und Anpassungsfähigkeit, um in einem dynamischen Marktumfeld erfolgreich bestehen zu können (Seyda, 2012, S.1ff). Durch die Analyse von Daten können Unternehmen in Echtzeit auf Veränderungen im Marktumfeld reagieren und somit schnell und flexibel agieren. Der Einsatz von industrieller Datenanalyse bietet hierbei eine Möglichkeit, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Geschäftsprozesse und Produkte kontinuierlich zu verbessern und somit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben (Czernich, et al., 2019, S. 9 ff.). Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) kann der Einstieg in die industrielle Datenanalyse allerdings eine Herausforderung darstellen, denn häufig verfügen sie nicht über die notwendige Infrastruktur und Expertise, um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten und auszuwerten (Weskamp et al., 2014, S. 22 ff.). In diesem Kontext können Serviceplattformen für die industrielle Datenanalyse einen wichtigen Beitrag leisten, indem sie Unternehmen und ihre Mitarbeitenden dabei unterstützen, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Bereich der datengestützten Analysen und Entscheidungen zu erweitern (siehe Kap. 1). Auf dem Markt gibt es bereits eine Vielzahl unterschiedlicher Aus- und Weiterbildungsangebote im Bereich der industriellen Datenanalyse. Dabei handelt es sich meist um sehr kosten- und zeitintensive Angebote, die gerade für KMU aufgrund der knappen Ressourcen nicht wahrnehmbar sind. Hier braucht es für die Unternehmen und Mitarbeitenden ein niederschwelliges, kostenloses und ganzheitliches Lösungskonzept, welches im Rahmen des Projektes AKKORD mit der Work&Learn-Plattform (W&L) umgesetzt wird. Dazu wird im ersten Abschnitt ein kurzer Überblick über die bereits am Markt verfügbaren Lernangeboten zur Einordnung gegeben. Im nächsten Abschnitt werden die Anforderung zur „Kompetenzerfassung – und Sicherung in der industriellen Datenanalyse von Wertschöpfungsnetzwerken“ mit dem besonderen Fokus auf KMU definiert. Daran anknüpfend wird die konzeptuelle Entwicklung des Lernbereiches dargestellt, in dem der inhaltliche Aufbau der Lernkurse als Mockup dargelegt wird. Im nächsten Abschnitt wird die Umsetzung der digitalen Lerninhalte als Mockup in die Serviceplattform (W&L) aufgezeigt. Im Anschluss erfolgt die Darstellung der Validierung sowie der Optimierungsansätze. Im letzten Abschnitt wird neben einer Zusammenfassung noch ein Ausblick auf die Zukunft gegeben.

## 7.2 Analyse und Anforderungsdefinition zum Themenfeld „Kompetenzaufbau und -sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken“

Als Grundlage für die Konzeption und Entwicklung im Leistungsbereich ist es zunächst einmal notwendig, den Begriff der industriellen Datenanalyse sowie die notwendigen Kompetenzen näher zu spezifizieren (siehe Kap. 2). Im Bereich der allgemeinen **Datenwissenschaften** gibt es eine große Anzahl datengestützter Ansätze, die ausschließlich auf der Grundlage von Zahlenwerten Erkenntnisse liefern. Beim Einsatz im industriellen Produktionskontext (Engl. Industrial Data Science) scheitert dieser Lösungsansatz u. a. meistens aufgrund der komplexen Anlagenstruktur sowie der spezifischen Anforderungen
einer automatisierten Fertigung. Abhilfe können hier sogenannte Smart Data-Methoden
schaffen, die Expertenwissen mit datengetriebenen Big-Data-Analysen vereinen (Trunzer
et al., 2019, S. 90 ff.). Beim Einsatz industrieller Datenanalysen werden die gesammelten
Daten häufig retrospektiv betrachtet, um anhand von historischen Produktionsdaten
Modelle zum Systemverhalten der Fertigungsinfrastruktur zu erstellen. Durch diese Vor-
gehensweise kann beispielsweise das Wartungsmanagement optimiert werden, um eine
höhere Anlagenverfügbarkeit zu erreichen. Die Anwendung von industriellen Datenana-
lysen gestaltet sich durch die Heterogenität der vorhandenen Daten als große Heraus-
forderung, da der Zugriff auf die unterschiedlichen Systeme und Datenbanken sowie
die sinnvolle Zusammenführung der Informationen ein hohes Maß an Fachwissen und
Methodenkompetenz voraussetzt.

Um erfolgreich industrielle Datenanalysen durchführen zu können, benötigen gerade
die Mitarbeiter in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) spezifische
Kompetenzen. Ein solides Fachwissen über die Funktionsweise und Prozesse in der
produzierenden Industrie ist dabei unerlässlich, um die gesammelten Daten richtig inter-
pretieren und analysieren zu können (siehe Kap. 3). Zudem ist eine Methodenkompetenz
erforderlich, um statistische und mathematische Methoden anwenden zu können und
Datenanalyse-Tools und -Technologien effektiv zu nutzen (Lundborg & Gull, 2021, S. 2 ff).
Die Kompetenz im Umgang mit Daten, Datenbanken und Datenmanagement ist eben-
falls von Bedeutung, um die Daten korrekt abzurufen, zu speichern und zu verarbeiten.
Zudem benötigen Mitarbeiter eine ausgeprägte Fähigkeit, komplexe Probleme zu identi-
fizieren und zu lösen, um die Herausforderungen bei der Analyse und Interpretation von
Produktionsdaten zu bewältigen. Schließlich ist es von großer Bedeutung, dass Mit-
arbeiter in der Lage sind, die Ergebnisse der Datenanalyse in verständlicher Weise zu
kommunizieren und Empfehlungen für Maßnahmen abzuleiten (Blumberg & Kauffeld,
2021, S. 204 ff.; Wangermann, 2020, S. 5 f.; Buchholz et al., 2017, S. 32 ff.).

Weitere Anforderungen an die Entwicklung einer Kollaborationsplattform für
kompetenzbasierte Zusammenarbeit in industriellen Datenanalyseprojekten werden
detaillierter durch Syberg et al. (2023, S. 64 ff.) beschrieben.

## 7.3 Konzeptuelle Entwicklung des Leistungsbereichs „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“

Um KMU bei der praxisorientierten Umsetzung von industrieller Datenanalyse effektiv
zu unterstützen, ist es notwendig, die technischen und inhaltlichen Rahmenbedingungen
festzulegen. Mit dem Projektpartner NEOCOSMO wurde die Entwicklung und
Konzeptionierung einer E-Learning-Plattform geplant, um die Plattformnutzer optimal
durch das Konzept des situierten und selbstgesteuerten Lernens bei der Aus- und Weiter-
bildung im Bereich der industriellen Datenanalyse zu fördern. Die Plattform muss dabei
über eine intuitive Bedienoberfläche verfügen, die den Lernenden ermöglicht, sich
schnell zurechtzufinden. Im Referenzbaukasten von AKKORD ist diese Plattform im Baustein „Lern- und Kollaborationsplattform“ verankert (siehe Kap. 4). Die Plattform unterstützt insbesondere die periphären Bausteine zur Durchführung von Industriellen Datenanalysen (siehe Kap. 5 und 6).

Der **Lernbereich** als zentraler Teil der Serviceplattform ist folgendermaßen aufgebaut: Beim ersten Login wird den Nutzenden ein Popup-Fenster angezeigt, in dem sie auf der Plattform begrüßt werden und der Link zur Eingangsbefragung hinterlegt ist. Durch die Absolvierung der Eingangsbefragung soll der IST-Zustand ihrer Datenanalysekompetenzen erfasst werden. Im weiteren Verlauf des Lernprozesses wird den Lernenden die Empfehlung von rollenbezogenen Lernpfaden ermöglicht, die an ihren individuellen Bedürfnissen orientiert sind.

Die einzelnen Kurse und Lektionen sind als Microkurse angelegt und bieten kompakte Einheiten von etwa 90min bis 300min, die im Gegensatz zu anderen Anbietern knappe und für die Nutzenden zwischendurch absolvierbare Kursbausteine zur Verfügung zu stellen. Jeder AKKORD-Kurs besteht aus mehreren Lektionen und Sublektionen, wobei der Schulungsinhalt durch verschiedene auditive (Tonspuren) und visuelle (Bilder, Videos) Unterlegungen unterstützt wird. Des Weiteren ist die Nutzung des tutoriellen Feedbacks innerhalb der Verständnisquizze in den Kurslektionen vorgesehen, um die Lernenden durch adaptive Hilfestellung zusätzlich zu unterstützen (Narciss, 2006, S. 19 ff.). Darüber hinaus soll der Lernfortschritt für die Lernenden ersichtlich sein. Zum Beginn jeder Lernlektion wird ein Einführungsvideo eingebettet, in dem die Lernenden begrüßt und die Lerninhalte dargestellt werden. Nach Abschluss eines rollenbasierten Kurses wird der Lernende gebeten, erneut an einem Fragebogen teilzunehmen, der dieselben Fragen enthält. Dies ermöglicht eine Einschätzung der vermittelten Kompetenzen durch die Lernenden vor und nach dem Kurs (Vorher-Nachher-Vergleich). Um abschließend sein erlerntes Wissen zu überprüfen, kann der Nutzer abschließend an einem rollengebundenen Abschlusstest teilnehmen, bei dessen Bestehen (>50%) ein AKKORD-Zertifikat ausgestellt wird. Zur Abbildung der Lerninhalte und der Abschlussquizze wird dazu die Plugin-Lösung H5P in die Plattform integriert.

Neben dem Lernbereich bietet das Konzept der Serviceplattform noch weitere Funktionen, wie beispielsweise einen **Kollaborationsbereich**, in dem sich die Lernenden untereinander, aber auch mit Experten, austauschen können. Weitere Bestandteile der Plattform sollen Best Practice-Vorgehensweisen der Akkord-Anwendungspartner sein, die als Leitfaden und Orientierung dienen sollen. Dies ist von besonderer Relevanz, da gerade in KMU Datenanalysevorhaben häufig an dem Start eines solchen Vorhabens scheitern. Im Themenbereich sollen Plattformnutzende zusätzlich über aktuell relevante Themen im Bereich Data Science (wie beispielsweise Big Data, Data Mining, etc.) informiert werden. In Abb. 7.1 wird das Grundkonzept der Work&Learn-Plattform noch einmal dargestellt. Im Kap. 13 werden dazu ausführlichere Informationen zur Konzeptionierung des Wissensdienstes und zu den einzelnen Bereichen zur Verfügung gestellt.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Abb. 7.1 Grundkonzept der Work&Learn-Plattform</figcaption></figure>

## 7.4 Entwicklung und Implementierung im Bereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“

Um die Kompetenzen im Bereich der industriellen Datenanalyse im Rahmen der Work&Learn-Plattform zu erfassen, werden verschiedene Methoden angewendet. Hierzu wird zunächst ein digitaler Fragebogen entwickelt, der an unsere Projektpartner sowie externe Unternehmen gerichtet ist, um die vorhandenen Kompetenzen der Mitarbeitenden in der industriellen Datenanalyse präzise zu erfassen und Feedback von den Unternehmen einzuholen. Darüber hinaus soll der Erhebungsbogen auch die Identifizierung von notwendigem Wissen ermöglichen, das noch aufgebaut werden muss. Konkrete Kompetenzen, die im Fragebogen erfasst werden können, umfassen beispielsweise Kenntnisse in statistischer Datenanalyse, Maschinellem Lernen, Datenvisualisierung oder Datenbankmanagement. Dies ermöglicht eine fundierte Analyse der Kompetenzniveaus des Personals und dient als Grundlage für gezielte Schulungsmaßnahmen in der Work&Learn-Plattform.

Zusätzlich wird ein Screening relevanter Stellenanzeigen zum Thema Data Science durchgeführt, um daraus eine rangierte Anforderungsliste der notwendigen Kompetenzen zu erstellen. Dabei wurden verschiedene Kompetenzbereiche berücksichtigt, wie beispielsweise der Einsatz von Software (z. B. RapidMiner), Fachkompetenz (z. B. Prozessverständnis der Fertigung) sowie soziale Kompetenzen (z. B. Teamfähigkeit). Um die gewonnenen Erkenntnisse zusammenzuführen und daraus konkrete Kompetenzanforderungen abzuleiten, ist es ratsam, die Anforderungen mit den Vorgehensmodellen des *Knowledge Discovery in Databases* (KDD) nach Fayyad et. al. (1996, S. 40 ff.) und des *Cross-Industry Standard Process for Data Mining* (CRISP-DM) nach Chapman et al. (2000, S. 13 f.) zu verknüpfen. Diese Vorgehensmodelle wurden bereits in Kap. 3 näher erläutert. Auf diese Weise konnten Kompetenzprofile (Rollen) und entsprechende
Lerninhalte generiert werden, die auf die Bedürfnisse von KMU zugeschnitten sind (siehe Abb. 7.2). Durch die Anwendung der beschriebenen Methoden, wie dem Einsatz von Fragebögen oder dem Screening von Stellenanzeigen, können die Instrumente zur Erfassung der notwendigen Kompetenzen für Mitarbeiter und entsprechende Lerninhalte zur Aus- und Weiterbildung abgeleitet werden.

Anhand der erfassten Anforderungen an zu entwickelnde und zu erfassende Kompetenzen wird zunächst ein Basiskurs entwickelt, der auf dem KDD-Ansatz (Knowledge Discovery in Databases) aufbaut, um ein breites Grundlagenwissen zu vermitteln. Ein Zusatzkurs mit weiteren Lektionen ergänzt den Basiskurs und behandelt Themen wie KPIs (Key Performance Indicators), Geschäftsmodelle und Datensicherheit. Aufgrund seines industriellen Bezugs wird das CRISP-DM Modell als Grundlage für den Advancedkurs genutzt, der einen starken Anwendungsbezug durch die Vermittlung von Wissen zu unterschiedlichen Tools gewährleisten soll. Zusätzlich wird eine Best Practice-Lektion mit einem fiktiven Unternehmen und typischen datenanalytischen Fragestellungen konzipiert, um den Nutzenden die Möglichkeit zu geben, eigenständig zu trainieren und ihr Wissen zu vertiefen. Besonderes Augenmerk wurde dabei auf kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) gelegt, für die fünf verschiedene Kompetenzrollen und Kurspfade definiert werden: Data Engineer, Data Analyst/ Scientist, Projektmanager, Domänenexperte und Geschäftsführung. Dabei orientiert sich das Rollenkonzept an der Prozesskette von industrieller Datenanalyse (Schwenken et al., 2023, S. 84 f.). Durch die Kombination von Basiskurs, Zusatzkurs, Advancedkurs und Best Practice-Übungen sowie unter Berücksichtigung der verschiedenen Kompetenzrollen und Kurspfade wird ein ganzheitliches und praxisnahes Schulungsprogramm im Bereich Datenanalyse und -management für KMU bereitgestellt (Abb. 7.3).

