Zustandsüberwachungssysteme zur Entscheidungsunterstützung in der Produktionsplanung

Digitalisierung ist in den letzten Jahren zu einem omnipräsenten Thema herangewachsen - Daten werden in den unterschiedlichsten Ausprägungen generiert, verarbeitet und genutzt. Befähigt durch das historische Kostenminimum für Sensorik und dem exponentiellen Anstieg der Prozessorleistung der letzten Dekaden, ist Datenanalyse im großen Stil ökonomisch rentabel geworden (vgl. Wuest et al. 2016). Auch industrielle Produktionsunternehmen beginnen vermehrt mit der systematischen Verarbeitung von Daten. Denn speziell der Preisverfall von Messelektronik und Rechenleistung ermöglichen es, auch mit geringen (Sach-) Investitionen die Produktion ans ""Internet der Dinge"" anzubinden. Dabei fehlt es jedoch oft an geeigneten Methoden, wie diese Digitalisierungstechnologien in die Produktionssysteme integriert werden können (technisch und organisatorisch). Hinzukommt, dass Gesamtlösungen momentan noch kostspielig und dadurch meist unerschwinglich für klein- und mittelständische Unternehmen (KMUs) sind. Neben der Digitalisierung kann auch die Produktindividualisierung als ein aktueller Megatrend betrachtet werden (vgl. Fitouri et al. 2016). In der metallverarbeitenden Industrie, beispielsweise, bedeutet eine hohe Anzahl an Produktvarianten eine Vielzahl an verschiedenen Anforderungsprofilen an die Bearbeitungsmaschinen - eine Komplexität, die rein manuell nur schwierig zu bewältigen ist.