Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

DaFuER - Anwendung der Datenfusion bei der Erfassung und Speicherung betrieblicher Rückmeldedaten

Forschungsziel

Anwendung der Methoden der Datenfusion und Decision Fusion auf betriebliche Rückmeldedaten zur Sicherstellung der Datenqualität insbesondere für die Produktionssteuerung und das Produktionscontrolling.

Lösungsweg

Aufbauend auf einer Anforderungsanalyse an Datenqualität und die Granularität der Lösung mit dem PA (AP1) wird eine Informationsbedarfsanalyse für die Produktionssteuerung und das Produktionscontrolling vorgenommen (AP2). Hierbei wird auch ein Soll-Prozess zur Rückmeldedatenerfassung definiert. Anschließend wird eine Analyse über Verfahren der Datenfusion und der Decision Fusion vorgenommen (AP3) sowie typische verfügbare Informationen und Informationsquellen recherchiert. Diese werden anschließend (AP4) im Hinblick auf die Datenstruktur und die Anforderungen der verschiedenen Methoden der Datenfusion zugeordnet. Im Anschluss wird eine Validierung der Ergebnisse mit besonderem Fokus auf Kriterien der Datenqualität durchgeführt. AP6 umfasst die Erstellung eines Leitfadens, der die Ergebnisse (insbesondere Prozess, Datenquellen und Methode der Datenfusion) zusammenfassend beschreibt und eine Auswahlhilfe für Anwenderunternehmen sowie für Entwickler betrieblicher Anwendungssysteme bietet.

Im Projekt werden drei zentrale Ergebnisse angestrebt:

1) Definition von Kriterien zur Qualität betrieblicher Rückmeldedaten

2) Übertragung von Methoden der Datenfusion auf die Erfassung von Rückmeldedaten produzierender Unternehmen

3) Zuordnung von Anwendungsfällen und Methoden im Form einer Auswahlhilfe

Nutzen für KMU

Für die operative Auftragsdurchführung ergibt sich durch das Projekt eine Steigerung der Informationstransparenz. Dies wird durch die Definition von Qualitätsanforderungen erreicht. Zudem wird durch Anwendung der entwickelten Lösung/Klassifizierung eine Steigerung der Datenqualität erreicht. Hierdurch werden Entscheidungsprozesse in der Produktionssteuerung und im Produktionscontrolling, aber auch zur Kennzahlenerhebung vereinfacht.

Ergebniszusammenfassung:

Als Ergebnis des Forschungsprojektes wird in einem Leitfaden & Tool eine Methode zur Ableitung geeigneter Methoden der Datenfusion dargelegt.

Basierend auf der Datenqualität der Rückmeldung erfolgt die Definition des Anwendungsfalls. Dabei wird zur Ermittlung relevanter Informationsbedarfe den Anwendenden der Methodik eine Übersicht bereitgestellt, welche die verschiedenen für die Produktionsplanung und -steuerung benötigten Informationen enthält. Außerdem werden Datenquellen anhand der Art der Datenerfassung klassifiziert. Die Klassifikation ist die Grundlage für die Identifikation der im Anwendungsfall zur Verfügung stehenden Datenquellen. Im Folgenden werden aus den verfügbaren Datenquellen diejenigen ermittelt, welche fusioniert werden sollen. Dazu wurde eine tabellarische Übersicht erstellt, mit Hilfe derer Datenquellen den Informationen zugeordnet werden. Weiterhin werden diese Datenquellen hinsichtlich ihrer Datenqualität auf Basis ausgewählter Qualitätsmerkmale bewertet. Für eine benötigte Information wählen die Anwendenden aus den ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen diejenigen zur Fusion aus, welchen den Informationsbedarf decken und sich hinsichtlich der Erfüllung der Qualitätsmerkmale komplementieren. Zuletzt wird eine für den konkreten Anwendungsfall geeignete Fusionsmethode der ausgewählten Datenquellen bestimmt. Grundlage dafür ist eine morphologische Untersuchung von Datenquellen. Durch eine Clusteranalyse der Fehlerarten in Abhängigkeit von Merkmalsausprägungen werden prozesstypische Fehler abgeleitet. Somit ist man in der Lage, anhand der ausgewählten Datenquellen die spezifischen Herausforderungen bei der Datenfusion zu identifizieren. Für die Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Datenfusionsmethode wurden für die ermittelten Prozessfehler die jeweiligen Eignungen der verschiedenen Methoden bewertet. Auf Basis der Bewertung wählen sie diejenige Methode aus, die für die von ihnen identifizierten Herausforderungen geeignet ist.