Big Data in der Fertigung und das Smart Data Projekt PRO-OPT

1. 1 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Fundedby Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT IT2Industry, München, 16.11.2016 Dr. Dirk Ortloff

2. 2 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017  Firmenüberblick  Status von Big Data  Das SMART DATA Projekt PRO-OPT  Ergebnisse im Bereich Traceability Drill Down & Root-Cause Analysis  Zusammenfassung Agenda Picture from: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:BigData_2267x1146_white.png

3. 3 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Firmenüberblick

4. 4 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Service Offering Portfolio

5. 5 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Produktbereiche

6. 6 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Status von Big Data

7. 7 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Ist Big Data immer noch ein Hype? Picture from: http://na2.www.gartner.com/imagesrv/newsroom/images/hype-cycle-pr.png;wada20fd4bd7891509

8. 8 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Ist Big Data immer noch ein Hype? Picture from: http://na1.www.gartner.com/imagesrv/newsroom/images/HC_ET_2014.jpg;wadf79d1c8397a49a2

9. 9 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Ist Big Data immer noch ein Hype? Picture from: http://na2.www.gartner.com/imagesrv/newsroom/images/emerging-tech-hc.png;wa0131df2b233dcd17

10. 10 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Big Data Status Big Data Fast jeder mach irgendetwas mit Big Data… Picture from: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Peak_hour_traffic_in_melbourne.jpg

11. 11 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Big Data Status Aber alles ist eher Firmenspezifisch und es sind meist Insellösungen Picture from: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Palau_archipelago.jpg

12. 12 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Das SMART DATA Projekt PRO-OPT

13. 13 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Das PRO-OPT Projekt Projektstart 1.1.2015, 3 Jahre Laufzeit www.pro-opt.org

14. 14 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017

16. 16 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECUECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU Gateway

17. 17 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECUECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU ECU Gateway

19. 19 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Komplexes Produkt Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Komplexes Eco-System

20. 20 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Komplexes Produkt Komplexes Eco-System

21. 21 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant • ••

22. 22 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant • •• ••• ••• ••• ••• ••• ••• Problem

23. 23 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Problem Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant • ••

24. 24 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Problem

25. 25 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant § §

26. 26 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant § §

27. 27 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant

28. 28 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Herausforderungen: Zielkonflikt GarantieforderungGarantieforderungGarantieforderung Mehr Informationsaustausch in dieser Richtung erhöht evtl. die Rückerstattung Mehr Informationsaustausch in dieser Richtung verringert evtl. die Rückerstattung Beide Richtungen offenbaren Intellectual-Property Widerspruch zu kurzfristigen Zielen aber langfristig im gemeinsamen Interesse Zusammenarbeit Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-ProduktionTeile-Lieferant

32. 32 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Verteilte Analyse

33. 33 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Datenkatalog

34. 34 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Steuergeräte-Lieferant Modul-Lieferant OEM-Produktion Weiterer LebenszyklusTeile-Lieferant Datennutzungskontrolle

35. 35 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Die PRO-OPT Plattform – Architektur Unternehmensübergreifende PRO-OPT Plattform PRO-OPT Frontend PRO-OPT API PRO-OPT Bridge Unternehmen 1 RDBMS Cluster PRO-OPT Connector Data Catalogue Decision Event Data Quality Unternehmen n RDBMS Cluster PRO-OPT Connector Data Catalogue Decision Event Data Quality Datenfusion Producer Kettle GUI

36. 36 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Ergebnisse im Bereich Traceability Drill Down & Root-Cause Analysis

37. 37 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Traceability: Einordnung in die Unternehmensprozesse 37 SCM Supply Chain Management ERP Enterprise Resource Planing PLM Product Lifecycle Management SCADA Supervisory Control And Data Acquisition MES • Produktionsfolge • Produktionsauftrag • Masterdaten • Etc … • Produktionsausbeute • Qualitätsdaten • WIP Status • Etc … • Kontrollparameter • High-level Geschäftslogik • Arbeitsanweisungen • Etc … • Prozess / Testergebnisse • Maschinenstatus • Materialverbrauch • Etc ... Prozess Sicht

