Unser Kunde produziert hochwertige Maschinen für den Einsatz durch den Endanwender. In seinem Segment ist unser Kunde Weltmarktführer.
Die Maschinen des Kunden unterscheiden sich hinsichtlich ihres Aufbaus, hinsichtlich der verbauten Sensorik und Aktorik sowie bezüglich ihrer Konfiguration. Unterschiedliche Einsatzbedingungen sorgen für zusätzliche Varianz in den Maschinendaten.
Die an der Maschinen während des Betriebs aufgezeichneten Nutzungsdaten werden bereits prototypisch zentral gespeichert. Allerdings werden diese bislang noch nicht systematisch ausgewertet oder analysiert. Zudem ist nicht final geklärt, ob alle relevanten Daten in der bisherigen Form bereits erfasst werden.
Auf Basis der vom Kunden gesammelten Daten entwickeln wir eine Batch-Datenpipeline. Durch die geschickte Vorverarbeitung und Transformation der Rohdaten können wir die ursprüngliche Datenmenge um eine Größenordnung reduzieren und so die nachfolgenden Analysen erheblich beschleunigen. Mithilfe von Jupyter-Notebooks führen wir anschließend deskriptive Analysen und unterschiedliche Visualisierungen der Daten durch. Auf dieser Basis können zentrale KPIs ermittelt, anschaulich dargestellt und als Diskussionsgrundlage genutzt werden.
Die durchgeführte Datenanalyse und die damit verbundenen Auswertungen liefern wertvolle Ansatzpunkte für ein tiefergehendes Verständnis der Maschinennutzung durch die Endkunden. Gleichzeitig konnten Verbesserungspotentiale für die Aufzeichnung der Maschinendaten ermittelt werden.
