## 15.4 Fazit

Die im Kapitel durchgeführten Analysen haben gezeigt, dass mithilfe von Natural Language Processing aus, auf den ersten Blick unstrukturierten Daten, wie etwa im Frei- text verfasste Produktbewertungen, sinnvolle Rückschlüsse auf Teile eines Geschäfts- modells gezogen werden können. Es wurden Möglichkeiten gezeigt, die Stimmung des Verfassers einer solchen Bewertung zu erfassen, selbst wenn diese sich innerhalb eines Satzes vom Positiven ins Negative wandelt und diese Stimmung in Form einer Bewertung einem Aspekt des Produktes zuzuordnen ist. Die hier gewonnenen Erkennt- nisse bieten Unternehmen das Potenzial einen wichtigen Aspekt der Wertschöpfungs- kette, den Kunden, passiv in ihre Datenanalysen zu integrieren.

Der vorliegende Demonstrator zeigt exemplarisch, wie unstrukturierte Daten aus Produktbewertungen mit dem konkreten Geschäftsmodell eines Unternehmens verknüpft werden können. Weiterhin wird die Stimmung eines Verfassers erhoben, um so die Ein- stellung zum Produkt oder bestimmten Produkteigenschaften zu ermitteln. Zwar gibt es viele betriebswirtschaftliche Konzepte, die den einzelnen Baustein eines Geschäfts- modells zugrunde liegen, so müssen jedoch konkrete Produkteigenschaften, Absatz- kanäle, Zulieferer, etc. und insbesondere Eigennamen individuell pro Unternehmen konfiguriert werden. Weiterhin empfiehlt es sich eine konkrete Auswahl der geeigneten Daten zu ermitteln, um so eine effizientere und zielgerichtetere Suche zu ermöglichen. KMU erhalten somit ein einfaches, aber flexibles Werkzeug, um den Fit ihres Geschäfts- modells auf Basis der aktuellen Datenlage kontinuierlich weiter zu bewerten.

Im Sinne einer Weiterentwicklung des vorgestellten Prototyps in Richtung eines kommerziellen Produktes bedürfte es einer vollständigen Abbildung der vorgestellten Ontologie-basierten Taxonomie in die entsprechenden NLP-Konstrukte. Weiterhin muss der Aufwand für Anwender reduziert werden, in dem die Dateneingabe und -auswahl noch weiter vereinfacht wird und auf branchenspezifische Referenzmodelle zurückgreift.

Zum Abschluss dieses Kapitels sei auf den weiterführenden Ausblick von Kap. 20 verwiesen, die einen Blick auf die künftige Entwicklung Industrieller Datenanalysen vor dem Hintergrund menschlicher, technischer und organisatorischer Einflussfaktoren werfen.

## Literatur

* Federici M., & Dragoni, M. (2017). A branching strategy for unsupervised aspect-based sentiment analysis. *EMSASW@ESWC*, 1–16

* Hu, M., & Liu, B. (2004). Mining and summarizing customer reviews. *Proceedings of the 10th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining* (S. 168–177)

* Kostyra, D. S., Reiner, J., Natter, M., & Klapper, D. (2016). Decomposing the effects of online customer reviews on brand, price, and product attributes. *International Journal of Research in Marketing*, 33, 11–26.
Liu, Y., Ott, M., & Goyal, N., et al. (2019). Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach. *arXiv Prepr arXiv190711692*, 1–13

Osterwalder, A., & Pigneur, Y. (2010). *Business model generation: A handbook for visionaries, game changers, and challengers*. Wiley.

Remus, R., Quasthoff, U., & Heyer, G. (2010). SentiWS-A publicly available german-language resource for sentiment analysis. *LREC*, 1168–1171.

**Open Access** Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

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Eine Reise zum erfolgreichen Umsetzen von
datengetriebenen Projekten

Adrienne Bühler, Andrea Rösch, Anette Schötz, Birko Ruzicka,
Céline Nordmann, Daniaal Dar, Hermann Ferstl, Julian Joachimbauer,
Michael Doukas, Tanja Sindram und Thomas Huber

A. Bühler · A. Rösch · A. Schötz · B. Ruzicka · C. Nordmann · D. Dar · H. Ferstl (✉) · J.
Joachimbauer · M. Doukas · T. Sindram · T. Huber
mosaiic GmbH, München, Deutschland
E-Mail: hermann.ferstl@mosaiic.com

A. Bühler
E-Mail: adrienne.buehler@mosaiic.com

A. Rösch
E-Mail: andrea.roesch@mosaiic.de

A. Schötz
E-Mail: anette.schoetz@mosaiic.de

B. Ruzicka
E-Mail: birko.ruzicka@mosaiic.com

C. Nordmann
E-Mail: celine.nordmann@mosaiic.com

D. Dar
E-Mail: daniaal.dar@mosaiic.com

M. Doukas
E-Mail: michael.doukas@mosaiic.com

T. Sindram
E-Mail: tanja.sindram@mosaiic.com

T. Huber
E-Mail: thomas.huber@mosaiic.de
## 16.1 Motivation

Der Umgang mit *Industrial Data Science* (IDS) Projekten in einem Unternehmen ist ein facettenreiches Thema, das sowohl aus technischer als auch aus fachlicher, organisatorischer und menschlicher Perspektive betrachtet werden sollte. IDS, im deutschsprachigen Raum auch Industrielle Datenanalysen genannt, ist ein Sammelbegriff für datenwissenschaftliche Werkzeuge, die faktenbasierte Entscheidungen für industriellen Anwendungsfälle ermöglichen (siehe Kap. 4, West et al., 2021, S. 131).

Es gibt eine Reihe von iterativen Aktivitäten, die als Data Science Vorgehensmodell bezeichnet werden und dabei helfen können, IDS-Projekte methodisch zu unterstützen. Die Dimensionen Change-Management und User Experience (UX) sind allerdings bei diesen Modellen nicht ausreichend beleuchtet. Außerdem werden die unterschiedlichen Kundenkulturen in verschiedenen Branchen und Firmengrößen vernachlässigt. Das Ziel des Kapitels ist es diese Lücke zu schließen, indem ein modulares Vorgehensmodell definiert wird, welches die Einführung von IDS im Dreiklang aus Mensch, Technik und Organisation unterstützt. Mittels diesem Modell kann von der Idee bis hin zum produktiven Einsatz strukturiert vorgegangen werden. Das Vorgehensmodell liefert konkrete Handlungsempfehlungen für die technische Lösungsentwicklung und -umsetzung.

## 16.2 Interviewstudie zum Erfolgsfaktor Mensch und abgeleitetes Reifengradmodell

Im Rahmen des Forschungsprojekts AKKORD (siehe Kap. 2) wurde im Jahr 2020 eine branchen-, berufs- und altersübergreifende qualitative Interviewstudie zum Thema „Erfolgsfaktor Mensch in Data-Science-Projekten“ durchgeführt. Fokus der Studie war es zu verstehen, welche Erfahrungen zu Erfolgsfaktoren und Hemmnissen bei der Durchführung von IDS-Projekten von den Interviewpartner:innen gesammelt wurden, was die Mitarbeiter:innen (MA) im Bereich IDS und Künstliche Intelligenz (KI) antreibt, wie die MA diese Themen in ihrem Arbeitsumfeld erleben und welche Change-Management Maßnahmen bereits umgesetzt wurden und erfolgskritisch sind.

Es wurden mehr als 50 Personen unter Verwendung eines teilstrukturierten Interviewleitfadens befragt. Abb. 16.1 gibt eine Übersicht über die Verteilung und die Herkunft der Interviewpartner:innen. Die Ergebnisse der beschriebenen Studie zeigen, dass die Forschung rund um Data Science bei vielen Menschen Bedenken und Ängste auszulösen scheint. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Die gesamten Ergebnisse aus der AKKORD Interviewstudie sind im Whitepaper zur Interviewstudie zusammengefasst (mosaiic, 2021).

Ausgewählte Inhalte der Interviewstudie wurden in der Veröffentlichung „Industrial Data Science erfolgreich implementieren“ integriert (Nolte et al., 2020). Die Ergebnisse der Studie sind in die Vorgehensmodelle, die in den folgenden Kapiteln beschrieben werden, eingeflossen.
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>Abb. 16.1 Rahmenbedingungen der Studie zum „Erfolgsfaktor Mensch in Data-Science-Projekten“</figcaption></figure>

In der erwähnten Interviewstudie wurden die Anforderungen und Erfolgsfaktoren für Data-Science-Projekte der beteiligten Unternehmen identifiziert und wie in Abb. 16.2 dargestellt in ein Reifegradmodell übertragen. Dabei wurden die Bereiche Organisation, Technik und Mensch zugrunde gelegt.

Das Reifegradmodell bietet mittelständischen Unternehmen die Möglichkeit, anhand eines Fragebogens den Reifegrad zu identifizieren. Das Ergebnis stellt eine Reifegradstufe zwischen 1 und 3 dar und zeigt die Stärke der Ausprägungen je Erfolgsfaktor. Damit ermöglicht das Reifegradmodell eine Identifikation potenzieller Entwicklungsfelder für das gesamte Unternehmen sowie ein systematisches Erarbeiten relevanter Maßnahmen (siehe Abb. 16.2).

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>Abb. 16.2 Das Reifegradmodell mit den Erfolgsfaktoren 01–21 und mit beispielhaften Ausprägungen in Grau</figcaption></figure>
Aus der Analyse der Ist-Situation ergibt sich eine Differenz zur optimalen Reifegradstufe 3. Diese Reifegradstufe indiziert, dass das Unternehmen gute Bedingungen für IDS-Projekte bietet. Das Reifegradmodell wurde im Jahr 2021 in zwei Durchläufen mit einem End-Anwender validiert.

## 16.3 Mittelstandsstudie zu Hemmnissen bei der Einführung von Data Science und Künstlicher Intelligenz

Die Digitalisierung und die Nutzung von IDS und KI bleiben im deutschsprachigen Raum hinter den Erwartungen zurück. Um besser zu verstehen, was Unternehmen derzeit daran hindert, sich mit Data Science und Künstlicher Intelligenz (DS/KI) zu beschäftigen und was aus Sicht der Unternehmen benötigt wird, wurde die Studie „Data Science und Künstliche Intelligenz für Unternehmen nutzbar machen“ durchgeführt.

Ziel der Studie war es, bestehende Hemmnisse, Vorgehensansätze sowie Bedürfnisse von KMUs bezüglich der Anwendung von Data Science zu verstehen und die notwendigen Voraussetzungen und Herangehensweisen zu ermitteln. Aus den gewonnenen Erkenntnissen sollten Vorgehensmodelle und Empfehlungen, insbesondere für KMUs abgeleitet und entwickelt werden. Für die Studie wurde eine mehrstufige Vorgehensweise gewählt (siehe Abb. 16.3).

Auf Basis von Recherchen und Analysen bereits existierender Studien wurde ein Onlinefragebogen erarbeitet, um die Erfahrungen, Voraussetzungen und Hemmnisse der Unternehmen erfassen bzw. verifizieren zu können. Aus dem Teilnehmerkreis der Online-Befragung wurden bei sieben Unternehmen zusätzlich Interviews durchgeführt, um die Erfahrungen und Hemmnisse noch besser zu verstehen und die gewählten Lösungsansätze und Vorgehensweisen aufzunehmen.