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Abb. 7.2 Kompetenzanforderungen und Identifikation von Kompetenzrollen</figcaption></figure>
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Abb. 7.3 Inhalte aus dem digitalen Wissensdienst</figcaption></figure>

## 7.5 Validierung und Optimierung

Nach der Konzeptionierung, Entwicklung, Implementierung und Pilotierung des Leistungsbereiches „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ erfolgt eine konzeptuell methodische sowie technisch funktionale Validierung. Hierfür werden die identifizierten Anforderungsbereiche und Kompetenzen in konkrete und messbare Kompetenzdefinitionen und -bereiche überführt, um entsprechende, technologiebasierte Lernmodule zur industriellen Datenanalyse zu erstellen und als Angebot auf einer modularen und erweiterbaren Work&Learn-Plattform für die Nutzenden bereitzustellen. Um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen einen praxisorientierten Mehrwert für die Lernenden bieten, werden alle 40 Anforderungen (darunter 7 nicht funktionale und 33 funktionale) des Lasten- und Pflichtenheftes im Rahmen der Ergebnisauswertung iterativ validiert. Eine gängige konzeptionell-methodische Validierungsmaßnahme ist die Inhaltsvalidierung. Hierbei wird überprüft, ob z. B. der Inhalt einer Testaufgabe oder einer Messmethode tatsächlich das misst, was gemessen werden soll (Rammstedt, 2010, S. 239 ff). In unserem Fall erfolgt eine Überprüfung der Kurs- und Testaufgaben- inhalte durch interne und externe Experten, um sicherzustellen, dass der relevante Lern- inhalt angemessen abgedeckt wird. Zur Überprüfung der umgesetzten Serviceplattform (Wissensdienst) werden auch technisch-funktionale Beurteilungsmaßnahmen (Albers et al., 2016, S. 541 ff.) angewendet, bei der Testnutzer Accounts erhalten, um die einzel- nen Funktionen der Plattform ausgiebig zu testen: Hierbei soll sichergestellt werden, dass die Plattform mindestens alle funktionalen Anforderungen nach dem Pflichtenheft erfüllt. Die Testprobanden erhalten während der Durchführung spezielle Anleitungen und Aufgaben, um alle möglichen Funktionen der Plattform zu testen, beispielsweise die Teilnahme an Online-Kursen, die Interaktion mit anderen Nutzern, das Stöbern in den Magazinbeiträgen, die Verwendung von Tools zur Bewertung und Überprüfung des Lernfortschritts. Durch einen verlinkten digitalen Fragebogen auf der Work&Learn- Plattform werden die Probanden nach der Testung aufgefordert, Rückmeldung zum gesamten Funktionsumfang (u. a. Benutzerfreundlichkeit, Lerninhalte, Magazinbei-
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Abb. 7.4** Technisch-funktionale Validierungsmaßnahme mittels digitalem Fragebogen</figcaption></figure>

träge, Kollaborationsmöglichkeit, usw.) zu geben. Im Anschluss kann das gesammelte Feedback automatisiert ausgewertet werden, um mögliche Schwachstellen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren (Abb. 7.4).

## 7.6 Zusammenfassung

Viele kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland sind derzeit nicht in der Lage, das Potenzial und die Möglichkeiten, die die industrielle Datenanalyse bietet, in ihrer Gänze auszuschöpfen. Dies führt zu einem Versäumnis der Wahrnehmung der Chancen, an innovativen Geschäftsmodellen und Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken und der datengestützten Optimierung von Produkten und Prozessen zu partizipieren. Den KMUs mangelt es besonders an den erforderlichen Kompetenzen und Einführungsstrategien. Um eine Möglichkeit zur Unterstützung und zur Deckung des Bedarfs für KMU zu schaffen, wird eine ganzheitliche und kostenlose Serviceplattform entwickelt, die bisher einzigartig ist. Dazu werden nach der Darlegung der Einführung und Motivation die Anforderungen an den Kompetenzaufbau und die -sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken analysiert und definiert. Im Ergebnis werden drei Anforderungsbereiche: Allgemeine Anforderungen, Microkurse und Anwenderunterstützung fokussiert, die insgesamt 40 Kriterien beinhalten (z. B. Datenschutz, intuitive Bedienung, verschiedene Kurse, etc.) und in einem Lasten- und Pflichtenheft gebündelt. Im nächsten Abschnitt erfolgt die Konzeption des Bereichs „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ im Referenzbaukasten, der technische und inhaltliche Perspektiven umfasst. Die technische Seite wird in Zusammenarbeit mit dem Projektpartner Neocosmo umgesetzt, während die inhaltliche Konzeption von Lernkursen,
Tests oder Themenbeiträgen vom Lehrstuhl für Berufspädagogik in den technischen Fächern der Uni Hamburg übernommen wird. Der nächste Abschnitt beschäftigt sich mit der Erfassung der notwendigen Kompetenzen der Lernenden und der Entwicklung der Kompetenzmessinstrumente in Form von Fragebögen und Testaufgaben durch den integrierten H5P-Funktionsbaustein. Auch die Entwicklung der einzelnen Kurse und Lektionen sowie die Umsetzung eines Wissensdienstes als Serviceplattform finden in diesem Kapitel statt. Die Inhalte der Serviceplattform sind dabei so gestaltet, dass sie von anderen Unternehmen generisch verwendet werden können. Schließlich werden die als Mockup entwickelten Kurse, Tests, Beiträge und Kompetenzmessinstrumente in die Umgebung der Work&Learn-Plattform integriert, dort getestet und in iterativen Prozessschritten angepasst. Nach der Konzipierung und Entwicklung des Bereiches „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ erfolgt die Validierungsphase aus methodisch-inhaltlicher und technisch-funktionaler Perspektive, bei der gegenwärtige und zukünftige Optimierungspotenziale ermittelt werden. Hier ist es notwendig, verstärkt mit externen KMU zu pilotieren, um noch spezifischer deren Anforderungen erfassen und umsetzen zu können. Dazu könnten beispielsweise KI-gestützte Bots verwendet werden, die Handlungsempfehlungen im Kontext der individuellen Datenanalyse ermöglichen. Auch der Einsatz von stärkeren Gamification-Ansätzen spielt bei der zukünftigen Weiterentwicklung unter Berücksichtigung der technischen Umsetzbarkeit eine tragende Rolle, da dadurch die Motivation und Produktivität der Lernenden im Lern- und Arbeitsprozess entscheidend gefördert werden können.

## Literatur

- Albers, A., Behrendt, M., Klingler, S., & Matros, K. (Hrsg.). (2016). *Handbuch Produktentwicklung. Verifikation und Validierung im Produktentstehungsprozess* (S. 541–570). Hanser.

- Blumberg, V., & Kauffeld, S. (2021). Kompetenzen und Wege der Kompetenzentwicklung in der Industrie 4.0. *Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie*, 52(2), 203–225. https://doi.org/10.1007/s11612-021-00579-5.

- Buchholz, B., Ferdinand, J. P., Gieschen, J. H., & Seidel, U. (2017). Digitalisierung industrieller Wertschöpfung. *Transformationsansätze für KMU. iit-Institut für Innovation und Technik in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH*.

- 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.

- Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. *AI Magazin*, 17(3), 37, 37–54.

- Czernich N., Fackler T., Falck O., Schüller S., Wichert S., Keveloh K., & Vijayakumar R. (2019). Digitale Kompetenzen – Ist die deutsche Industrie bereit für die Zukunft? Ifo institut.

- Haarmeier, M. (2021). *Künstliche Intelligenz für den Mittelstand*. Springer Fachmedien Wiesbaden.

- Lundborg, M., & Gull, I. (2021). *Künstliche Intelligenz im Mittelstand*. So wird KI für kleine und mittlere Unternehmen zum Game Changer. Begleitforschung Mittelstand-Digital. Bad Honnef.
Narciss, S. (2006). *Informatives tutorielles Feedback. Entwicklungs- und Evaluationsprinzipien auf der Basis instruktionspsychologischer Erkenntnisse*. Waxmann.

Rammstedt, B. (2010). Reliabilität, Validität, Objektivität. In C. Wolf & H. Best (Hrsg.), *Handbuch der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse* (Bd. 1, S. 239–258). VS Verlag.

Schwenken, J., Klupak, C., Syberg, M., West, N., Walker, F., & Deuse, J. (2023). Development of a transdisciplinary role concept for the process Chain of industrial data science. In A. Khanna, Z. Polkowski, & O. Castillo (Hrsg.), *Proceedings of data analytics and management. Lecture notes in networks and Systems* (Bd. 572). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7615-5_7.

Seyda, S. (2012). Fachkräfte sichern. Hg. v. Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi).

Statistisches Bundesamt. (2019). Kleine und mittlere Unternehmen. https://www.destatis.de/DE/Themen/Branchen-Unternehmen/Unternehmen/Kleine-Unternehmen-Mittlere-Unternehmen/_inhalt.html. zuletzt aktualisiert am 12.08.2019, zuletzt geprüft am 12.03.2023.

Syberg, M., West, N., Schwenken, J., Adams, R., & Deuse, J. (2023). Requirements for the development of a collaboration platform for competency-based collaboration in industrial data science projects. In F. P. García Márquez, I. Segovia Ramírez, P. J. Bernalte Sánchez, & A. Muñoz del Río (Hrsg.), *IoT and data science in engineering management. CIO 2022. Lecture notes on data engineering and communications technologies* (Bd. 160, S. 64–69). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-27915-7_12.

Trunzer, E., Weiß, I., Pötter, T., Vermum, C., Odenweller, M., Unland, S., et al. (2019). Big Data trifft Produktion. *atp, 61*(1–2), 90–98. https://doi.org/10.17560/atp.v61i1-2.2394.

Wangermann, T. (2020). KI in KMU. Rahmenbedingungen für den Transfer von KI-Anwendungen in kleine und mittlere Unternehmen. Konrad-Adenauer-Stiftung (Analysen & Argumente, 381).

Weskamp, M., Tamas, A., Wochinger, T., & Schatz, A. (2014). Einsatz und Nutzenpotenziale von Data Mining in Produktionsunternehmen. Fraunhofer IPA.

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# Entwicklung neuer Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle

Vorstellung der entwickelten Konzepte und Lösungsbausteine, sowie einer Entscheidungshilfe zu ihrer Verwendung

Michael Frey, Andreas Emrich, Rebekka Adams und Volker Zimmermann

## 8.1 Motivation

Data-Science-Anwendungen im betrieblichen Kontext benötigen für ihr Gelingen die Einbindung einer Vielzahl von Akteuren: Data Scientists, Domänenexperten und Entscheider im Unternehmen (Zhang et al. 2020 S. 4ff; Syberg et al., 2023, S. 64 ff.). Nicht zuletzt die resultierenden Data-Science-Systeme sind dabei ein nicht-menschlicher Akteur. Es geht darum, Verständnis zwischen diesen Akteuren zu generieren. Grundsätzlich benötigt jede der Phasen des CRISP-DM-Modells (Chapman et al., 2000, S. 1 ff) Unterstützung durch Kollaboration. Mit seinen Phasen des „Business Understanding“ und „Data Understanding“ wird deutlich, an welchen Stellen die Akteure interagieren müssen. Auch bei dem Schritt der „Evaluation“ sollte nicht nur nach rein algorithmischen und technischen Aspekten bewertet werden, sondern es sollten auch die initialen Unternehmensanforderungen

M. Frey (✉) · A. Emrich
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Saarbrücken, Deutschland
E-Mail: michael.frey@dfki.de

A. Emrich
E-Mail: andreas.emrich@dfki.de

R. Adams · V. Zimmermann
NEOCOSMO GmbH, Saarbrücken, Deutschland
E-Mail: rebekka@neocosmo.de

V. Zimmermann
E-Mail: volker@neocosmo.de
abgeglichen werden. Gerade kleine und mittlere Unternehmen stehen oft vor dem Problem, dass sie nicht die Kapazitäten haben, um die Durchführung von Datenanalyseprojekte eigenständig stemmen zu können. Gerade die Freistellung der benötigten Mitarbeiter für ein solches Projekt über die interne Wertschöpfungskette hinweg, kann bei kleineren Unternehmen schnell zu Verzögerungen in der Produktion und somit Verdienstausfall führen. Eine unternehmensübergreifende Kooperation verteilt dabei die Belastung auf mehrere Unternehmen und erlaubt es auch KMU größere Datenanalyseprojekte durchzuführen.

Daten werden häufig als der Treibstoff der neuen Ökonomie gesehen und ermöglichen somit neue Geschäftsmodelle (Brownlow et al., 2015, S. 14). Sie können dabei gleichzeitig als Enabler für disruptive Geschäftsmodelle dienen, wie z. B. der Verkauf von Scheibenwischerdaten aus Autos für Wetterdienste, als auch die bestehenden Geschäftsmodelle im Sinne einer kontinuierlichen Geschäftsmodellentwicklung unterstützen (Bartos et al., 2019, S. 1 ff). Aggregiertes Feedback aus sozialen Medien kann Rückschlüsse auf gewünschte Produktfeatures oder Unzufriedenheit mit dem Service geben, während aus Nutzungsdaten von Produkten Rückschlüsse auf die Funktionstüchtigkeit des Produkts selbst abgeleitet werden können. Aus Sicht der Geschäftsmodellentwicklung kann so datengetrieben priorisiert werden, wo im Sinne einer Weiterentwicklung eines Geschäftsmodells die dringendsten Handlungsbedarfe bestehen. Da sie den Aufwand und die damit verbundenen Kosten für die kontinuierliche Weiterentwicklung bestehender Geschäftsmodelle reduzieren, eignen sich datengetriebene Ansätze besonders für kleine und mittlere Unternehmen. Letztere haben in der Regel weder die Kapazität noch das Fachwissen solche Projekte eigenständig durchzuführen und sind somit meist auf teure Beratungsdienstleistungen angewiesen.

Auch für die datengetriebene Geschäftsmodellentwicklung müssen die gleichen vorgenannten Akteure eingebunden werden und zusätzlich die Zulieferer und Vertriebspartner. Je nach bestehendem Geschäftsmodell kann es sogar relevant sein, die Endkunden passiv oder aktiv mit einzubeziehen. So können auftretende Datenphänomene besser analysiert und eingeordnet werden und Änderungen im Geschäftsmodell den jeweiligen Akteuren besser zugeordnet werden. Es ist also von entscheidender Bedeutung, den genannten Akteuren eine Plattform zu bieten, die einen konstruktiven Austausch zu den jeweiligen Analysen erlaubt.

Im Rahmen des Leistungsbereichs wurden im Projekt AKKORD (siehe Kap. 1 und 2) Konzepte und Werkzeuge zur Kollaboration für Akteure in den Bereichen Data Science und datengetriebener Geschäftsmodellentwicklung umgesetzt. Kollaborationswerkzeuge ermöglichen die gemeinsame Analyse und die punktuelle Schulung von Stakeholdern zu wichtigen Data-Science-Grundlagen. Die Werkzeuge zur kollaborativen Geschäftsmodellentwicklung erlauben die Analyse von Social-Media-Daten auf Basis von Natural Language Processing (NLP)-Verfahren. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Anwendungen zur computergesteuerten Verarbeitung von Sprache um spezifische Erkenntnisse zu gewinnen. Sie dienen dazu, positive und negative Bereiche der einzelnen Geschäftsmodellkomponenten zu visualisieren und Bearbeitern das Editieren des Ge-
schäftsmodells aufgrund entsprechender Empfehlungen zu ermöglichen. Folgende An-
forderungen können daraus abgeleitet werden:

* Eine Lösung zur Unterstützung der Kollaboration für Data-Science-Projekte muss es Stakeholdern ermöglichen sich sowohl spezifisch zu einzelnen Projekten aber auch generell zu Data-Science-Methoden auszutauschen und relevante Kontakte zu identifizieren.

* Sie muss zudem eine zentrale Wissensquelle für die Durchführung von Data-Science-Projekten bieten, die allen Mitwirkenden eine gemeinschaftliche Basis zu Methoden und Terminologie bietet.

* Um Datenanalyseprojekte zur Entwicklung oder Erweiterung von Geschäftsmodellen in einem kooperativen Umfeld durchzuführen muss ein Konzept aufzeigen, wie in Data-Science-Projekten gewonnene Erkenntnisse auf Aspekte eines Geschäftsmodells abgebildet werden können, um so schließlich eine Anpassung des Geschäftsmodells durchzuführen.