38. 38 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Wie Traceability funktioniert … 38 Work in Progress (WIP) 10 20 30 Material Nachverfolgung & Überwachung Chargen- und Seriennummern-Verfolgung Monitoring des Durchsatzes, der Ausbeute und der Fehlerklassifikation Validierung benutzter Materialien Datenaustausch mit dem externen ERP System

39. 39 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Der Blick in die andere Richtung Werk 2 Werk 1

40. 40 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Herausforderung  Datenmengen wachsen enorm an  Tabellen sind klassisch modelliert  viele Joins nötig  Performanz mit wachsender Datenmenge extrem abnehmend  Viele selektierte Datasets zu groß für Export & Analyse Ziel: Schnelle Antworten aus Terabytes von Daten Ansatz:  Use Cases identifizieren (Potential Analysis)  Query Based Modeling für Traceability mit Cassandra NoSQL-DB  Root-Cause Analyse & Visualisierung Vorteil  Durch Wide-Tables keine Joins mehr nötig  Abfrage um Größenordnungen schneller  Möglichkeit für neue Reports, neues Drill-Down  Einfache Integration der Analyse Traceability: Terabytes von Informationen und Daten

41. 41 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Traceability Drill-Down & Root-Cause Analysis mit camLine Tools Clusterr Cassandra DB Cornerstone MLlib „Machine Learning library“ SparkR DirekterZugrifffürkleinereDatenmengen Cassandra DB 1 1 2 2 3 4 0 MS Excel 0

42. 42 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Fazit:  Query Based Modeling für Traceability -> Enormer Performance-Gewinn (Faktor 100+)  Schnellere Erzeugung von Reports, schnellerer Drill-Down  Ganz neue Reports möglich Aber:  Es bestehen auch (noch) diverse Einschränkungen der derzeitigen Technologien, ähnlich SQL in den 90igern  Enorme Datenreplikation  Nur Queries auf „vorbereiteten“ Daten sind schnell (Ad hoc), andere Abfragen müssen erst durch Batch Processing aufbereitet werden   Es ist enorm wichtig, die möglichen Anfragen „Vorherzusehen“, um die Daten von Beginn an richtig vorzuhalten Lessons-Learned: Traceability – Drill-Down mit camLine Tools

43. 43 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 • Erzeugung von Wide-tables mit >1000 Spalten wird unterstützt • Erste grafische Übersicht über einen großen Datensatz mit Standardanalysen der Statistik • Binning & Interaktives Brushing der interessanten Regionen (Cluster, Ausreißer) • Vorhersage potentieller Root-Cause Variablen  Logistische Regression  Bayesian Klassifikation  Random Forest Ergebnise Root-Cause Analysis & Visualisierung Große Regressionskoe ffizienten identifizieren Slot1 als möglichen Root-cause Confusion Matrix zur Prüfung der Modellqualität „brushed“ Heatmap Bins

44. 44 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Zusammenfassung

45. 45 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 • Big Data wird bleiben – nach Gartner ist Big Data im Markt angekommen • Relationaler Modellierungsansatz funktioniert bei NoSQL Datenbanken nicht  Performance kann dann viel schlechter sein  Gewisse Operation wie Joins gibt es nicht oder sind extrem teuer • Query based Modelling kann enorme Zeitgewinne bringen (Faktor >100), auf Kosten des Speicherplatzes • Man muss einige gewohnte Aspekte loslassen ACID vs. CAP Theorem z.B. Eventual Consistency • Entwicklung ist am Anfang eines ähnlichen Weges wie im relationalen Modell Neue Denkansätze

46. 46 Big Data in der Fertigung und das SMART Data Projekt PRO-OPT 17.11.2017 Thank you camLine GmbH Dr. Dirk Ortloff Industriering 4a · 85238 Petershausen T: +49 8137935-193 F: +49 8137935-235 dirk.ortloff@camline.com www.camline.com

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