Die Ergebnisse der Online-Befragung als auch der Interviews wurden dann im Rahmen von Workshops ausgewertet und analysiert, um Vorgehensmodelle/Best Practices und Empfehlungen für Unternehmen abzuleiten (siehe Abb. 16.4).

An der Onlinebefragung haben 199 Personen aus Deutschland (49 %), Österreich (46 %), der Schweiz (4 %) und anderen Ländern (1 %) teilgenommen. Bezüglich der

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>Abb. 16.3 Die vier Phasen der KMU-Interviewstudie</figcaption></figure>
<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Abb. 16.4 Verwendung von DS/KI in KMUs</figcaption></figure>

Unternehmensgröße waren 36 % Kleinunternehmen (<49 MA), 21 % mittlere Unternehmen (50–500 MA) und 43 % Großunternehmen (>500 MA). Zentrale Erkenntnisse der Online-Befragung sind:

* **Status Quo Digitalisierung:**

- Ein Großteil der Unternehmen ist mittlerweile digitalisiert, oder hat mit der Digitalisierung begonnen. Es gibt aber weiterhin noch einen großen Digitalisierungsbedarf.

- Kleine Unternehmen sind bezüglich der Digitalisierung schon weiter als Großunternehmen. Jedoch geht bei den kleinen Unternehmen die Schere weit aus- einander. Die einen sind schon weit, die anderen stehen noch ganz am Anfang oder wollen nicht.

- Angestellte sehen DS/KI am häufigsten als wichtiges Digitalisierungsthema. Im Management und Top Management werden hingegen digitale Geschäftsprozesse am häufigsten genannt.

* **Status Quo Data Science und KI:**

- Generell gibt es ein überwiegend positives Mindset zum Thema DS/KI. Nur ein kleiner Teil (15 %) sehen in Ihrem Unternehmen ein eher negatives Mindset. In den überwiegenden Fällen steht die Geschäftsführung positiver gegenüber DS/KI als der Rest des Unternehmens.

- Vielen Unternehmen (31 %) nutzen DS/KI bereits. Nur 10 % haben das gar nicht vor. Der überwiegende Teil der Unternehmen ist derzeit in der Planung bzw. führt bereits erste Pilotprojekte durch.

- Descriptive und diagnostische Analyseverfahren sind am meisten verbreitet. Predictive und prescriptive sind derzeit noch sehr wenig verbreitet, werden aber bereits von sehr vielen diskutiert bzw. geplant.
Fast alle Teilnehmer geben an, dass die DS/KI Projekte in ihren Unternehmen erfolgreich bis sehr erfolgreich waren. Wie uns auch in den Interviews bestätigt wurde, stellt sich der Erfolg meist nach ca. zwei Jahren ein.

**Hemmnisse:** Als größte Hemmnisse werden fehlendes Fachwissen, fehlende Nutzenabschätzung und fehlendes Vertrauen in den möglichen Mehrwert angegeben. Fehlender Mut, Skepsis der Mitarbeiter:innen, Akzeptanz beim Kunden sowie Daten-schutzgründe werden hingegen nicht als Hemmnisse gesehen. Tendenziell werden bei Großunternehmen mehr Hemmnisse gesehen als bei KMUs.

**Voraussetzungen für den Start von DS/KI Projekten:** Kleine Unternehmen (<50 MA) nennen deutlich die Finanzierung, die Nutzenbetrachtung, sinnvolle Anwendungs-fälle und die Qualifizierung als wesentliche Voraussetzungen für die Initialisierung von DS/KI Projekten. Bei mittleren Unternehmen (50–500 MA) fallen die meisten Nennungen auf die Nutzenbetrachtung, die Ressourcenbereitstellung als auch die Datenverfügbarkeit. Bei den Großunternehmen liegt der Schwerpunkt auf der Nutzen-betrachtung, sinnvollen Use-Cases und der Datenverfügbarkeit als Voraussetzungen.

**Wünsche der Unternehmen:** KMUs wünschen sich vor allem schnellere und pragmatischere staatliche Förderungen und Budget, um DS/KI in ihrem Unternehmen schneller voranzubringen. Bei Großunternehmen besteht vor allem der Wunsch nach einem entsprechendem Mindset sowie nach mehr Fachwissen.

Die Ergebnisse wurden u. a. auch über die Akkord-Website (www.akkord-projekt.de) sowie über den Bundesverband Deutscher Mittelstand (BVMW, www.bm-mittelstand.com) verbreitet.

## 16.4 Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten

Die Erkenntnisse aus den durchgeführten Interviewstudien fließen in das entwickelte Vorgehensmodell ein, welches eine Roadmap für die Initiierung und Durchführung von IDS-Projekten darstellt. Das Vorgehensmodell (Abb. 16.5) basiert auf dem Industrie-Standard Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Chapman et al., 2000, S. 13 ff.) und erweitert den Prozess in Richtung Technologie, Mensch und Organisation. Mehr Details über das CRISP DM sind in Kap. 3 vorzufinden. Die einzelnen Module, sowie ihre Zwischeniterationen, lassen sich je nach Problemstellung unterschiedlich gewichten. Allerdings spielt jedes Modul eine entscheidende Rolle für den Erfolg des Gesamtprojekts. Die Rückkopplungsschleifen zwischen den Modulen deuten an, dass es keinen vor-definierten Endpunkt in dem Prozess gibt. Jeder iterative Durchlauf verbessert die Qualität.

Im Modell werden die unterschiedlichen Data Science Ansätze Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics beleuchtet (vgl. West et al., 2022, S. 612 ff.) und alternative Vorgehensmodell, wie KDD (Knowledge Discovery in Data-bases) einbezogen. Es werden praxisnahe Priorisierungsverfahren für KI-Projekte und die fachlichen und organisatorischen Rollen in IDS-Projekten beschrieben. Sowohl Begriffe wie Datentypen, Skalenniveaus, Datenpipelines und Datenberichte als auch
<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Abb. 16.5 Das Industrial Data Science-Vorgehensmodell</figcaption></figure>

Key Performance Indicators, Measures and Metrics sind erläutert. Der Fokus liegt auf den Disziplinen Machine Learning und Deep Learning, sowie Learning-Typen, Problemstellungen und Modellierungsmethoden. Aus Unternehmenssicht sind wichtige Evaluierungsziele und bewährte Deployment-Strategien inkludiert.

### 16.4.1 Die Dimension menschzentriertes Design im Vorgehensmodell

Die Ergebnisse der Studie bestätigen, dass IDS-Vorhaben vor allem durch technologische und wirtschaftliche Ziele motiviert sind. Strukturierte Vorgehensweisen zur Einbindung von Nutzern sind bisher wenig etabliert. Da der wertschöpfende Einsatz der IDS-Lösungen aber letztlich von der Akzeptanz und Nutzbarkeit durch die damit interagierenden Menschen abhängt, wird eine an den Nutzern orientierte Gestaltung zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor.

Im bisherigen Vorgehensmodell für IDS-Projekte wird der Fokus hauptsächlich auf die Phasen des Daten-Engineerings und der Modellentwicklung gelegt. Zwar spielt das Geschäftsverständnis zu Beginn eines Vorhabens eine zentrale Rolle, jedoch bezieht dieses nicht explizit die Interessen und Bedürfnisse, der späteren Nutzer des Data-Science Produktes mit ein. Da die in den Interviews geschilderten Projekterfahrungen darauf hinweisen, dass die Nutzbarkeit und Nützlichkeit einer IDS-Lösung letztlich über deren Erfolg entscheiden, wurde eine Erweiterung des Modells um nutzerzentrierte Vorgehensweisen erarbeitet.

Ziel der Erweiterung des IDS-Vorgehensmodells ist es, relevante Aktivitäten aus dem „Menschzentrierten Gestaltungsprozess“ (ISO 9241-210:2019 2019) zu integrieren.
Dabei handelt es sich um geeignete Methoden, die Erfordernisse der jeweiligen Nutzer
systematisch zu erheben, in Konzeption und Entwicklung zu berücksichtigen und
schließlich hinsichtlich der erreichten Nutzungsqualität zu evaluieren.

Die Recherchen zum aktuellen Forschungsstand für die Ergänzung des Vorgehensmodells fokussierten das Thema menschzentrierte KI (Shneiderman, 2020; Xu, 2019; Xu et al., 2021; Yang et al., 2018). Dieses Themengebiet beschäftigt sich mit der nutzerzentrierten Gestaltung einer KI. Die wesentlichen Erkenntnisse aus der Forschungsliteratur wurden vor dem Hintergrund der praktischen Erfahrungen aus UX-Projekten der mosaïc GmbH hinsichtlich ihrer Bedeutung und Wirkung auf UX-Aktivitäten bewertet. Dabei stand die Frage im Mittelpunkt, durch welche UX-spezifischen Phasen und Schritte das bestehende IDS-Vorgehensmodell erweitert werden kann, um heutige Defizite in der Nutzereinbindung und Nutzerakzeptanz zu beheben.

Für die Validierung des UX-spezifisch erweiterten IDS-Vorgehensmodell bildete der innerhalb des Akkord-Forschungsprojekts umgesetzte Anwendungsfall für ein „Übergreifendes, prädiktives Industrial Engineering“ den Rahmen (siehe Kap. 9). In Experten-interviews mit den zentralen Projektrollen wurde erfragt, welche Herausforderungen und Erfolge im Projekt verzeichnet wurden, die entweder auf einen Mangel an bzw. ein Vorhandensein von nutzerzentrierten Vorgehensweisen zurückzuführen sind.

Das resultierende, mit UX-Aktivitäten erweiterte Vorgehensmodell (Abb. 16.6) greift die Hauptphasen aus dem IDS-Modell – Geschäftsverständnis, Datenengineering, Modellierung, Evaluierung und Deployment auf.

Der Schwerpunkt der Erweiterung findet sich am Beginn des Vorgehensmodells mit der Aufsplittung der Phase „Geschäftsverständnis“ in die drei Schritte „Scoping“, „Understanding“ und „Definition“. Hier wird vor allem dem Ziel Rechnung getragen, neben den technologischen Aspekten die Bedarfe der beteiligten Menschen von Anfang in den Fokus zu stellen. Als neue Phase wurde „Conception“ ergänzt, die neben den bekannten konzeptionellen DS-Aktivitäten auch die Erarbeitung und prototypische Verprobung eines Nutzungskonzeptes beinhaltet.

Die in den einzelnen Phasen verorteten Aktivitäten wurden jeweils den Hauptakteuren zugeordnet. Berücksichtigt wurden in dieser integrierten Sicht die Rollen UX-Professional und Data Scientist. Bei einigen Aktivitäten sehen wir eine direkte Zusammenarbeit bzw. einen Austausch von Wissen zwischen den beiden Rollen als erforderlich (Rolle „Gemeinsam“). Durch das integrierte Vorgehensmodell kann die erfolgrelevante Vernetzung der verschiedenen Disziplinen, hier IDS-Entwicklung und Human Centered Design (UX) erreicht werden (Abb. 16.7).

Die frühe Einbindung von Personen, die entweder als Datenlieferanten oder Nutzer des Outputs agieren, und die Integration nutzerzentrierter Methoden steigern sowohl die Effizienz des Projekts als auch die Qualität der Prognosen.