## 8.2 Kollaboration für Data-Science-Projekte

Ein zentraler Aspekt ist das Konzept der Kollaboration in industriellen Datenanalyseprojekten und der Geschäftsmodellentwicklung. Wie eingehend erwähnt geht es dabei vor allem darum, den einzelnen Akteuren die Möglichkeit zu geben, ihr Wissen anzuwenden, es zu erweitern und mit anderen Akteuren zu teilen. Das in AKKORD entwickelte Konzept zum kollaborativen Arbeiten sieht folgende Punkte vor, die vom Knowledge Management Cycle abgeleitet wurden (Evans et al., 2014, S. 91 ff):

* **Wissensaustausch:** Den Akteuren muss ein Werkzeug bereitgestellt werden, mit dessen Hilfe sie sich zum Projekt austauschen können. Dieser Austausch kann auf technischer Ebene oder konzeptioneller Ebene nötig sein.

* **Wissensaneignung:** Den Akteuren muss Lehrmaterial bereitgestellt werden, mit dem sie ihr Wissen bei Bedarf so erweitern können, wie es für das zugrunde liegende Projekt relevant ist. Des Weiteren ist es hilfreich, wenn Ressourcen bereitgestellt werden, die bereits durchgeführte, ähnliche Projekte thematisieren, um somit die vorhandenen Potenziale hervorzuheben.

* **Wissensfindung:** Den Akteuren muss ein Werkzeug bereitgestellt werden, das es ihnen ermöglicht herauszufinden, wer potenziell über das nötige Wissen verfügt, und mit diesen Experten in Kontakt zu treten.

* **Wissensanwendung:** Den Akteuren muss ein Werkzeug bereitgestellt werden, dass es ihnen erlaubt, ihr Wissen zielführend einzubringen und so kollaborativ das Projekt durchzuführen.
Im Folgenden wird erläutert, wie das Konzept durch die in AKKORD entwickelte Work&Learn-Plattform umgesetzt werden konnte.

## 8.2.1 Nutzungskonzept

Um die Anforderungen, welche für die Kollaborationsmöglichkeiten in der AKKORD Work&Learn-Plattform bestehen, besser nachvollziehen zu können, wurden in Kap. 7 beispielhaft für potenzielle Nutzer der Plattform stehende Personas kreiert (Schwenken et al., 2023, S. 81 ff.), welche sich im Bereich Industrielle Datenanalyse und Data Science weiterbilden bzw. den Austausch mit weiteren Themenbereichs-Interessierten und Fachexperten suchen (West et al., 2021, S. 131). Dadurch konnte verdeutlicht werden, dass einige, aber nicht alle Nutzer der Plattform einen IT-Hintergrund haben werden. Außerdem ist davon auszugehen, dass eine ganze Reihe von Nutzern sich bisher noch nicht ausführlich mit dem Themenbereich „Industrielle Datenanalyse und Data Science“ beschäftigt haben.

Für die Kollaboration im Rahmen der entwickelten Online-Plattform konnte abgeleitet werden, dass schnelle und einfache Kommunikationswege von großer Wichtigkeit sind und von potenziellen Plattformnutzern und Stakeholdern bevorzugt werden. Über das umfangreiche Lernangebot hinaus besteht Bedarf an Kontaktmöglichkeiten zu Experten, die im Betrieb bzw. der Organisation des jeweiligen Nutzers unter Umständen nicht oder nur marginal gegeben sind. Aus diesem Grund sollten Fragen direkt auf der Plattform gestellt werden können und die Möglichkeit zur Kontaktaufnahme zu Fachexperten gegeben sein. Auf dieser Grundlage wurden passende Kollaborationsfeatures konzipiert, die im Abschn. 8.2.2 genauer dargestellt werden.

Die im Rahmen des Projekts konzipierte und entwickelte Work&Learn-Plattform für den Themenbereich Industrielle Datenanalyse und Data Science beinhaltet neben einem Lern-, einem Magazin-, einem Wiki- und einem News-bzw. Channelbereich den für die Kollaboration zentralen Community-Bereich sowie den Servicebereich, über den Nutzer Informationen zu den Best Practices, den Projektpartnern, den AKKORD Baustein-Inhalten und Success Story-Seiten der einzelnen Projektpartner erhalten. In den Beiträgen zu den AKKORD Baustein-Inhalten sind, die im Rahmen des Projekts entwickelten Bausteine verlinkt. Diese können von den Nutzern somit direkt verwendet werden, um spezifische Datenanalysen durchzuführen und somit ihr **Wissen anzuwenden**. Eine genauere Beschreibung des Aufbaus der Lernplattform ist in Kap. 7 zu finden.

Um darüber hinaus möglichst vielen Interessenten die Möglichkeit zu geben, das Lern- und Kollaborationsangebot in der digitalen AKKORD Work&Learn-Plattform zu nutzen, steht die Plattform als Open Source-System zur Verfügung. Eine Anmeldung wird per Azure-Account oder per Selbstregistrierung ermöglicht. Es gelangen somit nicht nur Themeninteressierte leichter auf die Plattform, sondern auch Fachexperten, durch deren Wissen und Expertise der Mehrwert der Kollaboration auf der Work&Learn-
Plattform steigt. Nutzer mit einem Account auf der Plattform können so beispielsweise Kommentare verfassen, ihr Profil anlegen und bearbeiten bzw. im Benutzerverzeichnis aufgelistet werden und sich mit anderen Nutzern der Plattform in Social Streams austauschen.

## 8.2.2 Kollaborations-Werkzeuge

Ein zentraler Aspekt, um kleinen und mittleren Unternehmen die Durchführung von Datenanalyseprojekten zu ermöglichen, ist die Verbesserung des unternehmens- und organisationsübergreifenden Austausches. Neben dem Lern- und Wissensbereich sind deshalb der Community-Bereich sowie weitere integrierte Kollaborationswerkzeuge ein weiterer zentraler Bereich der Work&Learn-Plattform. Die Kommunikation zwischen den Stakeholdern wird somit durch die Work&Learn-Plattform sichergestellt, auf der sich die Beteiligten austauschen und ihre Expertise teilen können. Beispielsweise können sich unter verschiedenen anderen Datenanalysten, Change-Manager und Domänenexperten vernetzen und austauschen. Im Folgenden wird ein genauerer Einblick in die Kollaborationswerkzeuge gegeben.

Ein wichtiges Kollaborationswerkzeug in der Work&Learn-Plattform ist die Kommentarfunktion. Jeder Nutzer der Plattform hat die Möglichkeit Kurslektionen und -sublektionen, Magazinartikel, Beiträge des Wikis und Service-Seiten zu kommentieren. Jeder Kommentar kann „geliked“ und erneut kommentiert werden, sodass ein geordneter Austausch zu den Plattform-Inhalten entstehen kann. Durch die Kommentarfunktion wird den Nutzern die Möglichkeit gegeben, sich zu allen Beiträgen der Plattform zu äußern oder Fragen mit direktem Inhaltsbezug zu stellen. Kommentare werden in der Marginalspalte des jeweiligen Beitrags angezeigt und sind in allen Bereichen der Plattform gleich aufgebaut, um ein konsistentes Aussehen und Bedienen für die Nutzer zu ermöglichen. Über den Aspekt hinaus, dass die Nutzer über die Kommentarfunktion in einem themenspezifischen Austausch treten können, können die Autoren einzelner Inhalte die Kommentare gleichzeitig als Feedback nutzen. Dadurch können eine fortlaufende Verbesserung und Optimierung der Inhalte der Work&Learn-Plattform ermöglicht werden.

Eine weitere Grundlage, um in der Work&Learn-Plattform kollaborieren zu können bzw. Kontakte zu knüpfen, bietet das Benutzerverzeichnis, das eine Übersicht der auf der Plattform registrierten Nutzer liefert. Es ergibt sich entsprechend aus deren Profilen. Jeder Nutzer kann in seinem Profil Angaben über sich als Person, Kontaktdaten und die eigene Expertise machen. In der Übersicht des Benutzerverzeichnisses werden diese Informationen erkenntlich, sodass sich zu verschiedenen Themen schnell und unkompliziert Ansprechpersonen bzw. Experten finden lassen. Haben Nutzer darüber hinaus Kontaktinformationen in ihrem Profil angegeben, können sie dem Verzeichnis entnommen und für die Kontaktherstellung genutzt werden. Das Benutzerverzeichnis ebnet dadurch den Weg für einen gezielten Austausch der Nutzer untereinander und für die
Gabe von fachspezifischen Hilfestellungen. Es adressiert somit den im Konzept eingeführten Aspekt der **Wissensfindung**. Im Verzeichnis lassen sich außerdem Favoriten markieren, welche an erster Stelle für den Nutzer angezeigt werden. Somit wird dem Nutzer die Möglichkeit gegeben, für ihn bzw. sie persönlich wichtige Kontakte hervorzuhaben. Gerade dies ist ein Alleinstellungsmerkmal der entwickelten Lösung, das es Nutzern erlaubt, sich ein Portfolio von Expertenkontakten anzulegen und diese direkt auf bereits durchgeführte Projekte und den jeweiligen Beitrag zu beziehen.

Die Wiki-Wissensdatenbank (kurz: Wiki), die eine Kollektion von Beiträgen zu einem bestimmten Thema darstellt, ist eine weitere Rubrik in der Work&Learn-Plattform. Durch die Verortung in der Hauptnavigation der Plattform ist sie für Nutzer gut sichtbar platziert. Diese Rubrik bietet dem Nutzer die Möglichkeit, aktiv inhaltlich mitzuwirken und fachlichen Input zu bestimmten Themen einzubringen. So kann der Nutzer Einträge im Wiki zu verschiedenen Schlagworten rund um die Themen Industrielle Datenanalyse und Data Science erweitern, und Verknüpfungen zu weiteren Wiki-Beiträgen durch Verlinkungen herstellen. In der AKKORD Work&Learn-Plattform eignet sich das stets wachsende Netzwerk an Inhalten somit als Nachschlagewerk für Definitionen oder für Erklärungen rund um die zentralen Themenbereiche. Insgesamt fördert das Wiki ein kollaboratives Arbeiten und passt sich durch die offene Administration an die Bedürfnisse der Nutzer an. Eine alphabetische Sortierung der Beiträge fördert Übersichtlichkeit und Struktur auf der Wiki-Übersichtsseite. Zusätzlich zu den bereitgestellten, themenbezogenen Lerninhalten bietet das Wiki eine Möglichkeit der **Wissensaneignung**.

Ein gruppenbezogener Austausch wird im Community-Bereich ermöglicht, auf welchen Nutzer zentral über den Hauptnavigationspunkt "Community" zugreifen können. Im Community-Bereich wurden Themen- und Kompetenzrollenbezogene Social Streams angelegt, die einen Raum zum themenspezifischen Austausch bieten. So können Nutzer beispielsweise in der Gruppe "Changemanagement" themenspezifische Fragen klären und sich mit weiteren Stakeholdern vernetzen. Im Falle eines laufenden Projekts kann zudem eine projektspezifische Gruppe erzeugt werden, welcher dann den direkten Austausch der einzelnen Stakeholder ermöglicht. Darüber hinaus wurde ein Social Stream angelegt, in welchem sich zu generellen Fragen ausgetauscht werden kann. Nutzer können somit den für sie relevanten Gruppen beitreten und themenspezifische Fragestellungen und Anregungen über Social Streams diskutieren. Ihnen wird die Möglichkeit gegeben, Beiträge zu verfassen, die wiederum von anderen Nutzern "geliked" werden können und untereinander aufgelistet werden. Auf diese Art und Weise können Fragen und Themen schnell und unkompliziert angesprochen bzw. beantwortet werden. Anders als Kommentare können Posts im Social Stream mit Links, Bildern oder Dokumenten versehen werden, um so einen besseren Austausch besonders in Datenanalyseprojekten zu ermöglichen. Der Community Bereich adressiert somit den Punkt des **Wissensatauschs** des Konzepts zum kollaborativen Arbeiten. Im Gegensatz zu vorhandenen Angeboten ermöglicht dies sowohl einen auf ein spezifisches Projekt fokussierten als auch einen bereichs- oder unternehmensübergreifenden Austausch von Stakeholdern.
## 8.3 Datengetriebene Geschäftsmodellverbesserung

Es gibt in der Literatur eine Vielzahl von Definitionen für den Begriff Geschäftsmodell (Scheer et al., 2003, S. 7 ff). Im Kern geht es darum, welche Werte in einem Unternehmen aus welchen Ressourcen geschaffen werden und wie diese an wen vermarktet werden. Optimalerweise sollte ein Geschäftsmodell dabei flexibel genug gestaltet sein, dass es auf externe und interne Impulse reagieren und somit stetig weiterentwickelt werden kann (Simmert et al., 2019, S. 456 ff. Wie in Kap. 3 erwähnt wurde, ist ein Ziel des Leistungsbereichs die Entwicklung eines Konzeptes zur automatischen datengetriebenen Verbesserung von bestehenden Geschäftsmodellen. Gerade kleine und mittlere Unternehmen profitieren davon, diese oft Zeit- und Ressourcenintensiven Aktivitäten zumindest teilautomatisieren zu können. Im Folgenden wird dieses Konzept erläutert. Eine prototypische Umsetzung des Konzepts erfolgte in einer der Erfolgsgeschichten von AKKORD (siehe Kap. 15).

### 8.3.1 Nutzungskonzept

Voraussetzung zur datengetriebenen Anpassung des Geschäftsmodells ist die Bewertung des bestehenden Modells anhand konkreter Gesichtspunkte und deren Wirkung. Der Business Model Canvas (Osterwalder and Pigneur 2010, S. 14 ff) beschreibt ein Modell aus Blöcken, die verschiedene Aspekte von Unternehmen und deren strategische Ausrichtungen logisch aufteilen und darstellen. Diese Blöcke beschreiben zum Beispiel die relevanten Partner, benötigten Ressourcen, Schlüsselaktivitäten, aber auch die kundengerichtete Sicht in Bezug auf Vertriebskanäle, Kundenbeziehungen und Kundensegmente. Eine solche Unterteilung vereinfacht die Bewertung einzelner Bereiche und ermöglicht es so, Bereiche des bestehenden Modells mit möglichem Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Durch die unterschiedlichen Geschäftsmodelle der Partner in AKKORD konzentrieren sich die im Projekt erstellten Konzepte auf die Kundensicht des Geschäftsmodells, wodurch eine homogene Datenbasis in Form von Bewertungstexten genutzt werden kann. Die folgende Grafik (Abb. 8.2) zeigt den Business Model Canvas im Kontext der Sichten auf das Geschäftsmodell. Die linke Seite zeigt die interne Sicht des Unternehmens. Hier anfallende Daten beinhalten primär Informationen über Produktionsprozesse oder die Supply-Chain. Die interne Sicht hat direkte Auswirkungen auf die externe Sicht, da sich Änderungen dort in der Regel auf das Produkt und somit auf die Verkaufsstrategie oder direkt auf den Kunden auswirken. Jedoch können auch in der externen Sicht relevante Daten anfallen, welche sich schlussendlich auf das Geschäftsmodell auswirken können. Dazu zählt insbesondere das Feedback des Endkunden (Abb. 8.1).

Neben der Analyse der Kundenmeinung lassen sich jedoch besonders aus in Produktionsprozessen anfallenden Daten Rückschlüsse auf den Geschäftsmodellbereich Schlüsselaktivitäten ziehen. Bestehen Schwierigkeiten über mehrere Prozesse hinweg können einerseits die Prozesse angepasst werden, andererseits könnte es sich jedoch
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**Abb. 8.1** Schematische Darstellung der Bewertung</figcaption></figure>

auch um ein strategisches Problem handeln, das nicht auf Prozessebene adressiert werden sollte.

