Optimierte Produktion durch einen Knowledge Graph (KnowGrADe)

Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht eine umfassende Datenerfassung in Unternehmen. Diese Daten können eingesetzt werden, um die Produktionsqualität und -effizienz zu verbessern. Bislang werden für spezifische Fragestellungen meist spezialisierte Software-Systeme verwendet (zum Beispiel Qualitätsmanagement-Software, Energiemanagement-Systeme). Damit einhergehend erfolgt die Datenspeicherung in systeminhärenten Datensilos. Synergien zwischen unterschiedlichen Systemen und den zugehörigen Daten werden bislang nur unzureichend genutzt. Dies liegt vor allem am hohen initialen Implementierungsaufwand, den die manuelle Verknüpfung der Datensilos und die Herstellung von kausalen Zusammenhängen zwischen den Anwendungen mit sich bringen. Die Datensilos verursachen zugleich aber auch bei Mitarbeitenden einen hohen Aufwand bei der Informationsbeschaffung, zum Beispiel wenn sie relevante Störungsgründe für Anlagen ermitteln müssen. Daraus resultiert großes Potenzial im Aufbau und Einsatz eines Knowledge Graph. In einem Knowledge Graph werden heterogene Daten aus verschiedenen Datensilos effizient integriert, homogenisiert und verknüpft.

Für einen flexiblen und leicht erweiterbaren Knowledge Graph soll im Forschungsprojekt eine spezielle Systemarchitektur entwickelt werden. Diese soll es ermöglichen, Informationen und Wissen in hoher Qualität abzuleiten und diese für die Beantwortung verschiedener produktionstechnischer Fragestellungen zu nutzen. Dies ist eine essenzielle Voraussetzung, um perspektivisch steuernd in den Produktionsprozess eingreifen zu können, Ausschuss zu vermeiden sowie Energieeffizienzmaßnahmen zu identifizieren und den zunehmend geforderten CO2-Fußab-druck eines Bauteils ausweisen zu können.