Durch das tiefe Verständnis des Business-Kontextes können schnelle und zielführende Modelländerungen vorgenommen werden. Ein nicht zu verachtender erfolgssteigernder Effekt ist die erhöhte Nutzungsbereitschaft, die durch die Einbindung der späteren Nutzer in den Entwicklungsprozess einhergeht.
<figure><img src="image_63.png" /></figure>

Verantwortliche Rollen: ■ UX-Professional (UX)

■ Data Scientist (DS)

☐ Gem einsam

<table><caption>Abb. 16.6 Integriertes Vorgehensmodell Data Science – UX</caption><thead><tr><th>Scoping</th><th>Understanding</th><th>Definition</th><th>Conception</th><th>Data-engineering</th><th>Realisation</th><th>Evaluation</th><th>Rollout</th></tr></thead><tbody><tr><td>Klarheit über Ziele und Vorgehen</td><td>Tiefes Verständnis von Business, Nutzer und Datengrundlage</td><td>Use Case basiert auf abgeleiteter Nutzungs-anforderungen & Datenverständnis</td><td>Verständliche und vom Nutzer steuerbare Nutzungs-konzepte</td><td colspan="4">Nutzerzentrierte Evaluierungsergebnisse für eine hohe Nutzerakzeptanz der DS-/KI-Anwendung</td></tr></tbody></table>

<caption>Abb. 16.7 Der zu erzielende Nutzen durch den Einsatz menschzentrierter Vorgehensweisen</caption>

### 16.4.2 Die Dimension Change-Management im Vorgehensmodell

Das begleitende Change-Management ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für das Gelingen eines Data-Science-Projekts. Daher ist es sinnvoll im Rahmen eines Change-Vorgehensmodells jede Phase eines Data-Science-Projekts zu begleiten. In jeder Phase eines Data-Science-Projekts ist ein schlanker Change Cycle zu durchlaufen, der die aktuellen Anforderungen des Projekts validiert und das „Change System“ entsprechend flexibel und agil anpasst (Abb. 16.8).

Sinnvolle Change Aktivitäten entlang der Phasen des allgemeinen Vorgehensmodells sind in der folgenden Abbildung dargestellt. Sie stellen eine Zusammenfassung aller wichtigen Ergebnisse aus der Interviewstudie, Lessons Learned und Best Practices dar (Abb. 16.9).

Ansätze für konkrete und bewährte Change Maßnahmen finden sich im White Paper der Interviewstudie zum Erfolgsfaktor Mensch (mosaiic, 2021). Eine konkrete Change Maßnahme wurde mit einem End-Anwender entwickelt und verprobt.
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>**Abb. 16.8** Change Cycles für die Change-Management Vorgehensweise in Data-Science-Projekten</figcaption></figure>

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>**Abb. 16.9** Potenzielle Change Aktivitäten entlang des DS-Phasenmodells</figcaption></figure>
## 16.5 Fazit

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass die Einführung von IDS-Projekten in Unternehmen ein komplexes Thema ist, welches eine ganzheitliche Betrachtung erfordert. Die in dieser Arbeit entwickelten Modelle und Maßnahmen können dabei helfen, die Einführung von IDS im Dreiklang aus Mensch, Technik und Organisation effektiver zu gestalten (siehe Kap. 20).

Die Analyse der bisherigen Vorgehensmodelle hat gezeigt, dass es bisher keine umfassenden Ansätze gibt, die sowohl technische, fachliche, organisatorische als auch menschliche Aspekte der Einführung von IDS abdecken. Die in diesem Kapitel entwickelten Modelle können dazu beitragen, diese Lücke zu schließen und Unternehmen bei der erfolgreichen Einführung von IDS zu unterstützen.

Das entwickelte Vorgehensmodell liefert konkrete Handlungsempfehlungen für eine technische und fachliche Lösungsentwicklung und -umsetzung von IDS-Projekten. Dabei wurde auch ein Reifegradmodell entwickelt und Change-Maßnahmen sind abgeleitet. Ein UX-Vorgehensmodell wurde ebenfalls erarbeitet, um das volle Potenzial der Benutzer-Interaktion mit dem zu entwickelnden System auszuschöpfen. Es wurden auch die Ergebnisse der umfassenden Studie zur Erfassung der aktuellen Verbreitung von IDS in KMUs präsentiert.

In Zukunft könnte die Anwendung des modularen Vorgehensmodells auf weitere Branchen und Unternehmen ausgeweitet werden. In diesem Zusammenhang sollte zudem die Wirkung der Change-Management-Maßnahmen und des UX-Vorgehensmodells auf den Erfolg von IDS-Projekten genauer zu untersucht bzw. gemessen werden. Darüber hinaus könnte die Studie zur Erfassung der Verbreitung von IDS in KMUs fortgeführt werden, um Trends und Entwicklungen in diesem Bereich besser zu verstehen.

## Literatur

* Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0. Step-by-Step Data Mining Guide, CRISP-DM consortium.

* ISO 9241-210:2019: Ergonomie der Mensch-System-Interaktion – Teil 210: Menschzentrierte Gestaltung interaktiver Systeme (ISO 9241-210:2019).

* mosaïc GmbH. (2021). Whitepaper zur Interviewstudie zum Erfolgsfaktor Mensch in Data Science Projekten. https://www.mosaïc.de/wp-content/uploads/2020/11/Akkord_Interview-studie-zum-Erfolgsfaktor-Mensch-in-Data-Science-Projekten.pdf. Zugegriffen: 24. Febr. 2023.

* Nolte, V., Sindram, T., Mazarov, J., & Deuse, J. (2020). Industrial Data Science erfolgreich implementieren: Interviewstudie zu Erfolgsfaktoren und Hemmnissen. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 115, 734–737. https://doi.org/10.1515/zwf-2020-1151020

* Shneiderman, B. (2020). Human-Centered artificial intelligence: Three fresh ideas. AIS Transactions on Human-Computer Interaction, 12(3), 109–124. https://doi.org/10.17705/1thci.00131.
Xu, W. (2019). Toward human-centered AI: A perspective from human-computer interaction. *Association for Computing Machinery, Interactions, XXVI, 4*, 42–46. https://doi.org/10.1145/3328485

Xu, W., Dainoff, M. J., Ge, L., & Gao, Z. (2021). From human-computer interaction to human-ai interaction: New challenges and opportunities for enabling human-centered AI, 1–73. http://arxiv.org/abs/2105.05424.

Yang, Q., Scuito, A., Zimmerman, J., Forlizzi, J., & Steinfeld, A. (2018). Investigating how experienced UX designers effectively work with machine learning, 585–596. https://doi.org/10.1145/3196709.3196730.

West, N., Gries, J., Brockmeier, C., Göbel, J. C., & Deuse, J. (2021). Towards integrated Data Analysis Quality. Criteria for the application of Industrial Data Science. *IEEE International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI)*, 22(1), 131–138. https://doi.org/10.1109/IRI51335.2021.00024.

West, N., Syberg, M., & Deuse, J. (2022). A holistic methodology for successive bottleneck analysis in dynamic value streams of manufacturing companies. In *Proceedings Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production Conference, 8*(1), 612–619. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90700-6_69.

**Open Access** Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.
Teil IV

Verwendung der AKKORD-Plattform
## Datenanbindung für eine Modellautorennbahn vom Modell Digital 132 als exemplarische Umsetzung des AKKORD-Backends

Thomas Eickhoff und Jens C. Göbel

### 17.1 Konzept des Demonstrators

Das zentrale Ziel des Forschungsvorhabens AKKORD ist die Entwicklung eines Referenzbaukastens für die industrielle Datenanalyse (siehe Kap. 1 und 2). Der Backend-Demonstrator soll ein greifbares und leicht verständliches Beispiel für die in diesem Vorhaben entwickelten Lösungskomponenten aus dem Bereich Datenbackend liefern. In Kap. 4 wurde der entwickelte Referenzbaukasten mit seinen Bausteinen vorgestellt. Konkret sollen die in den entsprechenden Beiträgen vorgestellten Bausteine des Referenzbaukastens demonstriert werden (siehe Kap. 5 und 6). In diesem Kontext dient eine Modellautorennbahn aus der Digital 132 Serie als Lieferant für Daten, auf die zunächst mit einem Datenzugriffsbaustein zugegriffen wird. Die einzelnen Modellautos wurden in diesem Kontext als Internet of Things (IoT)-Datenquellen interpretiert, die Daten in der Form von Zeitstempeln für Zwischen- und Rundenzeiten und simulierten Tankfüllständen liefern. Gerade in dieser Phase liegt ein besonderer Fokus auf der Gewährleistung einer durchgängigen Datenanalysequalität (West et al., 2021, S. 131 ff.). Die somit verfügbar gemachten Daten werden auf verschiedenen Wegen in einem Daten- backend abgespeichert. Anschließend werden die dort gespeicherten Daten für die Datenanalyse verfügbar gemacht. Der Aufbau des Demonstrators ist hierbei größtenteils mit dem in Kap. 18 beschriebenen Demonstrator für die Analysebausteine identisch, da zu Vergleichszwecken das gleiche Rennbahnmodell beschafft wurde. Eine detaillierte Beschreibung der verfolgten Anwendungsszenarien ist dort zu finden. In diesem Kapitel

<footnote>T. Eickhoff (✉) · J. C. Göbel
Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Deutschland
E-Mail: eickhoff@mv.uni-kl.de</footnote>

<footnote>J. C. Göbel
E-Mail: goebel@mv.uni-kl.de</footnote>
soll dementsprechend der Fokus auf dem technischen Aufbau, sowie den eingesetzten Protokollen und Technologien liegen. Der generelle Aufbau des Szenarios aus Backend-Sicht ist in Abb. 17.1 dargestellt.

Zu Testzwecken wurden an den Standorten der beteiligten Forschungspartner in Dortmund und Kaiserslautern jeweils eine Rennbahn in Betrieb genommen. Die Daten der Bahnen wurden über eine optional verfügbare Bluetooth-Schnittstelle ausgelesen und per Netzwerk an das Datenbackend gesendet. Dort können die Daten angereichert und mit weiteren Datenquellen verknüpft werden. Anschließend erfolgt die Weitergabe an die Analysebausteine. Diese konzeptionellen Schritte werden im Folgenden detaillierter beschrieben.

## 17.2 Auslesen und Übertragen der Daten

Die eingesetzte Produktreihe ermöglicht es, Daten über ein Bluetooth-Modul an mobile Endgeräte zu übertragen, um beispielsweise mit der offiziellen Smartphone-App des Herstellers die Rangliste des laufenden Rennens zu verfolgen. Die Daten stehen aber auch anderen Endgeräten zur Verfügung. So ermöglicht die Python-Bibliothek *carreralib* (github.com/tkem/carreralib) das Empfangen der Daten über standardkonforme Bluetooth-Hardware. Im Kontext des Backend-Demonstrators erfüllt ein RaspberryPi diese Rolle. Ein eigens entwickeltes Python-Skript liest die gesendeten Daten aus und bereitet sie für die Übertragung an das Datenbackend vor. Im Hinblick auf den Analysebaustein-Demonstrator wurde dieses Skript um die Eingabe von Fahrerdaten ergänzt. Diese Vorgehensweise ähnelt den typischen Ansätzen zum Retrofitting in industriellen

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Abb. 17.1 Bausteine des Demonstrators</figcaption></figure>
Anwendungsfällen, in denen häufig auch gezielt Low-Cost-Sensorik verwendet wird (Wöstmann et al., 2019, S. 94 ff.).

