Nutzbarmachung von heterogenen Metadaten

Das PyIntegrationNet demonstriert den Mehrwert, den eine strukturierte, modulare und dadurch einfach um neue Datenquellen erweiterbare Datenintegrationsmethodik liefern kann. Hierbei können selbst vergleichsweise einfach strukturierte, täglich anfallende Daten wie XML oder Logdateien Zusammenhänge offenbaren und quantifizieren, die, wie am Beispiel der Senkerosion gezeigt, zur Vorhersage relevanter Größen wie der Hauptzeit genutzt werden können und dadurch die Prognosefähigkeit einer Technologie zu verbessern. Mit steigender Datenverfügbarkeit und der Integration neuer Datenquellen ist zu erwarten, dass sich die Genauigkeit solcher Vorhersagen in Zukunft noch weiter steigern lässt und prozessübergreifende Optimierungspotentiale gehoben werden können.

The data generated in the design and manufacture of tools and dies is rarely used in a targeted manner. However, it contains a significant wealth of knowledge that can be used to predict important parameters. For example, the metadata generated during the CAM programming of die-sinking electrodes can be used to extract parameters suitable to predict the subsequent erosion duration. A major hurdle in making data usable is their heterogeneity in number, format and employed terminology. This article presents a structured method for integrating heterogeneous data and making them queryable via a uniform interface. Its added value is demonstrated by means of a use case from die-sinking EDM.