Title (deu): Intelligente Verteilung von Maschineninformationen in der Industrie 4.0

Author: Emberger, M. (Michael)

Description (deu): Masterarbeit, Fachhochschule St. Pölten, Studiengang Digitale Medientechnologien, Masterklasse Mobiles Internet, 2017

Description (deu): Als technologische Basis für die Industrie 4.0 ermöglichen Cyber-Physische Systeme eine globale Vernetzung von Maschinen. Für den Menschen, als Entscheidungsträger in der Industrie 4.0, resultieren aus dieser Vernetzung wertvolle Maschineninformationen. Mit der Anzahl an vernetzten Maschinen steigt aber auch die Anzahl an verfügbaren Daten. Für den Menschen kann daraus eine unüberschaubare Menge an Informationen resultieren welche ein effektives Treffen von Entscheidungen erschwert. Meine Arbeit beschäftigt sich mit der gezielten Verteilung von Maschineninformationen an Personen in der Industrie 4.0. Ziel ist es, eine Informationsüberflutung von Personen, durch für sie nicht relevante Informationen, zu vermeiden. Aus dieser Arbeit resultiert ein Software-Prototyp welcher Maschineninformationen - sozusagen intelligent - an Personen zuordnen kann. Dieser Prototyp soll zukünftig die technologische Basis für die Entwicklung einer Version der Anwendung „Herculess“ für die Industrie 4.0 darstellen. „Herculess“ ist ein mobiler Assistent für die Auftragsabwicklung, der mit Usereingaben lernt und mit nützlichen Vorschlägen für eine Zeitersparnis sorgt. Anhand einer Literaturrecherche werden CPS und das Konzept der Industrie 4.0 grundlegend beschrieben, sowie allgemeine Anforderungen an den Prototyp definiert. Mittels einer quantitativen Umfrage werden Anforderungen aus Sicht von in der Industrie tätigen Personen erhoben. Die Arbeit beschreibt Möglichkeiten der Informationsgenerierung auf Basis von Maschinendaten, geeignete Netzwerktechnologien zur Integration von Software-Anwendungen in Cyber-Physische Systeme und Methoden zur „intelligenten“ Verteilung von Maschineninformationen. Abschließend wir im Rahmen einer Evaluierung des Prototyps geprüft, wie effektiv dieser eine Informationsüberflutung für Personen verhindern kann. In dieser Arbeit konnten Informationen über Restlaufzeit des aktuellen Auftrages, Leistungsdaten der Maschine und bevorstehende Wartungsarbeiten als wichtigste Informationen für in der Industrie tätige Personen identifiziert werden. Die Evaluierung des Prototyps zeigt, dass diese Informationen mittels Distanz – und Ähnlichkeitsmaßen gezielt an Personen zugewiesen werden können. Konkret konnte das beste Ergebnis unter Verwendung der Kosinusähnlichkeit als Ähnlichkeitsmaß erzielt werden. Hier konnte die Gesamtheit aller zugewiesenen Informationen um 76% reduziert werden. Die Gesamtheit aller Informationen welche für eine Person nicht relevant sind, konnte mittels Kosinusähnlichkeit um 96,6% reduziert werden.

Description (eng): Cyber-physical systems are enabling technologies to connect physical objects such as production machines with the virtual world. In smart factories those systems will provide useful data to support humans in their role as decision makers. The amount of data will increase significantly when lots of machines are connected. This probably causes an information overload for humans. My work will focus on how data can be filtered to prevent such an information overload.
The goal of my work is to develop a software prototype which can be integrated in cyber-physical systems and is able to provide employees of smart factories with useful machine information that targets their area of activity. The prototype is based on the mobile task collaboration software “Herculess”. “Herculess” is a service to make human asset management more efficient. It is an application which learns with user input and gives useful suggestions to save time. Finally, the prototype should build the technological base to develop a specific version of “Herculess” for the Industry 4.0. Methodically, a literature research is applied to describe the concept of smart factories and define requirements for the prototype. Furthermore, a quantitative survey in the manufacturing area is applied to define specific requirements for the prototype. In this work concepts for the generation of information based on machine data, the integration of software in cyber-physical systems with focus on network protocols and the filtering of information to prevent an information overload for humans are created. Finally, an evaluation of the prototype is made to measure how efficient information overload can be reduced. This work shows that information about the remaining time of an order, performance data of a machine and upcoming maintenance work are the most useful types of information for people working in the manufacturing area. The evaluation of the prototype shows, that information overload can be reduced significantly by using similarity measure algorithms. The best results were achieved by using the cosine similarity algorithm. Using this algorithm, the total amount of delivered information can be reduced by up to 76%. Furthermore, the amount of useless information can be reduced by up to 96,6%.

Object languages: German

Date: 2017

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Classification: Industrie 4.0 ; Vernetzung ; Mensch-Maschine-Kommunikation ; Entscheidungsfindung

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