Alle verfügbaren Daten werden in einem JSON-Datensatz gesammelt und unter Verwendung des MQTT-Protokolls versendet. Die Verwendung einer solchen Standard-Schnittstelle ermöglicht unterschiedliche Endpunkte für diese Übertragung: So wurde zu Testzwecken zunächst ein bereits vorhandener MQTT-Broker angebunden, an dem die empfangenen Daten in Echtzeit ausgelesen werden konnten. Nach Sicherstellung der grundlegenden Funktionalität wurden zwei weitere MQTT-Broker hinzugefügt, die jeweils in die Software-Produkte Contact Elements for IoT und InfluxDB integriert laufen. Um maximale Autonomie des Demonstrators, beispielsweise bei Messebesuchen sicherzustellen, wurde schließlich auch eine in Kap. 18 beschriebene Anbindung an MariaDB realisiert. Diese etappenhafte Entwicklung liegt einerseits in verschiedenen praktischen Entscheidungen aus der Entwicklungsphase des Projekts begründet, spiegelt gleichzeitig aber auch den modularen Ansatz des entwickelten Referenzbaukastens wieder, da hier einzelne Lösungselemente passend für den anvisierten Einsatzzweck ausgewählt und gegeneinander ausgetauscht werden können.

## 17.3 Verwaltung der Daten im Backend

Die hauptsächliche Verwaltung der Daten erfolgt in der Software Contact Elements for IoT. Dort ist entsprechend des in Kap. 5 beschriebenen Ansatzes eines zentralisierten Datenbackends eine hochgradige Verknüpfung der Daten der Rennbahn mit beispielsweise PLM-Stammdaten zu den einzelnen Fahrzeugtypen vorgesehen. Für jedes Auto an einer der beiden Rennbahnen wurde ein sogenanntes IoT-Asset angelegt. In einem solchen Asset können Daten über den Standort und die Betriebsbereitschaft des Assets hinterlegt werden. Zusätzlich existiert für jedes IoT-Asset die Möglichkeit, Zeitreihendaten in einer angebundenen Zeitreihendatenbank abzuspeichern, was im Kontext des Demonstrators für die Speicherung der per MQTT empfangenen Daten genutzt wurde. Die Anzeige einer solchen Zeitreihe in der Contact-Oberfläche ist in Abb. 17.2 dargestellt.

Zusätzlich stehen die Vernetzungsmöglichkeiten der Contact Elements Plattform mit dem im Rahmen des Projekts ausdetaillierten Verknüpfungsmöglichkeiten zur Verfügung. Darüber hinaus können für verwaltete Assets interaktive Dashboards zusammengestellt werden, die über die aktuell empfangenen Daten informieren.

## 17.4 Weitergabe an die Analysemodule

Das bislang beschriebene Vorgehen zur Verwaltung orientiert sich am Ansatz für ein zentralisiertes Datenbackend (siehe Kap. 5). Um eine größere Bandbreite der entwickelten Lösungsbausteine darstellen zu können, wurde dieser für die Weitergabe
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Abb. 17.2 Darstellung einer Zeitreihe in Contact Elements for IoT</figcaption></figure>

der Daten an die Analysebausteine mit einem dezentralen Ansatz im Sinne von (siehe Kap. 5) verknüpft. Im Kontext dieses Ansatzes ist Contact Elements wiederum eine Datenquelle, welche über die an der Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität entwickelte SP²IDER-Plattform angebunden ist.

Am Aufbau des Demonstrators lassen sich die in Abb. 17.3 dargestellten Schritte zum Aufbau der Datenanbindung nachverfolgen: Über einen entsprechenden Connector können die Daten als JSON oder CSV ausgelesen werden. Anschließend können sie im Data Model Canvas einem Datenbedarf gegenübergestellt werden. Die Definition des Datenbedarfs erfolgt hierbei durch eine JSON-Datei, die in der Gegenüberstellung um URLs für den Zugriff auf die ausgewählten Daten ergänzt wird. Diese Datei wird anschließend an die von RapidMiner entwickelte ISGAT-Schnittstelle übergeben, um die Weitergabe an die in RapidMiner AI Hub verwalteten Analysebausteine zu ermöglichen.

## 17.5 Fazit

Der Datenbackend-Demonstrator zeigt die praktische Umsetzung, der im Rahmen von AKKORD entwickelten Ansätze zum Aufbau einer Backend-Lösung. Die sich daraus ergebende Lösung wird in einem folgenden Schritt mit den Baustein „Datenanalyse“ und „Datennutzung“ integriert, um ein durchgängiges Anwendungsbeispiel für den
<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>**Abb. 17.3** Anbindung von Datenquellen im Autoren-Demonstrator</figcaption></figure>

AKKORD-Referenzbaukasten aufzuzeigen. Im Hinblick auf das eingesetzte Daten-
backend können prinzipiell alle in Kap. 5 vorgestellten Ansätze verfolgt werden mög-
lich. Insbesondere der Data Warehouse-Ansatz wurde im Rahmen der industriellen
Anwendungsfälle des Projekts erprobt. Alle entwickelten Ansätze lassen sich im Hin-
blick auf den produktiven Einsatz in Unternehmen auf die individuellen Bedürfnisse
und Gegebenheiten eines interessierten Unternehmens anpassen. Die Möglichkeiten,
Backend-Bausteine im Unternehmenskontext einzusetzen, werden am Ende von Kap. 5
kurz aufgezeigt.

Literatur

West, N., Gries, J., Brockmeier, C., Göbel, J. C., & Deuse, J. (2021). Towards integrated Data Analysis Quality. Criteria for the application of Industrial Data Science. *IEEE International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI)*, 22(1), 131–138.
https://doi.org/10.1109/IRI51335.2021.00024.

Wöstmann, R., Barthelmey, A., West, N., & Deuse, J. (2019). A retrofit approach for predictive maintenance. In T. Schüppstuhl, K. Tracht, & J. Roßmann (Hrsg.), *Tagungsband des 4. Kongresses Montage Handhabung Industrieroboter* (S. 94–106). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-59317-2_10.
**Open Access** Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.

<figure><img src="image_69.png" /></figure>
## Datenanalysen für eine Modellautorennbahn vom Modell Digital 132 als exemplarische Umsetzung des AKKORD-Bausteine

Jörn Schwenken, Nikolai West, Marius Syberg und Jochen Deuse

### 18.1 Konzeptionelle und technische Umsetzung des Demonstrators

Das zentrale Ziel des Forschungsvorhabens AKKORD ist die Entwicklung eines Referenzbaukastens für die industrielle Datenanalyse (siehe Kap. 1 und 2). Der in diesem Kapitel vorgestellte Autorenn-Demonstrator soll ein greifbares und leicht verständliches Beispiel für die entwickelten Lösungskomponenten aus dem Bereich *Daten-analyse* und *Datennutzung* liefern. Wie im vorherigen Kap. 17 ist dieser Anwendungsfall an industrielles Retrofitting bestehender Anlagen angelehnt (Wöstmann et al., 2019, S. 94 ff.). Bereits in Kap. 4 wurde der entwickelte Referenzbaukasten mit seinen Bausteinen vorgestellt. Die konzeptionelle Idee hinter dem Demonstrator ist es, ein anschauliches Anwendungsbeispiel zu erstellen, welches Anwender:innen den Nutzen von AKKORD spielerisch aufzeigt und ihre Akzeptanz für die Verwendung der Plattform erhöht. Voraussetzung hierbei ist, dass das Anwendungsbeispiel Daten erzeugt und sich somit Datenanalysen durchführen lassen. Ziel des Demonstrators ist es, dass er möglichst viele Module aus den Bausteinen der Prozesskette der industriellen Daten-

J. Schwenken (✉) · N. West · M. Syberg
Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: joern.schwenken@ips.tu-dortmund.de

N. West
E-Mail: nikolai.west@ips.tu-dortmund.de

M. Syberg
E-Mail: marius.syberg@ips.tu-dortmund.de

J. Deuse
Institut für Produktionssysteme, Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de
analyse umsetzt und validiert. Dies soll demonstrieren, dass die AKKORD-Platform modular, datengetrieben und für die Anwendung industrieller Datenanalysen geeignet ist. Alle genannten Anforderungen erfüllt der AKKORD-Autorenn-Demonstrator. Eine Zusammenfassung der technischen Systemarchitektur befindet sich in Abb. 18.1. Im Folgenden wird zunächst konzeptionell erläutert, wie der Demonstrator aufgebaut ist. Anschließend wird in den weiteren Unterkapiteln konkreter auf die erstellten Module der Bausteine eingegangen.

Die Arbeiten am Demonstrator basieren auf den vorgestellten Grundlagen von Kap. 3 und den konzeptionellen sowie technischen Ergebnissen von Kap. 6). Im Zentrum des Demonstrators steht eine digitale Modellrennbahn im Maßstab 1:32. Während eines Rennens können hier bis zu vier Rennfahrer:innen mit verschiedenen Autos gegeneinander antreten. Neben der Rennstrecke erweitert eine Boxengasse den technischen Umfang des Demonstrators. Durch die Verwendung von realen Tankfüllständen bekommt das Rennen eine weitere Dimension. Je länger ein Auto fährt, desto geringer wird dessen Tankfüllstand. Gleichzeitig wird das Auto virtuell leichter und kann dement- sprechend höhere Geschwindigkeiten erreichen. Die digitalen Daten der Modellrennbahn werden über eine Bluetooth-Schnittstelle eines Raspberry Pis aufgenommen und verfüg- bar gemacht.

Zu den Datenquellen gehören *Rennevents*, die sich den jeweiligen Autos zuordnen. An drei Messstellen, sogenannten Sektoren, werden Zeitstempel und die Identifikationsnummern der Autos erfasst. Als weitere Datenquelle dienen Daten über den *Tankstand* der Autos. In regelmäßigen Abständen fragt der Raspberry Pi die Füllstände der Autos ab. Dabei erkennt die Abfrage ebenfalls, ob sich ein Auto zum Auftanken in der Boxengasse befindet. Zusätzlich geben die Rennfahrer:innen vor Rennstart *Fahrerinformationen* zu sich an. Zu den statischen Daten gehört ihr Name, ihr Alter und das Auto, das sie fahren. Während des Rennens zeichnen Rennleiter:innen manuell auf, wie viele *Rennausfälle* die Rennfahrer:innen haben. Zu den Rennausfällen gehören u. a. das Verlassen der Strecke oder leere Tankfüllstände. Sinnvolle weitere Datenquellen, die

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Abb. 18.1 Systemarchitektur AKKORD-Autorenn-Demonstrator</figcaption></figure>
sich auf die Modellrennbahn beziehen, wären Streckeninformationen (z. B. Streckenlänge, Kurvenanzahl) oder Fahrzeuginformationen (z. B. Gewicht, Bremseinstellungen, Geschwindigkeitseinstellungen). In dieser Ausführung des Demonstrators werden diese jedoch konstant gehalten und dementsprechend nicht berücksichtigt.

