Accessible Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter November 20, 2021

Digitale Prozesslenkung mit ToolProduction

Datengetriebene Mehrwertdienste für intelligente Wertschöpfung

Digital Process Control with ToolProduction
Data-driven Services for Intelligent Added Value
Carsten Ellwein, Anna Xu, Bernd Schniering, Volker Nötzel and Frauke Wüseke

Abstract

Fertigungsunternehmen, insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), können sich ihre Wettbewerbsfähigkeit über eine Industrie-4.0-gerechte Prozesslenkung sichern. Das Forschungsprojekt ToolProduction liefert eine Gesamtlösung für die digitale Prozesslenkung, die eine flexible Datenplattform für die einheitliche Integration von IT-Modulen und benutzerspezifische Datenbereitstellung bietet. Eine zentrale Datenbasis wurde über die gesamte Wertschöpfungskette geschaffen mit dem Ziel, eine webbasierte Kommerzialisierung digitaler Dienstleistungen zu ermöglichen. In diesem Beitrag wird eine datenbankbasierte Ausführungsumgebung zur Ausführung datengetriebener Mehrwertdienste vorgestellt, um nutzerspezifische Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Für komplexere Anwendungen können zukünftig Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) genutzt werden.

Abstract

Manufacturing companies, especially small and medium-sized enterprises (SMEs), can secure their competitiveness via Industry 4.0-compatible process control. ToolProduction is a complete solution for digital process control that offers a flexible data platform for the uniform integration of IT modules and user-specific data provision. A central database was created across the entire value chain with the aim of realizing a web-based system assuring commercialization of future digital services in market. In this article, a databasebased execution environment for executing datadriven value-added services is presented in order to support user-specific decision-making processes. For more complex applications, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods can be used in the future.


Tel.: +49 (0) 711 685-82424

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Published Online: 2021-11-20

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