierung wandelt Data Analytics rohe Messwerte von Sensoren und Maschinen in verwertbare Informationen um.
Typen der Datenanalyse:
- Deskriptive Analyse: Was ist passiert? (z.B. MDE (Maschinendatenerfassung), KPI (Key Performance Indicator)).
- Diagnostische Analyse: Warum ist es passiert? (z.B. Fehlersuche, Ursachenanalyse).
- Prädiktive Analyse: Was wird passieren? (z.B. Predictive Maintenance, Anomalieerkennung).
- Präskriptive Analyse: Was sollte getan werden? (z.B. Empfehlungen zur Optimierung von Prozessparametern).
Relevanz in der Industrie 4.0:
Data Analytics ist der Kern der Wertschöpfung in der Industrie 4.0:
- Predictive Maintenance: Analyse von Vibrations- und Temperaturdaten zur Vorhersage von Maschinenausfällen.
- Prozessoptimierung: Identifizierung von Korrelationen zwischen Regelgröße, Stellgröße und Störgröße zur Verbesserung der Prozessregelung.
- Qualitätskontrolle: Analyse von Inline-Qualitätskontrolle-Daten zur Fehlervermeidung.
- Geschäftsmodell: Schaffung neuer digitaler Geschäftsmodelle durch datenbasierte Dienstleistungen.
→ Siehe auch: Big Data, Predictive Maintenance, Cloud-Computing, Optimierung, KPI (Key Performance Indicator), Messwert
