Hintergrund
Für dieses Projekt hat Dockside Data ein ehrgeiziges Projekt mit einem großen, globalen Automobilhersteller in Angriff genommen. Dieser Hersteller, der weltweit mehrere Produktionsstätten betreibt, stand vor einer großen Herausforderung. Mit der Einführung der ISO 50001-Verordnung benötigte das Unternehmen eine zentralisierte Lösung zur Analyse des Energieverbrauchs in den verschiedenen Werken und zur Ermittlung der Effizienz der Produktionsprozesse. Die Komplexität der Integration der verschiedenen Datenstrukturen von jedem Standort aus hat diese Hürde noch erhöht.
Herausforderung
Die erste Herausforderung war eine doppelte:
- Entwurf eines Data Warehouse: Die Entwicklung und Implementierung eines Data Warehouse (DWH), das in der Lage ist, IoT-Daten aus allen Produktionsstätten aufzunehmen und zu harmonisieren, war von entscheidender Bedeutung. Jeder Standort hatte sein eigenes Datenformat, und die schiere Menge an Daten – mehrere Terabytes monatlich – verstärkte die Schwierigkeiten.
- Normalisierung für die Effizienzanalyse: Über die Datenerfassung hinaus musste bewertet werden, ob die Effizienz der Produktion gesunken war. Dies erforderte die Integration von Normalisierungsdiensten unter Verwendung der linearen Regression und die Erstellung und Verwaltung von Hunderten von benutzerdefinierten Modellen für jede hierarchische Ebene innerhalb der Anlagen.
Lösung
Dockside Data begegnete diesen Herausforderungen mit einer umfassenden Strategie:
- Flexible Dateneingabe: Das Team entwickelte eine ausgeklügelte Dateneingangslogik für das DWH, die sich an verschiedene Datenformate aus unterschiedlichen Werken anpassen lässt. Dies war entscheidend für die Schaffung einer einheitlichen Datenumgebung.
- Erweiterte analytische Logik mit Normalisierungsdiensten: Nachdem die Daten konsistent in das DWH geströmt waren, führte Dockside Data Normalisierungsdienste mit linearer Regression ein. Für jede Hierarchiestufe innerhalb der Produktionsstätten wurde ein individuelles lineares Regressionsmodell erstellt. Dieser Schritt war entscheidend, um zu analysieren, ob die Effizienz der Produktion gesunken war, und um die unterschiedlichen Daten für eine genaue Analyse abzugleichen und zu normalisieren.
- Virtuelle Zähler für komplexe Berechnungen: Dockside Data hat ein System für virtuelle Zähler entwickelt, das in der Lage ist, komplexe Berechnungen über große Datenmengen durchzuführen. Dadurch wurden die IoT-Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse über den Energieverbrauch umgewandelt und durch eine Effizienzanalyse ergänzt.
Kollaboration und Iteration
Die kontinuierliche Zusammenarbeit mit dem Kunden unter Verwendung agiler Methoden war ein entscheidender Aspekt für den Erfolg des Projekts. Dockside Data hielt mehrere Workshop-Sitzungen ab, um die geschäftlichen Anforderungen des Herstellers genau zu verstehen, was entscheidend für die Umsetzung dieser Anforderungen in effektive technische Lösungen war.
Auswirkungen
Die Ergebnisse waren wegweisend: Der Hersteller ist nun in der Lage, die Anforderungen der ISO 50001-Norm effizient zu erfüllen, tiefe Einblicke in den Energieverbrauch und die Produktionseffizienz zu gewinnen und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Fazit
Die effektiven Lösungen von Dockside Data ermöglichten es dem Automobilhersteller, die ISO 50001 Standards zu erfüllen und die Energie- und Produktionseffizienz zu verbessern. Ihr kooperativer Ansatz führte zu besseren datengestützten Entscheidungen und signifikanten operativen Verbesserungen.