Um im Rahmen des Verbundprojekts AKKORD Daten aus Unternehmensprozessen hinsichtlich des bestehenden Geschäftsmodells bewerten zu können, wurde eine Ontologie erstellt, mit deren Hilfe eine Zuordnung von einzelnen Datenfeldern einer XES Datei, der de facto Standard für Process Mining Daten, hin zu einem Geschäftsmodell ermöglicht wird. Abb. 8.2 zeigt diese Ontologie. Die Ontologie wurde anhand eines Datensatzes definiert, durch die eine grobe Einteilung der Daten hin zu einem Geschäftsmodellbereich möglich wird. Dabei wurde im Besonderen die Art der Daten, also ob es sich um numerische oder textuelle Informationen handelt, berücksichtigt. In einem zweiten Schritt wurde die erste Version der Ontologie zu einer allgemeinen Version weiterentwickelt, die auf Basis von mehreren Datensätzen erstellt wurde. Hierbei wurden Fallunterscheidungen der ersten Version verallgemeinert.

### 8.3.2 Lösungsarchitektur

Es wurde eine generische Architektur zur datengetriebenen Geschäftsmodellentwicklung erstellt (siehe Abb. 8.3). Die *Datenebene (Data Layer)* umfasst dabei sowohl prozessnahe Daten, die direkt aus Fertigungsprozessen extrahiert werden können oder bereits über ein ERP-System aggregiert wurden. Als weitere Datenquellen inkludiert die entwickelte Architektur die Möglichkeit von web-basierten Schnittstellen oder Crawlern. Diese dienen in erster Linie dazu die letzte Meile des Wertschöpfungsnetzwerks abzugreifen. Ein spezieller Fall ist der in Kap. 15 porträtierte Feedbackmechanismus der Kundenbewertung, wie er z. B. häufig beim Onlineversandhandel eingesetzt wird. Um die vorhandenen Datenquellen semantisch miteinander und dem Geschäftsmodell zu verknüpfen, beinhaltet die vorgestellte Architektur zudem, wie oben erwähnt, eine oder
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Abb. 8.2 Allgemeine Ontologie zum XES Mapping auf Geschäftsmodelle</figcaption></figure>

mehrere Ontologien. Diese erlauben es logische Zusammenhänge zwischen Entitäten maschinenlesbar abzuspeichern, um so während der Datenakquise als auch bei der folgenden Analyse Beziehungen zwischen einzelnen Elementen zu berücksichtigen.

Hierzu wurden Verknüpfungen zwischen Geschäftsmodellen und Produktionsdaten identifiziert, um so die Integration im Hinblick auf die Analysemodule zu ermöglichen. Im Besonderen wurde die Prozessebene als optimale Schnittstelle identifiziert, da hier die benötigten Verbindungen zu Geschäftsmodellen vorhanden sind und sich Prozesse aus aggregierten Unternehmensdaten erzeugen lassen.

In der Analyseebene (Analytics Layer) werden auf den eingehenden Prozessdaten klassische Mining-Operationen des Process Mining durchgeführt. Hierbei werden aus zeitlich sortierten Log-Daten Schlussfolgerungen über den zugrunde liegenden Prozess gezogen und mit vorhanden Prozessmodellen abgeglichen. Die aus dem Web extrahierten Informationen zu Kunden- und Produktbewertungen werden zunächst durch diverse
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**Abb. 8.3** Architektur Geschäftsmodellentwicklung</figcaption></figure>

Methoden des Natural Language Processing (Text Mining) vorverarbeitet. Im Anschluss werden die in den Bewertungen identifizierten Aussagen über das jeweilige Produkt oder den Hersteller bzw. dessen Service extrahiert und zusammen mit den aus dem Prozess gewonnenen Erkenntnissen unter Verwendung der semantischen Verknüpfungen der zugebrannte liegenden Ontologien auf die jeweiligen Aspekte des Prozesses bzw. des Geschäftsmodells projiziert.

Die durch die Analysen erzeugten Erkenntnisse werden den Nutzern über diverse Nutzerschnittstellen (User Interface) präsentiert. Dazu zählen in erster Linie eine Risikoeinschätzung für das Geschäftsmodell, dargestellt über den Business Model Canvas, und Änderungsempfehlungen für das Geschäftsmodell unter Verwendung von etablierten Geschäftsmodellmustern. Um den Nutzern weiteres Hintergrund- und Referenzmaterial zu liefern, werden zudem Möglichkeiten der Geschäftsmodellkonfiguration und Erfolgsgeschichten zu diversen Geschäftsmodellen angeboten.

### 8.3.3 Geschäftsmodellanalyse-Bausteine

Der im Prototypen umgesetzte Geschäftsmodellanalyse-Baustein ermöglicht die Bewertung eines bestehenden Geschäftsmodells auf Basis von klassischen Kundenbewertungen wie man sie von gängigen Verkaufsplattformen kennt. Zu diesem Zweck wurde eine Taxonomie erstellt, welche es ermöglicht Aspekte von Kundenbewertungen, die mit Hilfe von NLP-Methoden (Natürliche Sprachverarbeitung) extrahiert wurden, auf Geschäftsmodellaspekte des Business Model Canvas abzubilden. Eine anschließende Sentimentanalyse bewertet den jeweiligen Aspekt dann mit der Stimmung des Verfassers.
Dies führt nach durchgeführter Analyse dazu, dass die abgebildeten Geschäftsmodell-aspekte eine kumulative Bewertung auf Basis der Stimmung der Bewertenden erhalten. Dieses Wissen ermöglicht es Entscheidern, Anpassungen am bestehenden Geschäfts-modell durchzuführen, um negative Aspekte zu verbessern.

Die Datenakquise wird dabei wie in der obigen Architektur aufgeführt mithilfe von Crawlern durchgeführt. Da diese Art der Anbindung jedoch sehr unzuverlässig ist, kön-nen bereits kleinste Änderungen am Layout der Webseite dazu führen, dass keine Daten mehr erfasst werden. Der in RapidMiner Studio umgesetzte Baustein (siehe Abb. 8.5) verwendet daher einen Datei-Upload, um die benötigten Daten anzubinden. Die modu-laren Analysen stellen also einen eigenen Durchlauf der **Prozesskette der industriellen Datenanalyse** dar (siehe Kap. 4) und nutzen dabei die Ergebnisse von Kap. 6. Ebenso ist es möglich die verwendete Taxonomie über einen Datei-Upload auszutauschen, um die Analysen an die jeweilige Domäne des Vorhabens anzupassen. Das Analyseergebnis wird in Form einer Tabelle dargestellt, welche Geschäftsmodellaspekte ihrer kumulierten Stimmungsbewertung gegenüberstellt (Abb. 8.4).

Detaillierte Informationen über die prototypische Implementierung des Konzepts zur datengetriebenen Geschäftsmodellverbesserung finden sich in Kap. 15).

Das vorgestellte Konzept zur Erweiterung von Geschäftsmodellen ist stark abhängig von dem jeweiligen Anwendungsfall, da insbesondere die Taxonomie sehr abhängig von der Domäne ist, in welcher das System eingesetzt wird. Besonders für die Anwendung zur Analyse von Prozessdaten zur Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen, sind grö-bere Anpassungen nötig. Das in Kap. 15 vorgestellte System ist dabei als prototypische Validierung des Ansatzes anhand eines speziellen Anwendungsfalls zu sehen. Es wurde somit gezeigt, dass der Ansatz machbar ist und der daraus entstandene Prototyp kann als Ausgangspunkt für eine weitere Entwicklung verwendet werden.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Abb. 8.4 Abbildung von Inhalten im Text auf Geschäftsmodellaspekte</figcaption></figure>
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Abb. 8.5 Geschäftsmodellanalyse-Baustein in RapidMiner Studio</figcaption></figure>

## 8.4 Zusammenfassung

Im Leistungsbereich wurde zum einen ein Konzept zur Durchführung von kollaborativen Data-Science-Projekten entwickelt, zum anderen wurde ein Konzept zur datengetriebenen Geschäftsmodellentwicklung erstellt.

Die im Konzept zur kollaborativen Data-Science aufgestellten Konzepte konnten in Zusammenarbeit mit dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ erfolgreich in die entwickelte Work&Learn-Plattform integriert werden. Eine mögliche Weiterentwicklung der Integrationen könnte eine engere Anbindung an die durchgeführten Datenanalyseprojekte sein, indem die in der Work&Learn-Plattform vorhandenen Communities und Kommentarfunktionen direkt in Datenanalysetools integriert werden.

Das Konzept zur datengetriebenen Geschäftsmodellverbesserung demonstriert eine Architektur und Vorgehensweise, wie sich diverse Datenströme im Unternehmen auf Geschäftsmodellaspekte abbilden lassen, um somit eine Bewertung dieser zu erstellen. Dies bietet eine datengetriebene Entscheidungsgrundlage zur späteren Adaption des Geschäftsmodells.

Der im Leistungsbereich durchgeführte Use-Case zur datengetriebenen Geschäftsmodellentwicklung zeigt das Potenzial auf, das selbst bei der Analyse von relativ unstrukturierten Daten für die Geschäftsmodellentwicklung existiert. Eine mögliche Erweiterung der im Leistungsbereich entstandenen Ergebnisse wäre die Verwendung von Daten aus der Produktion oder Supply-Chain zur Bewertung weiterer Aspekte des Geschäftsmodells, so wie es das entwickelte Konzept vorsieht.

Die im Leistungsbereich entwickelten Lösungen werden im Rahmen der Projektergebnisse zur Verfügung gestellt. Eine Veröffentlichung der Ergebnisse im akademischen Umfeld ist bereits in Arbeit.
Literatur

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Brownlow, J., Zaki, M., Neely, A., & Urmetzer, F. (2015). Data and analytics-data-driven business models: A blueprint for innovation. *Cambridge Service Alliance*, 7, 1–17.

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.

Evans, M., Dalkir, K., & Bidian, C. (2014). A holistic view of the knowledge life cycle: The Knowledge Management Cycle (KMC) model. *Electronic Journal of Knowledge Management*, 12, 85–97.

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

Scheer C., Deelmann T., Loos P. (2003) Geschäftsmodelle und internetbasierte Geschäftsmodelle-Begriffsbestimmung und Teilnehmermodell. Johannes Gutenberg Universität Main.

Schwenken, J., Klupak, C., Syberg, M., West, N., Walker, F., & Deuse, J. (2023). Development of a transdisciplinary role concept for the process Chain of industrial data science. In A. Khanna, Z. Polkowski, & O. Castillo (Hrsg.), *Proceedings of data analytics and management. Lecture notes in networks and systems* (Bd. 572). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7615-5_7.

Simmert, B., Ebel, P. A., Peters, C., et al. (2019). Conquering the challenge of continuous business model improvement: Design of a repeatable process. *Business & Information Systems Engineering*, 61, 451–468. https://doi.org/10.1007/S12599-018-0556-Y

Syberg, M., West, N., Schwenken, J., Adams, R., & Deuse, J. (2023). Requirements for the development of a collaboration platform for competency-based collaboration in industrial data science projects. In F. P. García Márquez, I. Segovia Ramírez, P. J. Bernalte Sánchez, & A. Muñoz del Río (Hrsg.), *IoT and data science in engineering management. CIO 2022. Lecture notes on data engineering and communications technologies* (Bd. 160, S. 64–69). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-27915-7_12.

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/IRI151335.2021.00024.

Zhang AX., Muller M., Wang D. (2020) How do data science workers collaborate? roles, workflows, and tools. Proc ACM Human-Computer Interact 4:1–23.
**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_34.png" /></figure>
Teil III

Erfolgsgeschichten aus der Anwendung
# Datengetriebene Arbeitsplangestaltung in der Automobilfertigung

9

Entwicklung eines mehrstufigen Vorgehensmodells zur datenbasierten Optimierung und Gestaltung von Montagelinien

Christine Rese ID, Sven Krzoska ID, Edin Klapic ID, Nikolai West ID, Philipp Schlunder ID, Ralf Klinkenberg ID, Mathias Gebler ID und Jochen Deuse ID

## 9.1 Motivation

Im produzierenden Gewerbe werden betriebliche Entscheidungen traditionell anhand von zahlenbasierten Beobachtungen getroffen (Deuse et al., 2021, S. 1). In Zeiten stetig zunehmender Möglichkeiten zur Datenerfassung und -speicherung stellen daten-

C. Rese (✉) · S. Krzoska · M. Gebler
Volkswagen AG, Wolfsburg, Deutschland
E-Mail: christine.rese@volkswagen.de

S. Krzoska
E-Mail: sven.krzoska@volkswagen.de

M. Gebler
E-Mail: mathias.gebler@volkswagen.de

E. Klapic · R. Klinkenberg
RapidMiner GmbH, Dortmund, Deutschland
E-Mail: eklapic@rapidminer.com; eklapic@altair.com

R. Klinkenberg
E-Mail: rklinkenberg@rapidminer.com; rklinkenberg@altair.com

N. West · P. Schlunder · J. Deuse
Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: nikolai.west@ips.tu-dortmund.de

P. Schlunder
E-Mail: philipp.schlunder@udo.edu

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de
basierte Assistenzsysteme eine geeignete Weiterentwicklung dieser Entscheidungs-
unterstützung dar. Solche Systeme eignen sich, um Datenpotenziale in komplexen
Unternehmensumfeldern zu erschließen und um daraus nutzbare Informationen und
Wissen zu extrahieren (West et al., 2021, S. 133). Insbesondere die Mitarbeitenden
benötigen digitale Werkezeuge zur Beherrschung der Datenvielfalt und -menge, um mit
fachlicher Expertise und entsprechendem Domänenwissen schnell und zielgerichtet Ent-
scheidungen treffen zu können.

Aus Sicht der Produktion und des Produktivitätsmanagements ist die Automobil-
industrie durch eine mehrdimensionale Komplexität geprägt. Neben einer möglichst
effizienten Abarbeitung kundenindividueller Fahrzeugbestellungen in standardisierten
Fließfertigungen, gilt es in Mixlinien unterschiedliche Fahrzeugmodelle zu integrieren,
sodass Verrichtungszeitdauer bzw. deren Spreizung, Wertschöpfungsanteil, Material-
anstellung, Betriebsmittelauswahl, Verbaureihenfolge und weitere Planungsperspektiven
berücksichtigt werden (Gebler, 2021, S. 32 ff.). Dabei ist wettbewerbsentscheidend,
dass sowohl für die Mitarbeitenden in der Produktion als auch für die übergreifende
Produktivität, ein optimaler Fertigungsablauf als Kombination der Komplexitätstreiber
zu einem Gesamtoptimum ausgestaltet werden.

Die Herstellung eines Fahrzeugs bedarf der Ausführung einer Vielzahl von komplexen
Montageschritten (Demlehner et al., 2021, S. 2), welche typischerweise anhand von
Arbeitsplänen strukturiert und dokumentiert werden (Manns et al., 2015, S. 349;
Rese et al., 2023, S. 11 f.; Wallis et al., 2014a, S. 181 f.). Ein Arbeitsplan basiert dabei
auf Daten aus der Stückliste und weiterer Ressourcenübersichten und wird entlang
des Produktentstehungsprozesses mit Daten angereichert, um die oben dargestellten
Planungsperspektiven zu integrieren und abzubilden (Kropik, 2009, S. 55).

Insbesondere für Unternehmen mit verteilten Fertigungsstandorten zählt es in der
Produktionsplanung zur gängigen Praxis, bei der Gestaltung und Optimierung von
Montageprozessen auf bewährte Lösungsansätze aus Arbeitsplänen zurückzugreifen.
Durch eine Verbreitung dieser etablierten Praktiken kann eine werks- und standortüber-
greifende Konsistenz der Prozessgestaltung unterstützt werden. Zusätzlich wird die
Anpassbarkeit und Nutzung von bestehendem Prozesswissen über Produktlinien hinweg
gewährleistet. Einer standardisierten Dokumentation dieser Fertigungsabläufe für unter-
schiedliche Produktkonfigurationen kommt somit vor dem Hintergrund einer zukünftigen
Nutzung datengetriebener Assistenzsysteme eine wettbewerbsrelevante Bedeutung zu.

Dieses Kapitel zeigt am Beispiel der Fahrzeugmontage, wie industrielle Daten-
analysen eingesetzt werden können, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Im
Speziellen wird die Entwicklung einer datenbasierten Analyse, die sich aus Modulen
zum automatischen Auffinden, Wiederverwenden und Vergleichen relevanter Prozess-
planungsdaten zusammensetzt, betrachtet. Dieser Anwendungsfall stellt eine der acht
Erfolgsgeschichten im Referenzbaukasten des Forschungsprojekts AKKORD dar (siehe
Kap. 4).
## 9.2 Datenbasierte Optimierung und Gestaltung von Montagelinien

Das durch Erfahrungen und inkrementelle Verbesserungen gewonnene Wissen zur Erstellung von adäquaten Arbeitsplänen ist in produzierenden Unternehmen häufig nicht an einem Ort gebündelt (Wallis et al., 2014b, S. 262). Zum einen findet es sich dezentral als Wissen bei den Mitarbeitenden der Planungsabteilungen und zum anderen ist es innerhalb der erprobten und etablierten Arbeitspläne selbst enthalten.

Sowohl entlang des Produktentstehungsprozesses als auch in der sich anschließenden Serienfertigung muss der Aspekt der Datendurchgängigkeit Berücksichtigung finden. Angesichts der Produktvarianz und der Komplexität globaler Produktionsnetzwerke sind damit einige Herausforderungen verbunden. Ein Arbeitsplan ist analog dem Fertigungsprozess strukturiert und umfasst sowohl produktbezogene, prozessuale als auch organisationale Informationen. Er beinhaltet alle Fertigungs- und Prüfschritte, die für die Fertigung eines Fahrzeugmodells erforderlich sind. Zudem dienen Arbeitspläne als Datengrundlage, die in IT-Systemen im Produktionsumfeld wie z. B. in Informationssystemen für Werker:innen weiterverwendet werden (Kropik, 2009, S. 55, S. 235 ff.).

Im Folgenden wird am Beispiel der Fahrzeugmontage die Charakteristik dieser Arbeitspläne dargestellt. Die Fließfertigung lässt sich in einzelne Arbeitssysteme zerglegen. Ein Arbeitssystem besteht aus mehreren Mikroprozessen, die beispielsweise durch einen Mitarbeitenden im Rahmen der Taktzeit bearbeitet werden. Ein einzelner Arbeitsplan beinhaltet mehrere zehntausend einzelne Mikroprozesse, die als Arbeitsvorgänge bezeichnet werden. Diese lassen sich nicht mehr sinnvoll aufteilen. Es können wertschöpfende, bauteilbezogene Arbeitsvorgänge, in denen z. B. ein einzelnes Bauteil dem Fahrzeug hinzugefügt wird, von prozessual erforderlichen Mikroprozessen, in denen z. B. vorbereitende oder prüfende Tätigkeiten erfolgen, unterschieden werden. Nicht alle Arbeitsvorgänge sind für jede kundenspezifische Produktkonfiguration relevant. Zwischen verschiedenen Fahrzeugmodellen, die auf einer Montagelinie gefertigt werden, kann es Unterschiede zwischen den jeweils gültigen Arbeitsvorgängen geben (Kropik, 2009, S. 55 ff.; Bracht et al., 2015, S. 291 ff.). Abb. 9.1 zeigt beispielhaft die Struktur eines Arbeitsplans.

In einem globalen Produktionsnetzwerk mit einer Vielzahl von Produktionsstandorten und verschiedenen Produkten sind im Rahmen der Produktentstehung und in der Serienphase verschiedene Fragestellungen zur Produktivitätsgestaltung relevant. Als Teil der Planungsarbeit müssen besonders bewährte Lösungen in den Produktionsprozessen identifiziert werden. Dazu stellen quantitative und qualitative Vergleiche einen wichtigen Ausgangspunkt für Verbesserungen von Arbeitsplänen dar. Eine manuelle Suche nach ähnlichen Mikroprozessen ggfs. in fremdsprachigen Arbeitsplänen ist jedoch vor dem Hintergrund der oben dargestellten Anzahl an Arbeitsvorgängen je Arbeitsplan eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabenstellung. Zur Arbeitsprozessgestaltung werden häufig computerbasierte Planungssysteme eingesetzt. In diesen existieren umfangreiche
<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>**Abb. 9.1** Beispielhafte Struktur eines Arbeitsplans</figcaption></figure>

Daten in Form von Arbeitsplänen, die verschiedene Szenarien der Fahrzeugfertigung innerhalb des globalen Produktionsnetzwerkes beschreiben. Werkzeuge, um dieses Planungswissen zugänglich zu machen und insbesondere spezifische Arbeitsvorgänge eindeutig zu identifizieren und diese Eindeutigkeit maschinenlesbar abzubilden und bereitzustellen, fehlen heutzutage.

Im Rahmen des Anwendungsfalls wurden datengetriebene Methoden und Werkzeuge entwickelt, die ein ganzheitliches Produktivitätsmanagement im Industrial Engineering unterstützen. Durch die Erweiterung des Kompetenzportfolios um Methoden und Werkzeuge der industriellen Datenanalyse und die damit verbundene Implementierung von datenbasierten Entscheidungsunterstützungen entlang des Produktentstehungsprozesses und in der Serienphase wird der Fokus stärker auf die Gestaltungsaufgaben im Industrial Engineering gelegt. Durch die Integration, Aufbereitung, Analyse und kontextbezogene Bereitstellung von vorhandenen Daten aus computerbasierten Planungssystemen, wird im Unternehmen bereits bestehendes Wissen zum Produktivitätsmanagement leichter zugänglich und teilweise überhaupt erst nutzbar. Heute sind Gestaltungs- und Optimierungslösungen für manuelle Arbeitsprozesse in der Fertigung stark von den beteiligten Personen und deren Erfahrungswissen abhängig. Zukünftig wird durch die automatische Analyse von Arbeitsplänen der manuelle Aufwand zur Identifikation und die Auswertung von relevanten Prozessplanungsdaten stark reduziert und mit dem beschriebenen Assistenzsystem wird ein Beitrag zur Verbesserung der Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit von bestehendem Prozesswissen aus Arbeitsplänen geleistet. Mithilfe der zielgerichteten Entscheidungsunterstützungen und Planungsempfehlungen wird die Gestaltung und Optimierung von Montagelinien vereinfacht und verbessert.
## 9.3 Umsetzung der datenbasierten Entscheidungsunterstützung

Für den AKKORD-Referenzbaukasten wurden verschiedene Lösungsbasteine entwickelt (siehe Kap. 1 und 2). Die konzeptionelle und technische Umsetzung der datengetriebenen Assistenzfunktionen zur Gestaltung und Optimierung von Arbeits- systemen erfolgt im Rahmen eines mehrstufigen Vorgehensmodells (siehe Abb. 9.2) und fokussierte deutschsprachige Arbeitspläne der Türenvormontage (Rese et al., 2023, S. 11 f.).

Für die erfolgreiche Anwendung datengetriebener Assistenzfunktionen ist die Datenvorverarbeitung unerlässlich (García et al., 2016, S. 1). Die technische Realisierung dieser vorbereitenden Aktivitäten sowie des mehrstufigen Vorgehensmodells erfolgte in RapidMiner Studio, einer Software-Lösung für Data Mining und Maschinelles Lernen sowie in Python. Zu den entwickelten Lösungen für die Datenvorverarbeitung zählen beispielsweise die Visualisierung von fehlenden Werten in Prozessplänen, der Einsatz von Datenschemata oder die Vereinfachung von Prozessbeschreibungen zur Verringerung der sprachlichen Komplexität. Abb. 9.3 zeigt beispielhaft die Ergebnisse zur automatischen Reduktion der sprachlichen Komplexität der Prozessbeschreibungen. Diese erfolgt wie in Rese et al. (2023) ausführlich beschrieben (S. 5 f.). Reguläre Ausdrücke ersetzen im Vorfeld definierte Satzbausteine, z. B. bei der Angabe von Multiplikatoren oder Trennzeichen. Die Vereinfachung dient der besseren Identifikation von Mustern und Zusammenhängen in den Daten. Auf eine Rechtschreibkorrektur wird zugunsten der Datenintegrität verzichtet (Rese et al., 2023, S. 5 f.).

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Abb. 9.2 Vorgehensmodell zur datenbasierten Optimierung und Gestaltung von Montagelinien. (Nach Rese et al., 2023, S. 11 f.)</figcaption></figure>
<table><caption>**Abb. 9.3** Prozessbeschreibungen vor und nach der Komplexitätsreduktion</caption><thead><tr><td>Original Prozessbeschreibung</td><td>Bereinigte Prozessbeschreibung</td></tr></thead><tbody><tr><td>Hebegestell Fensterheber vorn rechts 4x verschrauben</td><td>Hebegestell Fensterheber vorn rechts &lt;MULT&gt; verschrauben</td></tr><tr><td>(LOR) Schließzylinder montieren</td><td>&lt;GUELT&gt; Schließzylinder montieren</td></tr><tr><td>TIV: Türsteuergerät elektrisch stecken, links</td><td>TIV &lt;SEP&gt; Türsteuergerät elektrisch stecken &lt;SEP&gt; links</td></tr></tbody></table>

Zur automatischen **Identifizierung gleichartiger Arbeitssysteme** innerhalb verschiedener Prozesspläne bedarf es zudem der maschinellen Auslesbarkeit der Montageprozesse (Rese et al., 2023, S. 11 f.). Durch die Überführung der Textdaten in ein strukturiertes semantisches Modell, wie eine kontrollierte Sprache, kann der Analyseaufwand maßgeblich reduziert oder teils überhaupt erst möglich werden. In der Produktionsplanung ist die Verwendung einer kontrollierten Sprache jedoch nicht verbreitet. Gründe hierfür liegen u. a. im Zeitaufwand, die dessen Etablierung erfordert (Manns et al., 2015, S. 349). Der entwickelte Referenzbaukasten enthält Analyseschritte, die natürlichsprachliche Prozessbeschreibungen automatisch in eine kontrollierte Sprache überführen. Durch die Verwendung der synthetisch generierten, kontrollierten Sprache können unstrukturierte, textuelle Prozessbeschreibungen standardisiert und Fehler bei der Beschreibung vermieden werden. Damit trägt die maschinelle Auslesbarkeit der Montageprozesse zu einer höheren Qualität der Prozesspläne bei. Abb. 9.4 zeigt eine manuell erstellte Prozessbeschreibung und die entsprechende automatisch durch verschiedene Text-Mining-Verfahren (u. a. Part of Speech Tagging, Named Entity Recognition) generierte Beschreibung inklusive ihrer numerischen Repräsentationen. Für die Überführung der Montageprozessbeschreibungen in ein maschinenlesbares Format wurde die in Rese et al. (2023) vorgestellte Methodik verwendet und erweitert. Es erfolgte beispielsweise eine Erweiterung des Trainingsdatensatzes für das

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>**Abb. 9.4** Synthetisch generierte Prozessbeschreibung in kontrollierter Sprache</figcaption></figure>
Named-Entitiy-Recognition-Modell von ursprünglich 134 auf mehr als 2000 Montagebeschreibungen).

Neben den textuellen Prozessbeschreibungen werden für die automatische Überführung in die kontrollierte Sprache die hinterlegten Teilenummern als nicht textuelle Informationen genutzt. Die Validierung dieses Teilschrittes erfolgte auf Grundlage von 2740 Montagebeschreibungen der Türenvormontage und ergab, dass durchschnittlich 87 % der gefundenen numerischen Repräsentationen korrekt zurückgeführt werden konnten. Eine Rückführung auf die kontrollierte Sprache war insbesondere nicht möglich, wenn die vorliegenden Daten nicht vollständig gepflegt waren (z. B. fehlende Informationen zu Tätigkeiten oder Wortneuschöpfungen) (Rese et al., 2023, S. 10). Durch die standardisierte, numerische Abbildung der Prozessbeschreibungen sind Montageschritte einem Einbauteil zuordenbar. Das identifizierte Einbauteil bildet die Grundlage eines bauteilbezogenen Montageprozesses. Ihre inhaltliche Ähnlichkeit bestimmt sich über die automatisch extrahierte Bauteilzugehörigkeit. Damit gelingt es Montageprozesse mit ähnlichen Bauteilen in verschiedenen Prozessplänen aufzufinden, um die in ihnen enthaltenen Informationen zu extrahieren und in einem späteren Schritt Vergleiche zu ermöglichen.

Der automatische Vergleich bzw. die Bewertung der Montageprozesse basiert auf der im Vorfeld durchgeführten automatischen Identifikation der bauteilbezogenen Montageprozesse. Derzeit sind Gestaltungs- und Optimierungslösungen für manuelle Prozesse in der Fertigung stark vom Domänenwissen und der individuellen Erfahrung abhängig. Mit einer steigenden Anzahl von Produkten und einem großen Produktionsnetzwerk verlieren das persönliche Netzwerk und frühere Erfahrungen an Bedeutung. Gleichzeitig ist der Aufbau von Querverbindungen und der Wissenstransfer in komplexen Unternehmensumfeldern eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Ergebnisse der Extraktion reduzieren den manuellen Aufwand zur Identifikation relevanter Daten. Insbesondere ermöglicht die maschinelle Auslesbarkeit die Identifikation von besonders bewährten Montageprozessen. Die Bewertung und der Vergleich der bauteilbezogenen Montageprozesse basieren auf entwickelten Gestaltungskriterien. Grundlage dieser sind Kriterien, die zur Bewertung von arbeitsplatzbezogenen Taktungsvorschlägen entwickelt wurden (Gebler, 2021, S. 119 ff.). Die dort enthaltenen Bedingungen wurden an die Anforderungen einer montageprozessorientierten Betrachtungsweise angepasst und erweitert. Somit können Montageprozesse u. a. hinsichtlich ihrer Wertschöpfung, Fertigungszeit, Materialanstellung, Arbeitshöhe und Betriebsmittel bewertet und verglichen werden. Abb. 9.5 zeigt die Umsetzung der datenbasierten Entscheidungsunterstützung für die Gestaltung- und Optimierung von Montageprozessen in Power-BI. Der erstellte Bericht ermöglicht einen marken- und werksübergreifenden Vergleich, der automatisch identifizierten Montageprozesse hinsichtlich verschiedener Vergleichskriterien.

Auf Basis der ermittelten Unterschiede der betrachteten Montageprozesse werden Optimierungspotenziale aufgezeigt. Dies ermöglicht die automatische **Bereitstellung von Vorschlägen zur Prozessgestaltung und -optimierung**. Dem Arbeitsgestalter werden somit automatisch besonders bewährte Lösungen für Montageprozesse bereit-
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Abb. 9.5 Power-BI-Bericht zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung für die Gestaltung und -optimierung von Montagelinien</figcaption></figure>

gestellt. Für die untersuchten Prozesspläne der Türenvormontage konnten mehr als 80 % der bauteilbezogenen Montageprozesse automatisch aus sieben Prozessplänen identifiziert und marken- und werksübergreifend verglichen werden. Hierfür bedurfte es keinen manuellen Anpassungen an den Eingangsdaten beispielsweise Korrekturen der Montagebeschreibungen.

## 9.4 Fazit

Am Beispiel der Automobilfertigung wurde gezeigt wie der Prozess zur Gestaltung und Optimierung von Montageprozessen datengetrieben unterstützt werden kann. Durch die Integration, Aufbereitung, Analyse und kontextbezogene Bereitstellung von bereits vorhandenen Prozessplanungsdaten, wird bestehendes Wissen zum Produktivitäts- management leichter zugänglich bzw. überhaupt erst nutzbar. Das entwickelte dreistufige Vorgehensmodell ermöglicht das automatische Auffinden, Wiederverwenden und Ver- gleichen der vor und nach Produktionsbeginn generierten Prozessplanungsdaten. Die Methodik zur Überführung von textuellen Prozessbeschreibungen in eine strukturierte semantische Darstellung liefert einen wertvollen Beitrag für die Extrahierung von Prozesswissen im Rahmen der Produktionsplanung und kann mitunter für weiter- führende Aufgaben wie Textgenerierung, Wissensgenerierung oder Simulationserstellung genutzt werden. Durch die Implementierung von datenbasierten Entscheidungsunter-
stützungen entlang des Produktentstehungsprozesses und in der Serienphase wird der Fokus stärker auf die Gestaltungsaufgaben im Industrial Engineering gelegt.

Der Vergleich und die darauf aufbauende Identifikation der besonders bewährten Lösungen sind nicht nur für einzelne bauteilbezogene Montageprozesse möglich. Zukünftig können Fertigungsabschnitte bzw. komplette Arbeitspläne mit sämtlichen Bauteilen der Fahrzeugmontage gegenübergestellt werden. Hierfür bedarf es u. a. der Weiterentwicklung der Methodik zur Überführung der natürlich-sprachlichen Montagebeschreibungen in die kontrollierte Sprache. Verbesserungsmöglichkeiten bieten eine datenbasierte Erweiterung der Referenzdaten (z. B. der Synonymlisten) sowie der Einsatz von Wortvektoren. Für die Integration in den Planungsprozess eines globalen Produktionsnetzwerkes ist zudem die Berücksichtigung der Mehrsprachigkeit von Arbeitsplänen notwendig sowie die Ausdehnung auf weitere Gewerke wünschenswert.

Schlussendlich sei für eine ausführlichere Betrachtung der allgemeinen Weiterentwicklung industrieller Datenanalysen im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation auf Kap. 20 verwiesen.

## Literatur

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- Demlehner, Q., Schoemer, D., & Laumer, S. (2021). How can artificial intelligence enhance car manufacturing? A Delphi study-based identification and assessment of general use cases. *International Journal of Information Management*, 58. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102317.

- Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2021). Rediscovering scientific management. The evolution from industrial engineering to industrial data science. *International Journal of Production Management and Engineering*, 10(1), 1–12. https://doi.org/10.4995/ijpme.2022.16617.

- García, S., Luengo, J., & Herrera, F. (2016). Tutorial on practical tips of the most influential data preprocessing algorithms in data mining. *Knowledge-Based Systems*, 98, 1–29. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.12.006.

- Gebler, M. (2021). *Industrialisierung von Optimierungsmethoden zur automatisierten Fließbandabstimmung in der Automobilindustrie*. Dissertation, Friedrich Schiller University, Jena.

- Kropik, M. (2009). *Produktionsleitsysteme in der Automobilfertigung*. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-88991-5.

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- Wallis, R., Erohin, O., Klinkenberg, R., Deuse, J., & Stromberger, F. (2014a). Data mining-supported generation of assembly process plans. *Procedia CIRP*, 23. https://doi.org/10.1016/j.procir.2014.10.095.
Wallis, R., Stjepandic, J., Rulhoff, S., Stromberger, F., & Deuse, J. (2014b). Intelligent utilization of digital manufacturing data in modern product emergence processes. *Advances in Transdisciplinary Engineering, 1*, 261–270. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-440-4-261

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.

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Potenziale von Citizen Data Science im
Qualitätsmanagement zur Erweiterung
der Feldbeobachtung

Martina Ringeln, Sibylle Legner, Sebastian Pähler,
Katharina John, Andreas Cibis, Ralf Gryga, Lennart Krüger,
Corinna Osterbrink, Felix Reinhart, Edin Klapic, Ralf Klinkenberg,
Marius Syberg, Hermann Ferstl, Tanja Sindram, Michael Doukas und
Jochen Deuse

M. Ringeln (✉) · S. Legner · S. Pähler · K. John · A. Cibis · R. Gryga · L. Krüger ·

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E. Klapic · R. Klinkenberg

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## 10.1 Motivation

Die Vision von industriellen Datenanalysen, Daten entlang der gesamten Wert-
schöpfungskette mit Daten aus dem Produktlebenszyklus zu vernetzen, beinhaltet
großes Potenzial für ganzheitliche Qualitätsverbesserungen. Industrielle Datenana-
lyse ist ein Sammelbegriff für datenwissenschaftliche Werkzeuge zur faktenbasierten
Entscheidungsfindung in industriellen Anwendungsfällen (West et al., 2021a, S. 131).
Um dieses zunehmende Potenzial ausschöpfen zu können, bedarf es vor allem ziel-
gerichteter Werkzeuge und Strategien für Datenwissenschaften sowie der Befähigung
von Expertinnen und Experten im Qualitätsmanagement (siehe Kap. 2). Diese ent-
wickeln sich somit in die Rolle von sogenannten Citizen Data Scientists, welche Werk-
zeuge der Datenwissenschaften gewinnbringend verwenden, weiterentwickeln oder
bei der Weiterentwicklung mitarbeiten (Schwenken et al., 2023, S. 84). Gleichzeitig
bedeutet dies auch, dass die bekannten und etablierten Methoden und Systeme des
Qualitätsmanagements mit Methoden der Datenwissenschaften in Einklang gebracht
werden müssen (siehe hierzu Schäfer et al., 2018, S. 190 ff.). In diesem Kapitel wird
beschrieben, wie mithilfe von modularen Analysebausteinen eine Lösung zur Unter-
stützung der Feldbeobachtungen bei Miele entwickelt wurde. Die Zielsetzung war hier-
bei herauszufinden, wie das für konkrete Fragestellungen aus der Praxis mit Hilfe des
für solche Aufgaben konzipierten Referenzbaukastens im Forschungsprojekt AKKORD
konkret gelingen kann (siehe Kap. 4).

R. Klinkenberg

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M. Syberg

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T. Sindram

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J. Deuse

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# 10.2 Datenwissenschaft und Feldbeobachtung im Qualitätsmanagement

Der Anwendungsfall ist im Bereich der Feldbeobachtung im Qualitätsmanagement angesiedelt, dessen wichtigste Aspekte im Folgenden kurz erläutert werden.

## 10.2.1 Datenwissenschaft im Qualitätsmanagement

Seit jeher arbeiten im Unternehmen Miele, genauso wie in anderen Unternehmen, Expertinnen und Experten mit verschiedenen fachlichen Hintergründen gemeinsam an der Sicherung der Qualität von Produkten und Prozessen. Qualität entsteht dabei nicht vorwiegend im Qualitätsmanagement, sondern beispielsweise in der Entwicklung oder der Produktion. Wobei das Qualitätsmanagement als Führungsinstrument für die gesamte Organisation fungiert und dabei als technischer Controller dient. Dies lässt sich z. B. aus den grundlegenden Anforderungen der ISO 9001 für ein Qualitätsmanagementsystem ableiten (DIN EN ISO 9001: 2015-11). Hierin werden Unternehmen dazu aufgefordert, ihre gesamte Organisation und die Prozesse auf die Erfüllung der Kundenanforderungen auszurichten und damit die gewünschte Qualität zu erreichen.

Vorreiter beim Thema Data Science sind Entwicklung, Service und Produktion. Dort werden unter der Überschrift „Internet of Things“ (IoT) bzw. „Industrial Internet of Things“ (IIoT), neue Produkte und Features für Endanwender bzw. neue, effiziente Fertigungstechnologien ermöglicht. Aus der zentralen Sicht des Qualitätsmanagements entstehen durch die Verfügbarkeit besserer und umfangreicher Daten und Methoden einzigartige Möglichkeiten, Qualität ganzheitlicher über den gesamten Produktlebenszyklus zu bewerten (Schmitt & Pfeifer, 2015, S. 36). Die Expertise der Mitarbeitenden im Qualitätsmanagement als Daten- und Informationsvernetzer zu Qualitätsthemen, mit Erfahrung in der Einschätzung und Bewertung von Daten aus unterschiedlichen Kontexten, ist bei der Umsetzung solcher Themen unerlässlich.

## 10.2.2 Feldbeobachtung

Die Daten aus der Nutzungsphase der Produkte, die Gegenstand der Feldbeobachtung sind, stammen klassischerweise aus der Auswertung von Kundendienst-Einsätzen (VDA QMC, 2009). Inhalt der Feldbeobachtung ist, neben der Erfüllung der Produktbeobachtungspflichten (§ 823 BGB und ProdHaftG), die Beobachtung der erlebten Produktqualität im Feld, mit dem Ziel, mögliche Qualitätsabweichungen schnell zu erkennen und langfristig abzustellen. Darüber hinaus lassen sich Erkenntnisse über die erlebte Qualität beim Kunden auch für Neuentwicklungen nutzen (Schmitt & Pfeifer, 2015, S. 249 ff.).
Da sich sehr unterschiedliche Einflüsse, z. B. von Produktausprägung, Produktionsmengen und Produktnutzung, in den Felddaten niederschlagen, erfordert die Analyse und Auswertung dieser Daten, oft in Form von Zeitreihen, Expertenwissen. Eine Besonderheit der Feldbeobachtung erwächst daraus, dass hier Daten mit potenziellem Kundenbezug betrachtet werden. Diese Daten und Informationen sind sehr wertvoll, da sie direkte Rückschlüsse auf die erlebte Qualität beim Kunden erlauben (Schmitt & Pfeifer, 2015, S. 97 ff.). Gleichzeitig schränkt die Berücksichtigung von Datenschutzanforderungen die Möglichkeiten für Auswertungen und Datenverknüpfungen stark ein. In diesem Kontext stellt die Feldbeobachtung beim Qualitätsmanagement hohe Anforderungen an eine durchgängige Qualität der zu analysierenden Daten (West et al., 2021, S. 131 ff.).

Für die Feldbeobachtung stehen zunehmend weitere Datenquellen zur Verfügung, insbesondere Daten aus vernetzten IoT-Geräten (Ewerszumrode et al., 2021). Außerdem ermöglichen es neue Werkzeuge, aber auch die wachsende Qualität und Verfügbarkeit von Daten aus Datenbanken, systematische Analysen auf weitere bekannte Datenquellen auszuweiten.

## 10.3 Zielsetzung im Forschungsvorhaben

„Wie können die Experten im Umfeld der Feldbeobachtung dazu befähigt werden, die Potenziale von neuen und bekannten Daten mittels Datenwissenschaften optimal zu heben?“ – so lässt sich die Fragestellung des Anwendungsfalls an AKKORD grob umreißen. Während der Anwendungsfall in Kap. 2 bereits kurz dargestellt wurde, wird nachfolgend die Unterstützung, die der Referenzbaukasten hinsichtlich der konkreten Problemsetzung bietet, detaillierter beschrieben.

### 10.3.1 Befähigung und gezielte Qualifikation von Mitarbeitern

Die Mitarbeitenden aus dem Qualitätsmanagement haben zwar eine hohe Expertise im Umgang mit Daten auf ihrem Gebiet sowie zu Qualitätsthemen und relevanten Prozessen, aber meist keine Erfahrung mit Datenwissenschaften. Das zeigte auch die qualitative Befragung, die zur Erstellung von sogenannten *Personas* im Rahmen des Anwendungsfalls durchgeführt wurde. Damit diese Mitarbeitenden in die Rolle als Citizen Data Scientists hineinwachsen können, war es ein Anliegen, Instrumente zur Qualifikation der Mitarbeitenden in der entwickelten *Work&Learn-Plattform* zur Verfügung zu haben. Eine ausführliche Beschreibung dieser Plattform findet sich weiterführend in Kap. 7 und 11. Dabei zeigte sich, dass eine Weiterbildung sowohl zu reinen Datenthemen als auch zu Vorgehensmodellen und Methoden sehr hilfreich ist. Das u. a. für die Verwendung des Referenzbaukastens entwickelte Vorgehensmodell wird darüber hinaus beschrieben in Kap. 16.
### 10.3.2 Niederschwelliger Einstieg in Datenanalysen für konkrete Anwendungsfälle

Wie in Abschn. 10.4.1 näher ausgeführt wird, ähneln sich viele Fragestellungen an Zeitreihendaten (siehe Schlegl et al., 2022, S. 52 ff.; West et al., 2021a, S. 762 ff.), die beispielsweise auch in der Feldbeobachtung relevant sind, sehr. Daher war ein Anliegen aus dem Anwendungsfall, Analysebausteine, die in bekannten Zusammenhängen erfolgreich erprobt wurden, zur Nutzung in anderen Kontexten zur Verfügung stellen zu können.

Die im Referenzbaukasten umgesetzte Lösung begegnet genau diesen Anforderungen (siehe Kap. 6). Ein für den hier beschriebenen Anwendungsfall sehr nützlicher Bestandteil ist die im Vorhaben entwickelte AI-Toolbox. Diese bietet die Möglichkeit, Analysen auf einer Web-Oberfläche bereitzustellen, sodass die Berechnungen auf anderen Datensätzen durchgeführt werden können, ohne den „Umweg“ über eine dezidierte Software oder Programmierung. Um die Nutzbarkeit auch im Umfeld von potenziell sensiblen Daten aus dem Unternehmen zu gewährleisten, ist es dabei wichtig, dass die Plattform auch in der geschlossenen IT-Umgebung innerhalb des Unternehmens nutzbar ist.

## 10.4 Einsatz Industrieller Datenanalysen in der Feldbeobachtung

Im Rahmen des Forschungsprojekts wurden Analysen zu verschiedenen Datenquellen erarbeitet, mit dem Ziel, die serienbegleitende Qualitätsüberwachung zu erweitern und zu vereinfachen. Für das Forschungsprojekt wurden u. a. Daten aus den Ersatzteilverkäufen und anonymisierte Daten aus vernetzten IoT-Geräten gewählt. Diese beiden Datensätze sind nicht direkt mit anderen Daten verknüpfbар und nicht personenbezogen, was in Hinblick auf den Datenschutz und die Vereinfachung von Fragestellungen in diesem Zusammenhang hilfreich ist.

Ein weiterer Anwendungsfall mit internationalen Kundendienst-Daten diente ebenfalls der Validierung.

Die wesentlichen Ergebnisse und Erkenntnisse werden im Folgenden vorgestellt.

### 10.4.1 Inhaltliche und Methodische Umsetzung

In datenwissenschaftlichen Projekten beruht die Erstellung von erfolgreichen Analysen und Modellen stets auf einem Verständnis der Daten und des Anliegens der Nutzer, auch Geschäftsverständnis genannt, sowie einer entsprechenden Evaluation der Ergebnisse (Chapman et al., 2000, S. 13). Die Personen, die im hier betrachteten Anwendungsfall geeignete Analysebausteine erstellten, brachten bereits sehr gute Vorkenntnisse in diesen Bereichen ein. Die vorgesehenen Akteurinnen und Akteure sind angelehnt an das erarbeitete Rollenkonzept des Forschungsvorhabens (Schwenken et al., 2023, S. 84).
Es zeigte sich, dass ein Vorgehen mit wenigen, passenden Methoden die Projektarbeit strukturiert, die Ergebnisse objektiviert sowie die Akzeptanz und Sichtbarkeit der Arbeit erhöht. Folgender Ansatz wurde in zwei Anwendungsfällen (Ersatzteilverkäufe und internationale Kundendienst-Daten) erfolgreich erprobt:

* **Datenverständnis:** Daten und deren Zusammenhänge wurden in Informationsmodellen bzw. in einem Business Glossar charakterisiert. Die entsprechenden Datenstrukturen wurden auch zum Abgleich als Anwendungsbeispiel für das Datenbackend in AKKORD zur Verfügung gestellt (siehe Kap. 5).

* **Geschäftsverständnis und Nutzerbezug:** Die wichtigsten Nutzergruppen von Ergebnissen der Felddateneranalyse wurden befragt und in Form von 7 Personas charakterisiert. Personen aus diesen Nutzergruppen wurden zusätzlich vor der Modellbildung über Fragebögen zu ihren Einschätzungen und Priorisierungen der Anwendungsfälle befragt.

* **Evaluation:** Die o. g. Nutzergruppen wurden in die Evaluation der Ergebnisse, wieder über Fragebögen, mit einbezogen. Zusätzlich wurde das Gesamtergebnis immer anhand historischer Befunde auf Plausibilität geprüft.

Inhaltlich bezieht der Anwendungsfall seine Analyse-Fragestellungen aus der serienbegleitenden Qualitätsüberwachung, in der Hinweise auf Qualitätsabweichungen aufgenommen und bewertet werden. Für vorhandene Qualitätsabweichungen werden in diesem Bereich auch Abstellmaßnahmen erarbeitet und umgesetzt. Dieser Prozess wird in einem interdisziplinären Team durchgeführt.

In einer vereinfachten Darstellung dieses Vorgehens, in Abb. 10.1 analog zum Six Sigma DMAIC Zyklus skizziert, ist gut erkennbar, dass viele wichtige Analysefragestellungen unabhängig von der betrachteten Datenquelle sehr ähnlich sind: Um mögliche Probleme zu erkennen, wird typischerweise eine Analyse von Abweichungen in Zeitreihendaten benötigt. Die so gefundenen Auffälligkeiten sollten dann näher charakterisiert und quantifiziert werden. Typische Fragestellungen in diesem Themenbereich sind die nach Prognose-Szenarien oder nach möglichen Clustern mit ähnlichen Attributen. Und, nachdem Maßnahmen umgesetzt wurden, werden Visualisierungen von Kenngrößen als Tool zur Überwachung der Qualität benötigt, die dann auch wieder bei der Erkennung von Abweichungen unterstützen können.

In diesen Kategorien sind in der Projektlaufzeit verschiedene generalisierte Analysebausteine für konkrete Anwendungsfälle bei Miele und durch das Projektteam von Miele mit Unterstützung von RapidMiner entstanden. Ergänzend widmete sich das IPS der Aufgabe, solche Bausteine speziell für den allgemeineren Gebrauch auf der AI-Toolbox zu erstellen, und nutzte dazu anonymisierte Daten aus vernetzten IoT-Geräten (siehe Kap. 6). So befinden sich heute unterschiedliche Bausteine zur Visualisierung von Daten als Liniendiagramme, zur Prognose mit unterschiedlichen Verfahren, zur vergleichenden
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>**Abb. 10.1** Allgemeiner Problemlöseprozess, Analysefragestellungen und beispielhafte Darstellung von Ergebnissen im Anwendungsfall</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**Abb. 10.2** Dashboard zu Übersicht bzw. Alarmsystem der Ersatzteilverkäufe für das Qualitätsmanagement (Ausschnitt)</figcaption></figure>

Bewertung von Prognoseverfahren, zum Clustering und zur Aufbereitung von Attributen in einer sogenannten Heatmap auf der AI-Toolbox. Die Ergebnisse zur „Alarmfunktion“ sind für die AI Toolbox weniger geeignet. Sie wurden bei Miele als Bestandteil eines Dashboards in Power BI operationalisiert (siehe Abb. 10.2).
### 10.4.2 Technische und strategische Einbindung

Einige Rahmenbedingungen, um nicht nur weiterhin Citizen Data Science im Qualitätsmanagement zu betreiben, sondern diese Initiativen noch ausbauen zu können, wurden bereits in der Projektlaufzeit gesetzt: Auf der technischen Seite steht die Sicherstellung der Geheimhaltung und des Datenschutzes durch eine Version der AI-Toolbox in Form von Docker containern. Diese wird innerhalb der IT-Landschaft der Firma betrieben und erhöht damit die Praxistauglichkeit der AI-Toolbox auch für andere Firmen. Die strategische Einbindung erfolgt über Change-Maßnahmen. Hier wurde im Projekt unter Federführung von mosaïc ein Nutzenvideo erstellt, das die Motivation aus AKKORD für Miele und den Use Case illustriert und den Rollout begleiten soll. Näheres zu den Hintergründen und zum Change-Management in AKKORD ist in Kap. 16 zu finden.

## 10.5 Fazit

Auch nach Abschluss des Projekts bei Miele sollen alle Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt weiterhin genutzt und weiterentwickelt werden. Mit dem Rollout und durch die strategische Ausrichtung im Qualitätsmanagement bei Miele ist zu erwarten, dass sich der Anwender- und Nutzerkreis erweitern wird. Die Konzepte und Bausteine, die im Anwendungsfall erarbeitet wurden, wurden auch immer in Hinblick auf Übertragbarkeit und Generalisierbarkeit hin entwickelt und sind daher in ähnlichen Kontexten allgemein nutzbar.

Durch die sehr gute Kombination und Vernetzung von Wissensaufbau, Datenwissenschaften, Mitarbeitereinbindung und Change Aktivitäten konnte für den Themenkomplex „Industrial Data Science“ ein hohes Bewusstsein mit gleichzeitiger Akzeptanz geschaffen werden. Dieser Umstand wird uns als QM im vernetzten Miteinander in der Miele Organisation entlang der kompletten Wertschöpfungskette, von der Idee bis zur Nutzungsphase, in die Lage versetzen, zukünftig einfach und gemeinsam Data-Science-Projekte durchzuführen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verfestigung des Wissens und der Akzeptanz an der Basis. Die gesamte Organisation wird somit in die Lage versetzt Ideen für Data Science Aktivitäten zu entwickeln.

Darüber hinaus wurden im interdisziplinären Team bei Miele, befeuert durch das Forschungsvorhaben AKKORD, Gruppen und Initiativen entwickelt, die von allen Funktionen genutzt werden können. In Kap. 20 wird dazu eine tiefergehende Analyse der bevorstehenden Weiterentwicklung industrieller Datenanalysen im Zusammenspiel von Mensch, Technik und Organisation dargestellt.

## Literatur

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* DIN EN ISO 9001:2015-11, Qualitätsmanagementsysteme - Anforderungen (ISO_9001:2015); Deutsche und Englische Fassung EN_ISO_9001:2015.
Ewerszumrode, J., Schöne, M., Godt, S., & Kohlhase, M. (2021). Assistenzsystem zur Qualitäts- sicherung von IoT-Geräten basierend auf AutoML und SHAP. In H. Schulte, F. Hoffmann, & R. Mikut (Hrsg.), *Proceedings – 31. Workshop computational intelligence: Berlin, 25.–26. November 2021. KIT Scientific Publishing*. (S 285–305).

Schäfer, F., Zeiselmair, C., Becker, J., & Otten, H. (2018). Synthesizing CRISP-DM and quality management: A data mining approach for production processes *IEEE International Conference on Technology Management, Operations and Decisions (ICTMOD)*, Marrakech, Morocco. (S. 190–195). https://doi.org/10.1109/ITMC.2018.8691266.

Schlegl, T., Tomaselli, D., Schlegl, S., West, N., & Deuse, J. (2022). Automated search of process control limits for fault detection in time series data. *Journal of Process Control, 117*, 52–64. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2022.07.002.

Schmitt, R., & Pfeifer, T. (2015). *Qualitätsmanagement: Strategien, Methoden, Techniken* (5. Aufl.). Hanser.

Schwenken, J., Klupak, C., Syberg, M., West, N., Walker, F., & Deuse, J. (2023). Development of a transdisciplinary role concept for the process Chain of industrial data science. In A. Khanna, Z. Polkowski, & O. Castillo (Hrsg.), *Proceedings of data analytics and management. Lecture notes in networks and systems* (Bd. 572). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7615-5_7.

VDA QMC Verband der Automobilindustrie und Qualitätsmanagement-Center. (2009). *Schadteilanalyse Feld: Vermarktung und Kundenbetreuung* (1. Aufl.). VDA QMC.

West, N., Gries, J., Brockmeier, C., Göbel, J. C., & Deuse, J. (2021a). 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., Schlegl, T., & Deuse, J. (2021b). Feature extraction for time series classification using univariate descriptive statistics and dynamic time warping in a manufacturing environment. In *IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering* (S. 762–768). https://doi.org/10.1109/ICBAIE52039.2021.9389954.

**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 auf- geführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers ein- zuholen.
## Implementierung einer prädiktiven Analyse zur optimalen Ressourcenallokation und Kollaboration der Geschäftsbereiche

Andreas Bohlmann, C. Scholten, Rachana Desai und Edin Klapic

### 11.1 Motivation

Wie bereits zusammenfassend in Kap. 2 beschrieben, entwickelt ERCO eine mengenbasierte Prognose des Auftragseingangs, um eine gezieltere Allokation von kapazitiven sowie von dispositiven Ressourcen zu erreichen. Derzeit werden Prognosen nur vergleichsweise ungenau und mit einer hohen Schwankungsbreite anhand der vergangener Absatzzahlen erstellt. Aufgrund der enorm hohen Anzahl von Produktvarianten wird die Vorhersage jedoch durch die sporadisch erfolgenden Abrufe erschwert. Gleichzeitig besitzt eine antizipative Planbarkeit der Aufträge jedoch eine hohe Bedeutung zur Stabilisierung der Fertigungs- und Montageprozesse. Das Ziel in diesem Kapitel ist daher die Implementierung von prädiktiver Analysen zur optimalen Ressourcenallokation und Zusammenarbeit zwischen den Geschäftsbereichen des Unternehmens.

Analysetätigkeiten werden häufig anhand von vier Aspekten unterschieden (West et al., 2022, S. 615):

A. Bohlmann (✉) · C. Scholten
ERCO GmbH, Lüdenscheid, Deutschland
E-Mail: a.bohlmann@erco.com

C. Scholten
E-Mail: c.scholten@erco.com

R. Desai · E. Klapic
RapidMiner GmbH, Dortmund, Deutschland
E-Mail: rdesai@rapidminer.com; rdesai@altair.com

E. Klapic
E-Mail: eklapic@rapidminer.com; eklapic@altair.com
* Deskriptiv: Was ist geschehen?

* Diagnostisch: Warum ist etwas geschehen?

* Prädiktiv: Was wird geschehen?

* Präskriptiv: Was sollte getan werden?

Die in diesem Kapitel behandelte datenwissenschaftliche Problemstellung betrachtet mit der Vorhersage von Auftragsmengen einen prädiktiven Anwendungsfall. Vorhergesagt werden soll eine möglichst präziser Wert als Angabe der erwarteten Absatzmenge. Im Rahmen der unternehmensweiten Zusammenarbeit der Vertriebsgesellschaften sowie der Fertigung und Produktion bis hin zur Lieferantenintegration fließt die Prognose steuernd in das ERCO Wertschöpfungssystem ein. Dabei steht der Einsatz der KI-Software Rapid Miner im Vordergrund.

Darüber hinaus sollen neue Kompetenzen aufgebaut und die Entwicklung der Organisation zu einem höheren Reifegrad in Data-Science-Projekten vorangetrieben werden (siehe Kap. 1). Als Anwendungspartner bringt ERCO seine Kompetenzen in der Ausbildung, Weiterentwicklung und Qualifizierung von Mitarbeitern im Rahmen eines mittelständischen Unternehmens in das Projekt AKKORD ein. ERCO verfügt bereits über eine Datenbasis mit einem hohen Vernetzungsgrad und die grundsätzliche Fähigkeit, analytische Verfahren im Supply Chain Management einzusetzen.

In einem volatilen Marktumfeld bietet das Unternehmen Produkte und Dienstleistungen an, die mit einer hohen technologischen Fertigungstiefe produziert werden. Das eingesetzte System für Enterprise Resource Planning (ERP) bildet die einheitliche Datenbasis und bietet die Grundlage für die Zusammenarbeit im Wertschöpfungsnetzwerk.

Die Auftragsprognose bei ERCO basiert auf zwei Säulen von Datenstrukturen in der SAP Business Suite. Zum einen sind dies die Projektinformationen aus dem Customer Relationship Management (CRM) System, die dort auch als „Opportunities“ und zum anderen die Angebotsdaten aus dem ERP-System.

Eine neue Opportunity wird mit dem Meilenstein zum voraussichtlichen Datum des Auftragseingangs versehen. Dieses Datum kann sich während der Projektlaufzeit ändern und wird regelmäßig angepasst. In Verbindung mit den ERP-Angebotsdaten, bestehend aus einer Angabe Produkts sowie der entsprechenden Menge, die mit dem Projekt verknüpft sind, wird der voraussichtlicher Bedarf für einen Zeitraum von vier Monaten ermittelt.

Die Prognose des voraussichtlichen Auftragseingangs wird zur kapazitiven Auslegung der Produktion in der Bedarfsplanung und zur Anpassung der Lieferkette bei erkennbaren Nachfrageveränderungen genutzt. Die Verantwortung für die Koordination der Bedarfsplanung und -prognose ist wiederum in einer eigenständigen Abteilung konzentriert.
## 11.2 Absatzprognose in der Auftragsplanung

Aus wissenschaftlich-technischer Perspektive ermöglichen präzise Vorhersagen von Kundenaufträgen eine größere Unabhängigkeit der Planungstätigkeiten vom Kundenentkopplungspunkt. Ohne Vorliegen einer Auftragsbestätigung, also ohne dokumentierte Lieferverpflichtung des Unternehmens, kann die Auftragserfüllung veranlasst und Aufträge proaktiv produziert werden. Im nun folgenden Abschnitt werden die datenwissenschaftlichen Schritte zur dieser prädiktiven Absatzplanung vorgestellt.

### 11.2.1 Zielsetzung und Vorgehensweise

Am Anfang industrieller Datenanalyseprojekte steht typischerweise die Definition des Geschäftsprozesses und die Entwicklung einer quantifizierbaren Zielsetzung. Es ist zu berücksichtigen, dass zu Beginn eines datenwissenschaftlichen Projekts keine Garantie für die Erreichung der definierten Ziele besteht. Als Zielvorgabe wurde deshalb ein Korridor der Prognosegenauigkeit festgelegt. Um eine adäquate Planungsunterstützung zu ermöglichen, soll die prognostizierte Absatzmenge nicht mehr und nicht weniger als 20 % tatsächlich Absatzmenge betragen. Dadurch sollen Nachfrageschwankungen mithilfe von geeigneten Kapazitäts- und Dispositionreserven abgefangen werden.

Die Vorgehensweise während der Datenanalyse ist angelehnt an das in der Praxis verbreitete Modell *Cross-Industry Standard Process for Data Mining* (CRISP-DM, Chapman et al., 2000). Der CRISP-DM beschreibt einen iterativen Prozess aus sechs Phasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluation und Einführung. Als Vorgehensmodell ermöglicht CRISP-DM eine systematische und schrittweise Umsetzung datenanalytischer Projekte (West et al., 2021a, S. 131 ff.). Bereits in Kap. 3 wurde das Modell vorgestellt, wobei dort zusätzlich die Entwicklung von Daten über Informationen hin zu Wissen dargestellt ist. Im Forschungsprojekt wurde der Schwerpunkt zunächst auf die drei vorbereitenden Elemente des CRISP-DM gelegt:

* Data Understanding

* Data Preparation

* Modeling

Diese drei aufeinanderfolgenden Phasen, die auf der Datenbereinigung, der Vorverarbeitung und dem Aufbau eines *Data Dictionary* basieren, sind mit ständigen Iterationsschleifen verbunden. Die hier investierte Zeit zahlt sich in den nachfolgenden Phasen der Modellanwendung und Validierung aus (Chapman et. al., 2000, S. 13 ff.). In den Prozessphasen *Data Understanding*, *Data Preparation* und *Modeling* wird iterativ und regelmäßig an der Evaluierung der Ergebnisse mit Abgleich zu den Projektzielen
gearbeitet. Auch in dieser Phase ist es immer wieder relevant, die Ergebnisse in Bezug auf den Geschäftsprozess zu erläutern.

