Die Verbreitung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien im Zuge von Industrie 4.0 ermöglicht die umfassende Speicherung großer Datenmengen. Häufig fehlt jedoch das Wissen, wie aus diesen Daten sinnvolle Informationen zur Gestaltung und Verbesserung von Unternehmensprozessen gewonnen werden können. Industrial Data Analytics erlaubt die Auswertung und Nutzung großer industrieller Datenbe-stände durch den Einsatz maschineller Analysemethoden. Durch die datenbasierte Entwicklung von Progno-semodellen wird dabei auch die Vorhersage zukünftiger Ereignisse (bspw. im Kontext von Predictive Mainte-nance und Qualitätsprognosen) möglich.
Das Seminar beginnt mit einer Einführung in die Thematik Industrial Data Analytics.
Hierbei werden Begriffe wie Big Data und Data Analytics erläutert und eine Übersicht über verschiedene Data Analytics Methoden und deren Einsatzpotenziale gegeben. Anschließend werden typische Industrial Data Analytics Anwendungen aus der Praxis vorgestellt. Auf Basis des vermittelten theoretischen Wissens erfolgt die Bearbeitung eines durch-gängigen Use Cases in der Data Analytics Software RapidMiner. Hierfür arbeitet jeder Teilnehmer an seinem eigenen Laptop unter Anleitung erfahrener Trainer.

Grundlagen von Industrial Data Analytics


Begriffsbestimmung: Big Data und Data Analytics

Nutzenpotenziale und Einsatzmöglichkeiten

Data Analytics Methoden

Vorgehensweise in Data Analytics Projekten



Anwendungsbeispiele aus der Praxis


Qualitätsprognosen

Prospektive Zeitermittlung

Predictive Maintenance



Hands-On Beispiel in RapidMiner


Einführung in die Data Analytics Software RapidMiner

Bearbeitung eines durchgängigen Use Cases in RapidMiner