Bevor auf Basis der aufgezeigten Daten diverse Analysen entstehen, müssen diese zunächst gesammelt, vorverarbeitet und miteinander verknüpft werden. Es entsteht ein Datensatz mit allen relevanten Attributen, welcher an den Analysebaustein übergeben wird. Hier können im Anschluss diverse Analysen erstellt werden. Zu den denkbaren Analysen gehören die Identifikation von Rennsieger:innen, die Berechnung der maximalen Geschwindigkeit (notwendig: Streckeninformationen), die Prognose zukünftiger Rennsieger:innen oder eine intelligente Ableitung von Tankstrategien.

Damit die Analysen den Anwender:innen einen Mehrwert bieten, sollen Dashboards mit geeigneten Visualisierungen die Analyseergebnisse präsentieren. Eine deskriptive Analyse wie die Identifikation von Rennsieger:innen wird von einem Dashboard mit einer diagnostischen Visualisierung des Rennverlaufs unterstützt. Hierdurch bekommen die Rennfahrer:innen gehaltvolle Informationen über ihr Fahrverhalten. Dashboards zu komplexeren Analysen wie die Prognose zukünftiger Rennsieger:innen sollen den Anwender:innen möglichst verständlich darlegen, warum das Modell diese oder jene Entscheidung getroffen hat.

Der Demonstrator soll den Eintritt für Anwender:innen in industrielle Datenanalysen möglichst niedrigschwellig zugänglich machen. Sie sollen die Analysen des Demonstrators auf ihre industriellen Anwendungsfälle projizieren können, sodass sie Potenziale für ihre individuellen Anwendungen der AKKORD-Plattform entdecken.

## 18.2 Zugriffsmodule des Demonstrators

Die Aufgabe der Zugriffsmodule ist die Realisierung des Datenzugriffs für die Analyse im Anwendungsfall. Eine ausführliche Definition zum Zugriffsbaustein und seiner Module findet sich in Kap. 4. Vor diesem Hintergrund ergibt sich für die Zugriffsmodule des Autorenn-Demonstrators die Aufgabe, die Daten aus den Datenquellen auszulesen, zu sammeln, zu verarbeiten, zu speichern und zur Verfügung zu stellen. Im Demonstrator wurden hierfür die folgenden Module erfolgreich getestet: MQTT-Modul, Contact Elements Datenbank-Modul, Data Model Canvas-Modul (DMC-Modul, siehe Kap. 5), ARENDAR-Modul, MariaDB Connector-Modul und MariaDB-Modul. Abb. 18.2 zeigt eine Zusammenfassung der Zugriffsmodule und wie diese miteinander verknüpft sind.

Auf dem Raspberry Pi wird ein Python-Skript mit der Bibliothek carreralib ausgeführt. Dieses schickt beispielsweise über MQTT die Daten an verschiedene Datenbanken. Carreralib arbeitet z. B. über eine Bluetooth-Schnittstelle, um die Daten der Modellrennbahn – *Tankstand* und *Rennevents* – zu empfangen. Gleichzeitig nimmt das Programm die statischen *Fahrerinformationen* über die Tastatureingabe auf und ver-
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>**Abb. 18.2** Architektur des Datenzugriffs des AKKORD-Autoren-Demonstrators</figcaption></figure>

arbeitet sie gemeinsam mit den Daten der Modellbahn. Zuletzt sendet das Programm die Daten über eine MQTT-Schnittstelle an beliebige Empfänger.

Ein Empfänger des MQTT-Moduls ist das Contact Elements Datenbank-Modul. Das Modul sammelt und verarbeitet die gesendeten Daten und speichert sie in mehreren relationalen Datenbanken. Diese Datenbanken werden einzeln über eine Rest-API abgerufen. Das DMC-Modul unterstützt Anwender:innen anschließend methodisch und informationstechnisch beim Aufbau einer fachlichen Datengrundlage zur Datenanalyse. Es erstellt die erforderliche Datenvernetzung für das konkrete Analyseszenario. So erzeugt es aus den einzelnen Datenmodellen ein gebündeltes, gemeinsames Datenmodell für die weitere Analyse.

Ebenso wie das Contact Elements Datenbank-Modul empfängt auch das ARENDAR-Modul die Daten vom MQTT-Modul. Der ARENDAR ist ein sicheres Gateway für industrielle Anwendungen. Im Demonstrator verarbeitet, sammelt und speichert er die Daten. Neben seiner Sicherheit ist ein weiterer Vorteil des ARENDARs, dass er auch für schnelle Analysen eingesetzt werden kann, da er in prototypischen Dashboards die Daten bereits visualisieren kann.

Zum Auslesen der Daten aus der Modellrennbahn wurde ebenso ein zweites Programm geschrieben, welches auf dem Raspberry Pi die Daten über ein MariaDB Connector-Modul versendet. Der Connector ist ebenfalls eine Datenbankschnittstelle. Er basiert auf der Java Database Connectivity-Technologie. Speziell in der angewendeten Version schickt er die Daten an das MariaDB-Modul. Dieses ist eine Open Source-Server-Lösung für den Einsatz von relationalen Datenbanken. Auf dem Server werden die erzeugten Daten aus der Modellrennbahn gesammelt, verarbeitet, gespeichert und z. B. über eine CSV-Schnittstelle zur Verfügung gestellt.
## 18.3 Analysemodule des Demonstrators

Im Anschluss an die durchgängige Erstellung eines Datenzugriffs schließen sich die Analysemodule an. Über CSV- oder Rest-API werden die Daten den Modulen zugänglich gemacht. Zu den Aufgaben der Analysemodule gehört die Datenvorverarbeitung und die Datenanalyse (siehe Kap. 4). Zunächst beginnt jedoch jedes Modul mit einem Daten-schema. Dieses gibt vor, welche Daten in welcher Form benötigt werden, damit das Modul benutzt werden kann. Gleichzeitig dient das Datenschema als Matching zwischen Zugriffs- und Analysebaustein. Während der Datenvorverarbeitung werden die Rohdaten auf die Analyse vorbereitet. Neben der Vorverarbeitung gehört hierzu die Bereinigung und Anreicherung der Daten, sodass die Datenanalyse ohne Hindernisse folgt. Im Anschluss werden drei Analysemodule des Demonstrators vorgestellt. Sie umfassen jeweils sowohl die Datenvorverarbeitung als auch die Datenanalyse.

Im Mittelpunkt des Demonstrators steht das Analysemodul zur Berechnung von Rennsieger:innen (siehe Abb. 18.3). Während des Rennens haben die Fahrer:innen in der Regel keinen genauen Überblick über den Rennstand. Damit am Ende Rennsieger:innen benannt werden, ist ein Modul entstanden, welches die Rohdaten des Demonstrators ver-arbeitet und analysiert. In der Datenvorverarbeitung besteht das Ziel darin, den finalen Datensatz für die Analyse zu modellieren. Hierzu werden die Daten aus den zur Ver-fügung stehenden Datenquellen ausgewählt. Für das Analysemodul ist nur der Daten-satz *Rennevents* notwendig. Zur Verbesserung der Datenqualität führt das Modul zunächst eine Bereinigung der Daten durch (vgl. West et al., 2021, S. 131 ff.). Irrelevante Attribute, werden vom Modul gelöscht. Gleichzeitig ersetzt es fehlende Daten (Missing Values), die in diesem Beispiel nicht vorliegen, z. B. mit Mittelwerten. Zuletzt wird im Modul eine Datenformatierung durchgeführt. Im Vorverarbeitungsprozess ändert es z. B. im sogenannten Parsing die Datentypen der einzelnen Attribute. In der Analyse werden dann notwendige Kennzahlen berechnet und aggregiert, sodass ein/e Rennsieger:in bestimmt werden kann.

Weitere Analysemodule lauten Renngeschwindigkeit und Prognose der Rennsieger:innen. Das Modul für die Renngeschwindigkeit kombiniert *Streckeninformationen* mit *Rennevents*, wodurch auf einer kurzen Strecke die Renngeschwindigkeit der beiden Autos zwischen zwei Sektoren berechnet wird. Das Modul Prognose der Rennsieger:innen bestimmt anhand von historischen Daten die Siegwahrscheinlich-

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Abb. 18.3 Prozess des Analysemoduls Berechnung von Rennsieger:innen</figcaption></figure>
keit der Fahrer:innen. Dieses Modul zieht vor allem die Datenquelle mit den *Fahrer- informationen* heran. Weitere Analysemodule, wie ein Modul zur Bestimmung der schnellsten Rundenzeit, sind umsetzbar.

## 18.4 Nutzungsmodule des Demonstrators

Damit die Analyseergebnisse von Anwender:innen interpretiert und verwendet werden können, ist der Nutzungsbaustein mit seinen Nutzungsmodulen notwendig. Die Nutzung umfasst die Durchführung von punktuellen Analysen für gezielte Fragestellungen als auch die Durchführung kontinuierlicher Auswertungen von Langzeitbeobachtungen (siehe Kap. 4). Auch im Demonstrator finden die Daten erst mit den Nutzungsmodulen eine Verwendung. Im Folgenden wird am Beispiel der zuvor dargestellten, punktuellen Analyse erläutert, wie der Nutzungsbaustein ausgestaltet werden kann (siehe Kap. 6).

Ziel des Nutzungsmoduls ist es, den/die Rennsieger:in möglichst selbsterklärend darzustellen. Hierzu sind als Input die Analyseergebnisse aus dem Analysemodul und eine Visualisierungsdatei im json-Format notwendig. Die Visualisierungsdatei wird in der Anwendung RapidMiner Studio erzeugt. Sie bildet eine visuelle Darstellung der Daten ab. Für dieses Nutzungsmodul eignet sich eine Darstellung des Rennverlaufs mittels eines Liniendiagramms. Auf der x-Achse ist das Attribut „zeitstempel_ms“ aufgetragen und auf der y-Achse das Attribut „runde“. Jede „startnummer“ erhält eine eigene Linie, sodass der/die führende/r Fahrer:in anhand der höheren Kurve identifiziert wird (siehe Abb. 18.4).

Das Anwendungsbeispiel des Demonstrators erklärt anschaulich, wie eine Daten-analyse entlang der Prozesskette der industriellen Datenanalyse (siehe Kap. 4) durchgeführt wird. Um Anwender:innen zu zeigen, welches Potenzial die AKKORD-Plattform

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Abb. 18.4 AI-Toolbox Nutzungsmodul Auswertung Rennsieger:in</figcaption></figure>
bietet, lässt sich das gezeigte Beispiel auf Anwendungen in der Produktion übertragen. Ein vergleichbares Beispiel wäre eine Analyse der Ausbringung mehrerer Maschinen. Die Maschinen erzeugen maschinenspezifische Zeitstempel, wenn sie Produkte („runde“) fertigstellen. Durch dieselbe Datenvorverarbeitung und -analyse lassen sich die Zeitstempel so auswerten, dass am Ende eine Visualisierung für die vergleichende Auswertung mehrerer Maschinen hinsichtlich ihrer Ausbringung entsteht. Das Linien-diagramm bildet dann den Produktionsverlauf der Maschinen ab. Maschinenplaner:innen sehen dann schnell, welche Maschine wann mehr Produkte produziert hat.

## 18.5 Fazit

Durch den AKKORD-Autorenn-Demonstrator wird anschaulich gezeigt, wie eine Datenanalyse aufgebaut wird. Entlang der Prozesskette der Datenanalyse zeigt der Demonstrator die Umsetzung diverser Module, sodass der modulare Charakter der AKKORD-Plattform deutlich wird. Dank der Modularität ermöglicht die Plattform ebenfalls eine Wiederverwendbarkeit der Datenanalysen. Dies zeigt auch die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf weitere Anwendungsszenarien. Insgesamt repräsentiert der Demonstrator die AKKORD-Forschungsergebnisse und validiert diese hinsichtlich Anwendbarkeit, Modularität und Wiederverwendbarkeit.

## Literatur

* West, N., Gries, J., Brockmeier, C., Göbel, J. C., & Deuse, J. (2021). Towards integrated Data Analysis Quality. Criteria for the application of Industrial Data Science. *IEEE International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI)*, 22(1), 131–138. https://doi.org/10.1109/IRI51335.2021.00024

* Wöstmann, R., Barthelmey, A., West, N., & Deuse, J. (2019). A retrofit approach for predictive maintenance. In T. Schüppstuhl, K. Tracht, & J. Roßmann (Hrsg.), *Tagungsband des 4. Kongresses Montage Handhabung Industrieroboter* (S. 94–106). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-59317-2_10.
**Open Access** Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
Ein hybrides Konzept für die berufsschulische und innerbetriebliche Ausbildung im Bereich Industrie 4.0

Christopher Klupak and Tina Hardt

## 19.1 Motivation

Die Digitalisierung von Produktionsprozessen nimmt zu, gleichzeitig existiert noch wenig didaktisches Material für die Aus- und Weiterbildung von Personal. Zudem sind derzeit erhältliche Demonstratoren eher sperrig, kostenintensiv und werden oft ohne didaktisches Konzept und Aufgaben für den Einsatz in der Ausbildung angeboten (Oks et al., 2021, S. 119 ff.). Deshalb haben sich die Real-Time-Systems GmbH, vormals Arendar IT-Security GmbH, und der Lehrstuhl für Berufspädagogik in den technischen Fächern (BtF) der Universität Hamburg innerhalb des Projekts AKKORD zusammengetan (Kap. 2), um prototypisch eine kompakte und erschwingliche Lernstation zur Veranschaulichung von industrieller Datenerfassung und zugehörigen Sicherheitskonzepten umzusetzen (siehe Kap. 14). Die Arbeiten stammen aus dem Umfeld des Konsortialprojekts AKKORD (siehe Kap. 1) und leisten einen Beitrag zur Realisierung der Prozesskette der industriellen Datenanalyse (siehe Kap. 4). Die abstrakten Industrie 4.0- Paradigmen werden durch den in diesem Kapitel beschriebenen Demonstrator als reale Lösungen erlern- und erlebbar. Der Demonstrator reiht sich in eine Gruppe von Demonstratoren im Forschungsprojekt ein, die u. a. auch das modulare Datenbackend (siehe Kap. 5 und 17) sowie die modularen Datenanalysen (siehe Kap. 6 und 18) beschreiben.

C. Klupak (✉)
Universität Hamburg, Hamburg, Deutschland
E-Mail: christopher.andre.klupak@uni-hamburg.de

T. Hardt
Real-Time-Systems GmbH, Wittlich, Deutschland
E-Mail: tina.hardt@real-time-systems.com
## 19.2 Hardware-technischer Aufbau und Funktion der Elemente der AKKORD-Lernstation

Auf der Wand der Lernstation (siehe Abb. 19.1) sind von links nach rechts das cyber- sichere Edge-Gateway ARENDAR, ein Raspberry Pi 2 und eine SPS montiert. Das Gate- way verfügt über 3 LAN-Schnittstellen und ist über LAN 1 mit der Office IT im Boden des Koffers, über LAN 2 mit der SPS und über LAN 3 mit dem Raspberry Pi verbunden. Die Office-IT kann mit dem Internet verbunden werden, sodass auch das Gateway aus dem Netz erreichbar ist. Der Pi ist nur zur Demonstration des sicheren Fernzugriffs über das LAN 3 des Gateways nach 2-Faktor-Authentifzierung vorhanden und hat darüber hinaus keine weitere Funktion.

Auf dem Kofferboden befindet sich mittig ein Stirlingmotor mit einer Kühlung links daneben. Dieser steht für die erste technische Revolution und wird für Regel- szenarien in Zusammenhang mit der Kühlung und für Produktionssimulationen ein- gesetzt. Im Vordergrund der Kühlung ist ein Schaltboard mit drei Kippschaltern und 2 LED-Leuchten, die jeweils direktverdrahtet mit den digitalen Eingängen des Gateways sind und zur Anzeige von Prozesszuständen bzw. zum Anschalten von Demonstrator- komponenten dienen. Unmittelbar rechts vom Stirlingmotor sind eine Lichtschranke zur Drehzahlmessung sowie zwei Temperatursensoren verortet, die sowohl direkt mit dem Gateway als auch mit der SPS verbunden sind. Links befindet sich ein Elektromotor, ebenfalls mit einer rechts daneben angebrachten Lichtschranke. Davor befindet sich wieder ein Schaltboard mit gleichem Aufbau wie in der rechten Hälfte. Dessen Elemente sind mit der SPS verbunden. Zwischen den beiden Schaltboards vorne in der Mitte befindet sich das Potenziometer-Board mit 3 Potis, die mit den analogen Eingängen des

<figure><img src="image_75.png" /><figcaption>Abb. 19.1 Darstellung der AKKORD-Lernstation</figcaption></figure>
Gateways verbunden sind. Diese dienen zur Simulation von Werten in den Prozessen. Unsichtbar in dieser Ansicht sind zwei USB-Schnittstellen des Servers aus dem Office-Bereich hinter dem Elektromotor. Durch die Direktverdrahtung von Elementen der Station mit dem Gateway werden Retrofitting-Szenarien simuliert (vgl. Wöstmann et al., 2019, S. 94 ff.). Die Erfassung von Daten der Elemente über die SPS dient zur Darstellung von moderneren Szenarien, bei denen auf eine SPS zugegriffen werden kann.

Im Boden der Lernstation sind verschiedene Netzteile für die verschiedenen Komponenten, ein gemanagter LAN-Switch (zwei VLANs), ein Raspberry Pi 4 mit WLAN, der als Server dient, und ein LTE Stick untergebracht.

Die Station bietet zwei Möglichkeiten der Visualisierung erfasster Daten: über eine Weboberfläche des im Gateway integrierten Webservers und durch eine externe Visualisierung über die Open-Source-Software Node-RED. Mit der Visualisierung lassen sich praxisnahe Betriebsfälle aus diversen industriellen Bereichen zu unterschiedlichen Lernfeldern und Lernniveaus konstruieren (siehe Hardt & Klupak, 2022, S. 271 ff.). Gleichzeitig ist es möglich, durch die Konfiguration des Gateways, Parameter anzu-passen oder Informationen (z. B. Durchschnittswerte, Min-Max-Bestimmung, etc.) durch Datenvorverarbeitung im ARENDAR zu erzeugen (Edge-Computing).

## 19.3 Entwicklung des hybriden Lernkonzeptes

Im ersten Schritt wurden zunächst die möglichen technischen Einsatzfelder der vor-handenen ARENDAR-Lernplattform untersucht, um ein **hybrides Lernkonzept** daraus ableiten zu können. In diesem Zusammenhang bezeichnet *hybrides Lernen* eine Lehr- und Lernmethode, die sowohl traditionelle Präsenzveranstaltungen als auch digitale Elemente der Fernlehre kombiniert (Kerres, 2002, S. 1 ff.). Im weiteren Verlauf wurde eine Zielgruppenanalyse durchgeführt, bei der die duale technische Erstausbildung favorisiert wurde. Unter diesem Oberbegriff werden zahlreiche Ausbildungsberufe subsummiert, die einen inhaltlichen Bezug zum Schulungsinhalt aufweisen. Bei der dualen Berufsausbildung findet die Vermittlung von Lerninhalten an zwei Orten, im Aus-bildungsbetrieb sowie in der berufsbildenden Schule, statt.

In diesem Zusammenhang wurden im nächsten Schritt aus den Rahmenlehrplänen der Kultusminister Konferenz zur dualen Berufsausbildung, welche auf der Internet-seite der Kultusministerkonferenz zur Verfügung gestellt werden, vorab die technischen Ausbildungsberufe mit den passenden Lernfeldern erfasst und in einer Gesamtübersicht zusammengetragen (siehe KMK, 2023).

Unter den insgesamt 306 Rahmenlehrplänen wurden 26 technische Ausbildungs- berufe mit möglichen Einsatzfeldern der Lernplattform identifiziert. Im Rahmen der Analyse wurden zu den 26 Ausbildungsberufen die spezifischen Lernfelder, das Aus- bildungsjahr und deren Zeitrichtwerte erfasst. So hat beispielsweise der Ausbildungs- beruf Anlagenmechaniker:in im adressierten Lernfeld 10 einen Zeitrichtwert von 80 h im dritten Ausbildungsjahr. Zusätzlich wurden unter dem Reiter ARENDAR die jeweiligen
Lernfeld-Inhalte, die durch die Lernplattform abgedeckt werden, aufgelistet. Dies wird in Abb. 19.2 exemplarisch dargestellt.

In der Gesamtübersicht kann somit die inhaltliche Passung zwischen den identifizierten Ausbildungsberufen und den möglichen Schulungsinhalten des Demonstrators abgeglichen werden. Als Leitfaden kann die Gesamtübersicht die Lehrkräfte später beim Einsatz des hybriden Lernplattform-Konzeptes im Unterricht unterstützen, und eine Orientierungshilfe für die konkrete inhaltliche Anwendung bieten.

Im Anschluss erfolgte die didaktisch-/methodische Vorüberlegung, die sich am Konzept „Vom Lernfeld zur Lernsituation“ orientiert. Dabei werden in der Lernsituation die Lerninhalte aus dem Lernfeld konkretisiert, in der die Auszubildenden in möglichst realitätsnahe Handlungssituationen hineinversetzt werden. Dazu werden die jeweiligen Lerninhalte in einem simulierten, didaktisch aufbereiteten, beruflichen und/oder lebensweltlichen Kontext vermittelt, was eine motivierende Wirkung bei den Lernenden mit sich bringt. Als Szenario wurde ein fiktives Sägewerk für die Lernenden gewählt, in dem sich alte und neue Produktionsanlagen befinden, die den einzelnen Stufen der industriellen Revolution zugeordnet werden können.

In diesem Zusammenhang wird für die Lernenden ein sinnstiftender Bezug zwischen dem fiktiven Unternehmen und der AKKORD-Lernstation geschaffen (siehe Kap. 7). Bei der späteren Durchführung als Industrie 4.0- Projekttag an den berufsbildenden Schulen schlüpfen die Auszubildenden in die fiktive Rolle eines/-r Experten-/in, die von ihrem Onkel als Inhaber des „Sägewerks Fichtenast“ um Hilfe gebeten werden. Er möchte ein weiteres Sägewerk mit dem Namen „Tannental“ aufkaufen und in seine bestehende Firmenstruktur integrieren. Das erworbene Sägewerk soll unter den Aspekten von Industrie 4.0 modernisiert werden, sodass eine standortübergreifende Koordination möglich ist. Durch die Aufgabenstellung werden die Lernenden so in eine berufliche und lebensweltliche Situation versetzt.

