Abstract
With the increasing connectivity of devices, the amount of data that is recorded and ready for analysis is growing correspondingly. This is also the case for shop floors in flexible sheet metal handling and production. With the growing need for flexibility in production, the availability of machine tools is imminent. This paper shows different approaches that a classical manufacturing systems company such as TRUMPF takes in applying data mining techniques to address the new challenges which come with the Internet of things. In addition to classical methods, a new approach is introduced that does not need any alteration of the machine or its interfaces.
Zusammenfassung
Die Menge an Daten die zu Analysezwecken aufgezeichnet werden wächst zunehmend mit der Anzahl verbundener Komponenten. Gleiches trifft auch für den Shopfloor in der flexiblen Blechbearbeitung und den zugehörigen Produkionsbereichen zu. Außerdem spielt die Verfügbarkeit von Werkzeugmaschinen in flexiblen Produktionen eine immer größere Rolle. In diesem Paper werden darum verschiedene Ansätze vorgestellt, wie TRUMPF als klassisches Maschinenbauunternehmen Data Mining Verfahren einsetzt, um diese neuen Herausforderungen im Rahmen von Industrie 4.0 zu adressieren. Neben der Anwendung von klassischen Methoden wird auch eine neue Herangehensweise vorgestellt, welche ohne Anpassungen bei bestehenden Maschinen auskommt.
About the authors
TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG, Johann-Maus-Straße 2, 71254 Ditzingen, Germany, Tel.: +49 7156 303-32316, Fax: +49 7156 303-932316
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Acknowledgement
Special thanks go to the Smart Data Innovation Lab, the TECO Institute of the Karlsruhe Institute of Technology, and Microsoft Technology Center, Munich.
©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston
