Hersteller treiben ihre digitale Transformation weiter voran und statten ihre Maschinen und Anlagen mit moderner Sensorik und Kommunikationstechnik aus. Eine systematische Analyse der Betriebsdaten kann Aufschluss darüber geben, wie Kunden Produkte tatsächlich nutzen und so die Produktplanung der Unternehmen optimieren.

Bislang wissen die Hersteller von Maschinen und Anlagen oft zu wenig darüber, wie ihre Produkte tatsächlich genutzt werden. Viele der ausgelieferten Systeme sind eine Blackbox.  Die strategische Produktplanung oder ein Retrofit basiert daher auf Marktforschung, Rückmeldung aus dem Kundendienst oder persönlichen Gesprächen. Dieses langwierige Vorgehen ist meist zu wenig repräsentativ und bremst das Potenzial der Digitalisierung aus. Eine systematische Datenanalyse liefert schneller valide Ergebnisse darüber, welche Funktionen häufig genutzt werden oder warum manche Bauteile öfter ausfallen. So können Hersteller besser entscheiden, ob sie bestimmte Features im Retrofit nachrüsten oder für die nächste Produktgeneration einplanen.

Hier knüpft das vom Lehrstuhl für Advanced Systems Engineering der Universität Paderborn koordinierte Verbundprojekt DizRuPt an. Ziel ist es, die organisatorischen und technischen Voraussetzungen für Nutzdatenanalysen und deren Interpretation zu schaffen. Auf Basis der Elements for IoT Plattform und dem Digitalen Zwilling werden Analytics-Anwendungen umgesetzt und bei namhaften Industriepartnern erprobt. Dabei entstehen datenbasierende Methoden für das Produktmanagement in CIM Database PLM, die die Feature-Planung systematisch unterstützen.

Das Konsortium

Lehrstuhl für Advanced Systems Engineering am Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn (Koordination), CONTACT Software, Diebold Nixdorf, Lasco, Weidmueller, Westaflex, TU Berlin, Fachhochschule Südwestfalen