Daraus wurde ein zweiteiliges Lernkonzept abgeleitet, welches im ersten Abschnitt die Lernsituation und die ersten drei Lernaufgaben bildet. In einem für die Schüler

<figure><img src="image_76.png" /><figcaption>Abb. 19.2 Auszug aus der Zielgruppenanalyse des Ausbildungsberufs Anlagenmechaniker:in</figcaption></figure>
greifbaren Setting werden sie zunächst in die Grundlagen eingearbeitet, lernen etwas über die Industrievolutionen und über die Lernstation. Die einzelnen Lerninhalte wurden dabei als Präsentationsvorlage entwickelt und in einer digitalen Work&Learn-Plattform als rollenbezogener Kurs „Berufsschule“ hinterlegt (Abb. 19.3).

Den zweiten Teil bilden die Lernaufgaben vier bis sieben. Diese vier Aufgaben sind als umfangreiche, von den Schülern möglichst eigenständig zu erarbeitende kleine Projekte entworfen. Das Konzept ist angelehnt an Stationen, in denen ein spezielles Thema im Team vertieft bearbeitet wird. Jede der Stationen greift ein zentrales Thema der AKKORD-Lernstation auf. Dabei kann die Klasse der Lernenden in vier Gruppen unterteilt werden, in der jede Gruppe an einer Lernstation arbeitet. Abgeschlossen wird dieses Lernkonzept mit einer Präsentationsphase. Hier sollen die einzelnen Gruppen ihre Lernstation sowie deren Ergebnisse vorstellen. Zusätzlich erhalten die Schüler, die sich nicht mit der vorgestellten Station auseinandergesetzt haben, eine Idee, was mit dem Gateway ARENDAR alles realisierbar ist.

## 19.4 Validierung und Optimierung

Das fertige hybride Lernkonzept wurde an der *David Röntgen Berufsschule* mit zwei Mechatroniker Klassen als Projekttag getestet. Dabei zeigten sich bei der Durchführung noch kleine Schwachstellen (z. B. Zugangsprobleme auf die Work&Learn-Plattform, Multiuserfähigkeit AKKORD-Lernstation). Das hybride Lernkonzept kam in der Pilotierung in der Gesamtbetrachtung bei den Lernenden und Lehrkräften gut an und sollte durch nachgelagerte Optimierungsmaßnahmen weiter an verschiedenen Berufsschulen getestet und verfeinert werden.

<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>Abb. 19.3 Exemplarische Darstellung einer Lernaufgabe zur Auswahl eines geeigneten Geräts</figcaption></figure>
## 19.5 Fazit

Die Digitalisierung von Produktionsprozessen nimmt zu, gleichzeitig existiert noch recht wenig didaktisches Material für die Aus- und Weiterbildung von Personal. Derzeit erhältliche Demonstratoren sind eher sperrig, kostenintensiv und werden oftmals ohne didaktisches Konzept und Aufgaben für den Einsatz in der Ausbildung angeboten. Aus dieser Notwendigkeit entstand die erarbeitete Lösung, bestehend aus der in Abschn. 19.2 vorgestellten Hardware und digitalen Lernmodulen. Das vorgestellte Schulungskonzept ist nur eines von vielen Möglichkeiten, zur Nutzung der AKKORD-Lernstation. Hier kann, geführt durch eine von den Schülern greifbare Lernsituation, das Konzept der Lernstation als Ganzes erlebt werden. Alle angeführten Inhalte wurden in eine digitalen Work & Learn- Lernplattform integriert, sodass es für die Schüler aber auch für die Lehrpersonen möglich ist, damit zu arbeiten. Die Ergebnisse der ersten Pilotierung waren bis auf kleinere Probleme durchweg positiv.

Aktuell wird daran gearbeitet, die Stationen mit einem Multi-User-Interface auszustatten, sodass mehrere Gruppen gleichzeitig an einer Station arbeiten können, ohne einander zu beeinflussen. Dazu werden Simulationen kreiert, die dann über die ARENDAR-Weboberfläche zur Verfügung stehen sollen.

## Literatur

- Hardt T., & Klupak, C. (2022). Lernstation für Datenerfassung & IoT-Applikationen. Unter Berücksichtigung der Sicherheit bei Datenerfassung und -kommunikation. Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 5, 271–274. https://doi.org/10.1515/zwf-2022-1066.

- Kerres, M. (2002). Online – und Präsenzelemente in hybriden Lernarrangements kombinieren. In A. Hohenstein & K. Wilbers (Hrsg.), *Handbuch E-Learning* (S. 1–15). Fachverlag Deutscher Wirtschaftsdienst.

- Sekretariat der Ständigen Konferenz der Kultusminister der Länder in der Bundesrepublik Deutschland, KMK. (2023). Übersicht der Rahmenlehrpläne für die duale Berufsausbildung, Online-Adresse: https://www.kmk.org/themen/berufliche-schulen/duale-berufsausbildung/downloadbereich-rahmenlehrplaene.html. Zugegriffen: 28. Febr. 2023.

- Oks, S. J., Jalowski, M., Zansinger, N., & Möslein, K. M. (2021). Die Rolle von Industrie 4.0-Demonstratoren in der digitalen Transformation. Eine Standpunktbestimmung am Portable Industrial Demonstrator for Cyber-Physical Systems. In K. Wilbers & L. Windelband (Hrsg.), *Lernfabriken an beruflichen Schulen. Gewerblich-technische und kaufmännische Perspektiven* (S. 119–158). Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation.

- Wöstmann, R., Barthelmey, A., West, N., & Deuse, J. (2019). A retrofit approach for predictive maintenance. *Thorsten Schüppstuhl, Kirsten Tracht und Jürgen Roßmann (Hrsg.): Tagungsband des 4. Kongresses Montage Handhabung Industrieroboter* (S. 94–106). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-59317-2_10.
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Ein Ausblick auf die Entwicklungen der Industriellen
Datenanalysen

Jochen Deuse ID, Ralf Klinkenberg ID, Nikolai West ID und Marius Syberg ID

**20.1 Ausgangssituation**

Durch die zunehmende Verbreitung von Digitalisierungslösungen und Künstlicher
Intelligenz sowie durch den steigenden Wert von Daten für Unternehmen ist der Ein-
satz industrieller Datenanalysen unumgänglich geworden, um im Markt zu bestehen
(Han & Trimi, 2022). Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei ebenso divers wie
funktionsspezifisch: Beispielsweise können im Qualitätsmanagement durch eine
Anomalieerkennung Produktionsfehler in großen Datenmengen identifiziert werden
(Schlegl et al., 2022, S. 1 ff.; West et al., 2021c, S. 762 ff.). Mit prädiktiver Instand-
haltung können Anlagenausfälle vorausgesagt werden, bevor sie auftreten (Wöstmann
et al., 2019, S. 94 ff.). Durch selbstlernende Agentensysteme kann die Produktions-
planung durch zielgerichtete Empfehlungen unterstützt werden (West et al., 2021b,
S. 347 ff.). Durch die Vorhersage von dynamischen Engpässe kann die Produktions-
steuerung künftige Entwicklungen antizipieren und proaktiv darauf reagieren (West
et al., 2022a, S. 612 ff., b, S. 3 ff.).

J. Deuse
Institut für Produktionssysteme, Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de

R. Klinkenberg
Rapid Miner GmbH, Dortmund, Deutschland
E-Mail: rklinkenberg@rapidminer.com, rklinkenberg@altair.com

N. West (✉) · M. Syberg
Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: nikolai.west@ips.tu-dortmund.de

M. Syberg
E-Mail: marius.syberg@ips.tu-dortmund.de
Gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) unterliegen in diesem hochgradig
spezialisierten Umfeld einem erheblichen Innovationsdruck, um sich in globalisierten
Märkten und gegen größere Wettbewerber behaupten zu können. Durch die fort-
schreitende digitale Transformation stehen viele Daten zur Verfügung, die bessere und
schnellere Entscheidungen ermöglichen. Unternehmen erkennen, dass die Nutzung
dieser Daten bedeutend für sie ist (Safar, 2023, S. 254). So sind sie in der Lage, Produkte
und Prozesse nachhaltig zu optimieren.

Im Rahmen des AKKORD Projekts konnte ein Referenzbaukasten entwickelt
werden, der spezielle Lösungen insbesondere für KMU bietet. Dabei wurden Möglich-
keiten zur Kollaboration und Kompetenzentwicklung, für eine einfache, integrierte
Datenanalyse sowie zur Schaffung einer vollständigen und vernetzten Datenbasis ent-
wickelt. Zusätzlich konnten durch die breit gefächerten industriellen Anwendungsfälle
Handlungsempfehlungen auf organisatorischer Ebene abgeleitet werden. So wurden
Anforderungen menschlicher, technischer und organisatorischer Art beachtet (Syberg
et al., 2023, S. 64 f.). Insbesondere für KMUs, die oft über begrenzte Ressourcen unter-
schiedlicher Ausprägung und begrenzte Erfahrung in der Datenanalyse verfügen, hat sich
jedoch gezeigt, dass neben vielversprechenden Potenzialen bei der Implementierung
neue Herausforderungen entstehen. Die Betrachtungsweise der Einflussfaktoren für den
erfolgreichen, nachhaltigen Einsatz in Unternehmen verschiebt sich.

In diesem Kapitel diskutieren wir diese Herausforderungen und Hindernisse bei der
Implementierung von industrieller Datenanalyse in KMUs und beleuchten die Potenziale
für die Zukunft in diesem Bereich.

## 20.2 Schlussfolgerungen

Folgt man in der Implementierung den Gestaltungsprinzipien Mensch, Technik und Organisation (vgl. Pardo Escher, 1997), ist im Rahmen der Einführung industrieller Datenanalyse erkennbar, dass insbesondere die menschliche und technische Komponente in vielen Lösungen adressiert wird.

**Mensch.** Im menschlichen Bereich steht die Kompetenzentwicklung zur Quali-
fizierung der an der Implementierung beteiligten Menschen im Vordergrund, die nicht
entsprechend ausgebildet sind. Dazu existieren zahlreiche Open-Source-Plattformen
wie Udemy oder Coursera. In AKKORD wurde mit der Work&Learn-Plattform eine
maßgeschneiderte Lösung für den industriellen Einsatz entwickelt, die sich in diese
Reihe eingliedert. Ihr berufsbegleitender und integrierter Ansatz von Kompetenzent-
wicklung ist ein zielführender Ansatz für die Entwicklung beteiligter Mitarbeiter in die
entscheidenden Rollen für den Einsatz industrieller Datenanalysen.

**Technik.** Technisch gibt es unterschiedliche Strömungen und Ansätze, da die Heraus-
forderungen in KMU unterschiedlich sind. In den Anwendungsfällen des Forschungs-
projekts galt es in einigen Anwendungsfällen, überhaupt erst entscheidende Daten zu
generieren, in anderen Fällen ist die Verfügbarkeit entsprechender IT-Tools zur Analyse
nicht gegeben. Darüber hinaus müssen Datensicherheit und -eigentümerschaft geklärt und sichergestellt werden. Auch hier konnte in AKKORD ein Resultat entwickelt werden (siehe Kap. 5).

An die Schnittstelle **Mensch-Technik** ordnen wir technische Lösungen ein, die den Datenanalyseprozess selbst vereinfachen und so zugänglicher machen. Dies verringert die Einstiegshürde und erfordert damit eine weniger intensive Qualifizierung. Marktreife Lösungen wie RapidMiner, die Advanced Analytics mit einem Low Code Ansatz ermöglichen, sind verfügbar. Die entwickelte AI-Toolbox ist ein weiterer Ansatz an genau dieser Stelle, die aber durch die browserbasierte Umsetzung mit den auf industrielle Anwendungsfälle zugeschnittenen Analysemodulen speziell für KMUs den Einstieg in den Bereich schafft (siehe Kap. 6).

**Organisation.** Die beteiligten Unternehmen befinden sich nicht nur im Rahmen des Projekts in einer Phase der organisatorischen Transformation im Hinblick auf eine zukünftig digitale Ausrichtung. Die Implementierung des Referenzbaukastens und seiner Teillösungen zeigte in allen Unternehmen, dass organisatorische Maßnahmen immer begleitend einhergehen. Diese Maßnahmen sind facettenreich. Dabei sind eine klare Zielsetzung und Priorisierung sowie ein Verständnis der zu vergebenen Rollen. Als strukturgebendes Werkzeug ist ein ganzheitliches *Change Management* als vielversprechend anzusehen.

Die Gestaltung einer solchen Digitalisierungsiimplementierung wie der Einführung von industrieller Datenanalyse ist mit der Betrachtung von **M-T-O** als Gestaltungsprinzipien nicht abgeschlossen. So erscheint durch den hohen Aufwand im Bereich der Datenakquise und -verarbeitung der Bereich *Daten* als eigener Betrachtungsgegenstand in der Gestaltung sinnvoll. In AKKORD stehen mit Plattformen zur Kompetenzentwicklung und Datenanalyse *Systeme* im Vordergrund, die nicht zuletzt durch die benötigten Schnittstellen zu bestehenden Systemen der Unternehmen ein eigener Betrachtungsgegenstand sein müssen. Ergänzend ist es der *Analyst* selbst mit seinen vorhandenen Fähigkeiten und der Rolle, die einzunehmen ist, entscheiden für das Ergebnis eines Prozesses und muss in der Lage sein, industriellen Kontext und analytische Komplexität miteinander zu verbinden.

### 20.2.1 Herausforderungen

Im Projekt haben sich anwenderübergreifend Herausforderungen und Hindernisse in verschiedenen Bereichen gezeigt, die für den nachhaltigen Einsatz von industrieller Datenanalyse anzugehen sind.

**Organisation.** Allein funktionierende Plattformen mit Dateanalyse als Kern und guten Ideen reichen nicht, um KMU für den flächendeckenden Einsatz von Datenanalysen zu befähigen. Der Roll Out von Digitalisierungslösungen – und die industrielle Datenanalyse im speziellen – erfordert einen strategischen Ansatz. Da es sich im Rahmen der Implementierung unabdinglich um komplexe Vorgänge handelt, erfordern
sie Personaleinsatz und Zeit. Im Projekt hat sich, nicht zuletzt im Rahmen einer Umfrage (siehe Kap. 2 und Kap. 16, gezeigt, dass darüber hinaus Managementunterstützung unabdinglich ist. All diese Punkte fallen in den Bereich der Organisation. Dieser Aspekt ist für die nachhaltige Implementierung der Datenanalyse in Prozesse entscheidend. Es lässt sich beobachten, dass viele Unternehmen bereits einzelne Tools einsetzen und im Rahmen der Implementierung Mitarbeiter insofern qualifiziert haben, als dass sie vereinzelte Pilotanwendungen umgesetzt haben. Es fehlt jedoch die angesprochene organisatorische Grundlage für eine flächendeckende Umsetzung. Aufbauend auf Managementverständnis und -unterstützung in der strategischen Herangehensweise ist ein organisatorischer Change-Prozess der Schlüssel.

**Zielsetzung.** Dabei ist auch auffällig, dass in vielen Unternehmen prädiktive und präskriptive Ansätze zwar langfristiges Ziel sind, viele akute Probleme aber durch eine klare, problembeschreibende und –erklärende Lösung erfolgreich vereinfacht werden können. Gleichzeitig helfen Lösungen dieser Art, beispielsweise Visualisierungen von Ist-Daten sowie Erklärungen auf den ersten Blick auf Basis von Korrelationsanalysen oder Klassifikationen in der Akzeptanz von Entscheidungen von Mitarbeitern durch Kunden oder Management. Die Transparenz von Prozessen wird entscheidend erhöht.

**Return on Invest für technische Infrastruktur.** Darüber hinaus ist auffällig, dass der Weg zu prädiktiven und präskriptiven Anwendungsfällen in vielen KMU weit ist. Die Digitalisierung an sich bietet große Potenziale zur Datenaufnahme und -verarbeitung, ein häufiges Hindernis ist es aber, diese nicht haveben zu können. Ein häufiges Hindernis ist der Mangel an geeigneten Datenquellen mit entsprechender Datenqualität durch die Verwendung alter Anlagen oder von individuellen Systemen mit fehlenden Schnittstellen (West et al., 2021a, S. 131 ff.). Die in AKKORD erarbeitete Lösung bedient dieses Hindernis, es ist aber an den KMU, technisch für die Anbindung entscheidender Datenquellen zu sorgen. Hier schließt sich an, dass viele Unternehmen nicht zur Investition in die technische Verfügbarkeit bereit sind, da sie den Mehrwert nur langfristig oder gar nicht sehen. Eine gute Datenverfügbarkeit ist heute wertschöpfend. Dieser Gedanke muss im Rahmen der organisatorischen und kulturellen Veränderung in Unternehmen Einzug halten.

## 20.2.2 Potenziale

Über die genannten Hindernisse hinaus birgt die industrielle Datenanalyse zahlreiche Potenziale für KMU.

* **Datenbasierte Entscheidungsfindung als Standard.** Datenbasierte Entscheidungen sind elementar, wenn man im kompetitiven und zugleich volatilen Umfeld bestehen möchte. Das Risiko von Fehlentscheidungen durch den Rückgriff auf Erfahrungswerte sinkt. Der Einsatz von industriellen Datenanalysen und Maschinellem Lernen in diesen Prozessen ermöglicht es, weitaus mehr Informationen in solche
Entscheidungen mit einzubeziehen. Außerdem wirkt dies indirekt dem demographischen Wandel und komplexem Wissensmanagement entgegen, welches insbesondere in KMU zu Problemen führt (Tachkov & Mertens, 2016, S. 29 f.).

* **Schutz vor Wissensverlust.** Je mehr Entscheidungen datenbasiert getroffen werden können, desto weniger Gefahr besteht, aufgrund des Verlustes von Erfahrungswissens in einen Wettbewerbsnachteil zu gelangen. Hier setzt auch die Work&Learn-Plattform an.

* **Anwender als Akteure im Markt.** Durch gezielte Kompetenzentwicklung der Mitarbeiter im Bereich der industriellen Datenanalyse ist man in einem zukunfts-trächtigen Feld führend und auch in der Lage, gestaltend im Markt zu agieren. Neben dem verbesserten Überblick über das eigene Unternehmen hilft die Fähigkeit zum zielgerichteten Einsatz von Datenanalysewerkzeugen Trends und Verhaltensweisen im Markt, von Kunden und von Wettbewerbern früh erkennen zu können.

* **Geschäftsmodellentwicklung.** Eigene Geschäftsprozesse werden optimiert. Dabei spielt auch die Weiterentwicklung des eigenen Geschäftsmodells selbst eine Rolle. Smarte Produkte und Services können so in den Fokus rücken und auch für KMU eine näherliegende Option werden. Weiterentwicklungen in der industriellen Datenanalyse bringen Unternehmen so in die Lage, datenbasiert einen neuen Mehrwert für den Kunden zu generieren (Machchhar et al., 2022, S. 1).

* **Schneller Hochlauf.** Ein weiteres Potenzial besteht für KMU explizit im Einsatz der entwickelten modularen Datenanalyseplattform des Referenzbaukastens, der AI Toolbox. So ist eine Schlussfolgerung des Projekts, dass es vielen KMU primär insbesondere beim Einstieg nicht um das beste Analyseergebnis geht, sondern um eine gute Lösung, die aber schnell anwendbar und adaptierbar ist. Der modulare Ansatz zur Datenanalyse ist hier ein passender Einstieg. Anwenderunternehmen sind in der Lage, aufwandsarm Analysen durchzuführen und zu experimentieren. Gleichzeitig schafft die Work&Learn-Plattform ein Grundverständnis für datenanalytische Zusammenhänge. Wenn gute Ergebnisse schnell erzielt werden können, wird Entscheidern der Mehrwert deutlich. Aufbauend auf diesen Entwicklungen können Unternehmen dann spezifischere und komplexere Lösungen erarbeiten.

## 20.3 Fazit

Auch die Zukunft der industriellen Produktion wird von innovativen Technologien wie dem Internet der Dinge und Künstlicher Intelligenz geprägt sein. Unternehmen werden zukünftig weitreichende Möglichkeiten haben, Daten zu sammeln, sie auszuwerten und für sich nutzen, um bessere Produkte zu entwickeln, die sie effizienter produzieren. Die unterschiedlichen Anwendungsfälle im AKKORD-Projekt zeigen, dass die Anwenderunternehmen diese Entwicklung sehen und sich entsprechend rüsten wollen. Dabei spielen Sensor- und Produktionsdaten genauso eine Rolle wie Kundenbewertungen sowie Markt- und Vertriebsdaten, mit denen sich die Unternehmen beschäftigen. Sie
wollen eine Infrastruktur schaffen, mit deren Hilfe diese Pipeline von der Datenaufnahme mit der Transformation in Wissen bis hin zur datenbasierten Entscheidung Standard ist. Entscheidend sind hier immer Datenzugriff, Datenanalyse und -anwendung mitsamt entsprechender Kompetenzentwicklung in Kombination, die zu einem nachhaltigen Erfolg führen (Deuse et al., 2021, S. 3).

Industrielle Datenanalyse durchgängig als wichtiges Werkzeug im digitalisierten Unternehmen zu integrieren, ist unter dieser Prämisse vielmehr erreichbarer Zielzustand als Vision. Es ist außerdem erkennbar, dass viele Teillösungen oder Ansätze auf dem Markt verfügbar oder gar im industriellen Einsatz sind, es durch ihren Einsatz ohne Berücksichtigung der anderen Aspekte aber häufig bei Pilotumsetzungen bleibt. Wenn Unternehmen die Aspekte *Daten, Analyst, System* und *Organisation* entsprechend in der Gestaltung berücksichtigen, ist die nachhaltige Integration industrieller Datenanalyse in Unternehmen gesichert. AKKORD hat mit dem Referenzbaukasten eine Lösung geliefert, die den Einstieg flächendeckende und wertschöpfende Nutzung von industriellen Datenanalysen ermöglicht.

## Literatur

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West, N., Syberg, M., & Deuse, J. (2022b). A holistic methodology for successive bottleneck analysis in dynamic value streams of manufacturing companies. *Proceedings of the 8th Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production Conference* (S. 3–14). https://doi.org/10.1007/978-3-030-90700-6_69.

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Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.

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