Business Transformation
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Durch die digitale Transformation der Wirtschaft verfügen insbesondere Unternehmen des Maschinenbaus über eine Vielzahl an bisher ungenutzten Daten. Darauf aufbauend ist zunehmend die Anwendung von Business-Analytics in den verschiedenen Bereichen der Unternehmen zu erkennen. Im Dienstleistungsgeschäft von Unternehmen des Maschinenbaus ist bisher aktuell nur eine geringe Anzahl der Unternehmen in der Lage, Daten so zu analysieren, dass hieraus ein Mehrwert generiert wird. Vor diesem Hintergrund werden im Forschungsvorhaben ServiceAnalytics geeignete Analytics-Algorithmen entwickelt, evaluiert und in ein für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) geeignetes Implementierungsvorgehen überführt, um die Profitabilität und Innovationsfähigkeit des Geschäftsfeldes industrieller Dienstleistungen in KMU des Maschinenbaus zu steigern. Das IGF-Vorhaben 19164 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses
des Deutschen Bundestages gefördert.
The acquisition, processing and analysis of internal and external data is one of the key competitive factors for corporate innovation and competitive advantage. Many firms invest a significant amount of resources to take advantage of advanced analytics methods. Machine learning methods are used to identify patterns in structured and unstructured data and increase predictive capabilities. The related methods are of particular interest when previously undiscovered and unknown structures are discovered in comprehensive data sets in order to more accurately predict the outcome of manufacturing or production processes based on a multitude of parameter settings. So far, this knowledge is often part of the individual or collective knowledge of experts and expert teams, but rarely explicit and therefore not replicable for future applications. On the one hand, it is demonstrated in this paper how different machine learning algorithms have been applied to better predict the output quality in the process industry. On the other hand, it is explained how the application of machine learning methods could contribute to making previously not accessible process knowledge explicit. In order to increase the prognostic accuracy of the model diferrent methods were combined, later on compared and evaluated within an industrial case. In this paper a comprehensive approach to knowledge-based process engineering is being presented.