Produktionswissen im Anlagenanlauf einsetzen

Während des Anlagenanlaufs neuer Montagesysteme werden auftretende Probleme meistens ad-hoc durch die Mitarbeiter gelöst. Dabei gibt es oft wenig bis keine Unterstützung durch IT (Informationstechnik)-Systeme und die Problemlösung beruht ausschließlich auf Erfahrungen der Teams. Im Rahmen des EU (Europäische Union)-Projekts FRAME wurde mittels semantischer Technologien ein Maschinenmodell erstellt, mit dessen Hilfe sich Systembeziehungen zwischen den einzelnen Komponenten modellieren lassen. Dadurch ist es möglich, intrinsisches Wissen der Bediener maschinenlesbar zu verarbeiten. Das gespeicherte Wissen wird anschließend verknüpft mit dynamischen Daten (beispielsweise Sensor-Informationen) wieder zur Verfügung gestellt, um zentrale Fragestellungen der Produktionsexperten beantworten zu können.

During ramp-up of new assembly systems emerging problems are most of the times solved in an ad-hoc manor by the human workers. The problem solving task however is solely relying on the knowledge spread within the team and most of the times there is little till none support by IT systems. With semantic technologies a machine model was developed during the European project FRAME which allows modeling relations between different system components. This enables the machine-readable processing of the intrinsic knowledge. The so gathered information can be accessed in conjunction with dynamic data (e.g. sensor-derived) to answer major questions of production experts.