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Projekt DigiTextil: Unternehmensübergreifende Nutzung von Big Data entlang der textilen Prozesskette

  • Die Erhebung, Nutzung und Auswertung von Daten entlang der textilen Wertschöpfungskette, insbesondere über Unternehmensgrenzen hinweg, sind bislang nur unzureichend umgesetzt. Dabei bieten sich für die KMU-dominierte deutsche Textilindustrie durch Fehler- und Stillstandsvermeidung neunstellige wirtschaftliche Potenziale.2 Trotz dieses großen Potenzials solcher Datenanalytik und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Steigerung der Effektivität gibt es aufgrund der Angst vor Wissensverlust und vor gegenseitiger Schuldzuweisung bei Qualitätsmängeln noch keine übergreifende Cloud-Lösung. Als Antwort auf die Problematik wurde im Rahmen des Projekts folgender Ansatz entwickelt: Ein neutraler Anbieter bietet eine zentrale Cloud zur Datensammlung und -analyse unter modernen, vertraglich festgehaltenen Datenschutz- und Datensicherheitsaspekten. Das bietet die Möglichkeit zur Detektion von Anomalien und Modellierung von Fehlerkorrelationen über die gesamte Prozesskette. Außerdem wird durch einen rechtlichen Rahmenvertrag mit der dritten Partei die Gefahr des Diebstahls des geistigen Eigentums umgangen und der Effekt der gegenseitigen Schuldzuweisung vermieden, indem die Analyseergebnisse der Korrelation und Fehlersuche nur bei Zustimmung aller Parteien zur Verfügung gestellt werden. Solche unternehmensübergreifenden Analysen können für die Ableitung eines Lösungsmodells für die zukünftige Textilproduktion genutzt werden. Das Projekt 'DigiTextil‘' (Förderkennzeichen 19902 N/2) wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen der Richtlinie über die Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) gefördert.
Metadaten
Author:Alexey Györi
ISSN:1439-2585
Parent Title (German):UdZForschung
Subtitle (German):Steigerung der Produktqualität und der Rückverfolgbarkeit von Fehlern mittels einer Smart-Data-Analytics-Plattform
Document Type:Contribution to a Periodical
Language:German
Date of Publication (online):2021/11/11
Date of first Publication:2019/08/19
Release Date:2021/11/11
Tag:SV7407
Volume:20
Issue:1
First Page:12
Last Page:14
FIR-Number:SV7407
Institute / Department:FIR e. V. an der RWTH Aachen
Informationsmanagement
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 62 Ingenieurwissenschaften