### 11.2.2 Modellbildung und Validierung der Absatzprognose

Die mengen- und wertbasierte Prognose des Auftragseingangs erfolgt unter Zuhilfenahme von Zeitreihenanalysen. Abhängig von den Eingangsdaten wird meist zwischen uni- bzw. multivariaten Verfahren zur Prognose von Zeitreihen unterschieden (West et al., 2021b, S. 762 ff.), wobei Maschinelle Lernverfahren auch die Kombination qualitativer und quantitativer Inputdaten ermöglicht, beispielsweise durch sogenanntes *One-Hot-Encoding* (Cerda & Varoquaux, 2020, S. 1 f.). Allgemein beschreibt eine Zeitreihe eine sequenziell erfasste Folge von Beobachtungen, wobei eine intrinsische Eigenschaft von Zeitreihen besagt, dass angrenzende Zeitreihenwerte in einem Zusammenhang stehen (Chatfield, 1982, S. 15). Diese implizierten Zusammenhänge bilden den Ausgangspunkt für Zeitreihenprognosen, die basierend auf den Abhängigkeiten Aussagen über das zukünftige, sequenzielle Verhalten einer Zeitreihe ermöglichen (Box et al., 2008, S. 1). Da das Kundenverhalten von deterministischen Faktoren beeinflusst wird, beispielsweise den abgesetzten Mengen vergangener Perioden oder von der aktuell vorherrschenden Wettbewerbssituation, werden diese Abhängigkeiten auch im weiteren Verlauf dieser Analyse impliziert.

Grundlage der industriellen Datenanalyse ist eine vorgegebene feste Datensequenz und die Betrachtung der Prognose als überwachtes Lernmodell. In diesem Modell wird für eine definierte Menge von Eingangsdaten der Wert einer Zielvariablen vorhergesagt. Diese Zielvariable, auch als Label bezeichnet, wird durch die historischen Ausgabedaten des Vier-Monatsfensters bestimmt. Bei den Ausgabedaten handelt es sich um die tatsächlichen Auftragseingänge im Zeitraum des letzten 4-Monats-Fensters.

In Abb. 11.1 ist in blau die Größe der Zeitreihe für das Training des Modells dargestellt, der orange markierte Bereich beschreibt die Größe des Vorhersagezeitraums. Zur Bestimmung des Vorhersagewertes wurden drei Zeitreihen-Algorithmen in RapidMiner angewandt:

* **ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average):** ein statistisches Verfahren zur Zeitreihenanalyse, das sowohl Autoregression als auch bewegten Durchschnitt verwendet und häufig zur Vorhersage zukünftiger Werte verwendet wird

* **Holt-Winters:** eine Methode zur Vorhersage zukünftiger Werte von Zeitreihen, die saisonale Effekte sowie Trends berücksichtigt und durch die Verwendung von exponentieller Glättung berechnet wird

* **Functional and Seasonal Component:** ein Verfahren zur Zerlegung von Zeitreihen-daten in funktionale und saisonale Komponenten, um Muster in der Datenreihe zu identifizieren und so Vorhersagen zukünftiger Werte zu erreichen
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>Abb. 11.1 Darstellung eines Zeitreihenfensters mit Vorhersagehorizont</figcaption></figure>

Der Ergebnisvergleich der drei Methoden zeigte keine eindeutige Entscheidungsrichtung auf. Das wesentliche Kriterium für die Auswahl war die Abweichung von der tatsächlich gemessenen Auftragseingangskennzahl. Bei dieser Verifizierung zeigte Holt-Winters (blaue Linie) in Abb. 11.2 die geringste Abweichung vom vorgegebenen Ziel von 20 % Abweichung vom eingetroffenen Auftragseingang in Menge und ggfs. Wert. Somit wurde dieser Algorithmus in der Folge angewandt.

Für das Forschungsprojekt wurden die Daten aus dem ERP-System manuell monatlich übertragen und für die Prognoseprozesse bereitgestellt. Die Validierung der Ergebnisse ergab, dass eine Fokussierung in der Grundgesamtheit der Daten auf die Produktgruppe der „Spotlights“ eine sinnvolle und nachvollziehbare Einschränkung ergibt. Dieser Filter wurde innerhalb der Prognoseprozesse angewandt. In der weiteren Anwendung der Prognosemethode konnte eine visualisierte Ergebnisdarstellung für eine Gruppe von Produkten vorhergesagt werden.

Die Abb. 11.3 zeigt das Ergebnis der Prognose und die tolerierte Abweichung vom Zielkorridor 20 %. Wobei der blaue Graph die eingetretene reale Menge zeigt, der grüne Graph beschreibt die Prognose der Menge im jeweils aktuellen Ausführungsmonat und der orangene gepunktete Graph gibt die prozentuale Abweichung zum Zielkorridor an.

In vier Datenpunkten wurde der Zielkorridor bei der angewandten Prognosemethode deutlich unterschritten. Der Prognosewert war somit deutlich höher als der real eingetretene Wert. An dieser Stelle erfolgt außerhalb der Analyse eine Validierung der Datenqualität, um ggf. Extremwerte zu identifizieren, bzw. die Datenqualität zu verbessern. Nach der Intervention, die eine Verbesserung der Datenqualität bei der Bearbeitung von Projektinformationen zum Ziel hatte, konnte ab ca. August 2022
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>**Abb. 11.2** Ergebnisdarstellung im Vergleich der Prognosemethoden</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Abb. 11.3** Darstellung von Prognoseergebnis und Abweichung</figcaption></figure>
eine Verringerung der Prognoseabweichung erkannt werden. Ein eindeutig kausaler Zusammenhang zwischen der Intervention und dem Prognoseergebnis ist jedoch noch nicht bewiesen.

### 11.2.3 Einführung der Prognose in die betrieblichen Entscheidungsprozesse

Die Einführung, häufig auch Englisch als *Deployment* bezeichnet, beschreibt das Vor- gehen zum Ausrollen der industriellen Datenanalyse in die betriebliche Nutzung. Zur technischen Umsetzung gehört in diesem Fall die lokale Anwendung *RapidMiner Studio*, welche in der Verbindung mit der Web-Applikation *RapidMiner AI-Hub* einen Daten- austausch der Prognoseprozesse sowie deren Ergebnisse zwischen unterschiedlichen Anwendern sicherstellt. Eine Beschreibung dieser Werkzeuge findet sich in Kap. 6. Gemeinsam erarbeitete Ergebnisse können somit schnell verteilt und eingesetzt werden. Die Implementierung des Prozessablaufs für die Prognose wurde dafür in vier wesent- liche Schritte aufgeteilt und in der Ausführungsreihenfolge automatisiert verknüpft. Die Reihenfolge ist:

1. Hinzufügen der Daten des abgeschlossenen Vormonats zur Analyse

2. Durchführung der Multi-Monats-Prognose für die Einheit Stück

3. Durchführung der Multi-Monats-Prognose für die Einheit Euro

4. Evaluierung der Prognose mit den tatsächlichen Auftragseingangswerten der Ver- gangenheit

Um für den Endanwender eine einfache Durchführung der Prognose zu ermöglichen, können die Schritte sequenziell automatisiert ausgeführt werden. Sie benötigen nur die Ablage der aktuellen Daten in einem dezidierten Format und Verzeichnis. Diese vier Schritte wurden zum Abschluss des Forschungsprojekts umgesetzt und können durch den Anwender autonom durchgeführt werden, die Ergebnisse dienen nun zur besseren Einschätzung der Anforderungen hinsichtlich zukünftiger Kapazitätsressourcen.

## 11.3 Ergebnisse Validierung des Geschäftsmodells

Im Rahmen des Forschungsprojekts bestand die Aufgabe, die vorhandenen Daten aus dem ERP System mit Informationen aus sozialen Netzwerken und oder der ERCO- Homepage zu verknüpfen. In Zusammenarbeit mit dem Konsortialpartner DFKI wurde das Geschäftsmodell des Unternehmens mit der Architektur des vom DFKI entworfenen Modells abgeglichen. Dies diente somit der Validierung des im Kap. 15 dargestellten Models.
Das Unternehmen ERCO vertreibt seine Produkte und Dienstleistungen in der Regel an den Großhandel und Installateure, daher steht das Business-to-Business Geschäft im Vordergrund. Bei den vorhandenen Social-Media-Kanälen handelt es sich zumeist um geschlossene Benutzergruppen innerhalb der dezidierten Plattformen. Das Sammeln und Auswerten von Erfahrungsberichten oder Produktbewertungen über automatisierte Suchroutinen ist hier in der Regel nicht möglich. Die im Kap. 15 genannten Social-Streams konnten daher im vorliegenden Anwendungsfall nicht erhoben werden und wurden in der Projektbearbeitung nicht weiterverfolgt.

## 11.4 Data Science Reifegrad und Mittelstand

In einem mittelständischen Unternehmen werden Arbeitsprozesse häufig in einer Matrix der Aufbauorganisation zur Prozessorganisation umgesetzt bzw. implementiert. Die Mitarbeiter in der Aufbauorganisation arbeiten in der Regel an der Erstellung des von ihnen als relevant definierten Prozessergebnisses, dem sogenannten *Tagesgeschäft*. Analytische und prädiktive Aufgaben werden meistens bis zu einem gewissen Grad innerhalb des definierten Arbeitsvorrats zu erstellen und sind auch von der Kompetenz der Mitarbeiter abgedeckt.

Die Anwendung der Methoden im Data-Science-Umfeld und die Lösung der gestellten Problemaufgaben erfordern explizite Fachkompetenzen der ausführenden Person. Aber auch die Unternehmensorganisation muss Erfolgsfaktoren berücksichtigen, die erfolgreiche Data-Science-Projekte ausmachen. Die Beschreibung der Erfolgsfaktoren erfolgt im Kap. 16 des Forschungspartners mosaïc. Bei ERCO wurde die zugrunde liegende Reifegradanalyse auf Basis einer Umfrage mit 19 Teilnehmern aus unterschiedlichen Bereichen der Aufbauorganisation durchgeführt. Die Teilnehmer sind alle mit der Lösung analytischer Aufgaben beschäftigt und stellen einen Querschnitt der in diesem Aufgabenbereich tätigen Personen dar. Im Ergebnis zeigte sich ein hoher Reifegrad im Bereich des Willens, ein Data-Science-Projekt bzw. eine Aufgabenstellung zu lösen, aber auch ein eher niedriger Reifegrad im Bereich des „Könnens“, der Umsetzungskompetenz. Insgesamt konnte aus der Befragung ein eher „mittlerer Reifegrad“ abgeleitet und Handlungsempfehlungen für das Unternehmen gegeben werden, die den Erfolg von Data-Science-Projekten untermauern können.

## 11.5 Fazit

Im Forschungsprojekt AKKORD haben die Projektbeteiligten an der Lösung einer komplexen Prognoseaufgabe gearbeitet. Das angewandte CRISP-DM Modell bietet eine wichtige Richtschnur, um die Herangehensweise in Data-Science-Projekten zu unterstützen. Auch wenn die Prognose/das Projektergebnis nicht immer im definierten
Zielbereich lag, ist deutlich geworden, dass die Anwendung prädikativer Methoden unerlässlich ist, um einen andauernden und nachhaltigen Geschäftserfolg abzusichern.

Bedeutsam ist auch, dass der Kompetenzaufbau und die Etablierung von Data-Science-Projekten, mit dem Vorhandensein von freier Arbeitskapazität in der Aufbauorganisation zwingend einhergehen muss. Data-Science-Projekte benötigen Mitarbeitende die einen hohen Anteil Ihrer Ressource dem Projekt widmen müssen, die Vorkenntnisse als sogenannte Citizen Data Scientist sind hier essentiell, (siehe Kap. 10; Schwenken et al., 2023, S. 81 ff.). Sind diese Voraussetzungen geschaffen, wird es möglich sein, das Forschungsergebnis betrieblich anzuwenden sowie die Prognosemethoden und Algorithmen stetig zu verbessern und anzupassen. Eine weiterführende Untersuchung zur Entwicklung industrieller Datenanalysen, die Mensch, Technik und Organisation berücksichtigt, wird darüber hinaus in Kap. 20 vorgestellt.

## Literatur

- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2008). Time Series Analysis. Forecasting and Control (4. Aufl.). Wiley.

- Cerda, P., & Varoquaux, G. (2020). Encoding high-cardinality string categorical variables. *IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering*, 1–17. https://doi.org/10.1109/TKDE.2020.2992529.

- 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.

- Chatfield, C. (1982). *Analyse von Zeitreihen. Eine Einführung*. Hanser.

- Schwenken, J., Klupak, C., Syberg, M., West, N., Walker, F., & Deuse, J. (2023). Development of a transdisciplinary role concept for the process chain of industrial data science. In A. Khanna, Z. Polkowski, & O. Castillo (Hrsg.), *Proceedings of data analytics and management. Lecture notes in networks and systems* (Bd. 572). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7615-5_7.

- 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.

- West, N., Gries, J., Brockmeier, C., Göbel, J. C., & Deuse, J. (2021a). 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., Schlegl, T., & Deuse, J. (2021b). Feature extraction for time series classification using univariate descriptive statistics and dynamic time warping in a manufacturing environment. *IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering*, 762–768. https://doi.org/10.1109/ICBAIE52039.2021.9389954.
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<figure><img src="image_44.png" /></figure>
Umsetzungsszenario für Neuanlagen oder im
Retrofit bei der automatisierten, industriellen
Fertigung

Tobias Beiß, Edin Klapic, Tina Hardt, Jörn Schwenken und Jochen Deuse

**12.1 Motivation**

Beim Schweißen von Kunststoffen wird der Kunststoff im Schweißbereich der Bauteil-hälften in einen schmelzförmigen Zustand gebracht, der dann durch Druck zusammengepresst und abgekühlt wird, um eine Schweißnaht zwischen den Bauteilhälften zu erzeugen. Die Anforderungen an Schweißverbindungen sind vielfältig und umfassen u. a. hohe Festigkeit sowie Dichtheit gegen Gase und Flüssigkeiten. In der Serien-fertigung werden Kunststoffbauteile häufig nach dem Urformen im Spritzgießprozess durch Schweißen finalisiert. Dabei muss der Schweißprozess alle Toleranzen und Fehler

T. Beiß (✉)
PolyMerge GmbH, Geretsried, Deutschland
E-Mail: tobias.beiss@polymerge.de

E. Klapic
RapidMiner GmbH, Dortmund, Deutschland
E-Mail: eklapic@rapidminer.com eklapic@altair.com

T. Hardt
Real-Time-Systems GmbH, Wittlich, Deutschland
E-Mail: tina.hardt@real-time-systems.com

J. Schwenken · J. Deuse
Technische Universität Dortmund, Dortmund, Deutschland
E-Mail: joern.schwenken@ips.tu-dortmund.de

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de
bewältigen, die aus dem Material, der Lagerung und den Vorverarbeitungsschritten resultieren, um ein spezifikationsgemäß Bauteil zu erzeugen. Dafür steht ein gewisses Prozessfenster zur Verfügung, das während des Ablaufs eingehalten werden muss.

Der Erfolg des Schweißprozesses bzw. die Qualität der Schweißverbindung wird derzeit fast ausschließlich durch das Abfragen statischer Werte bestimmt. Dabei werden beispielsweise das Erreichen einer bestimmten Achsposition (Fügeposition) oder bestimmter Prozesskräfte abgefragt und in ein Toleranzfenster eingegeben. In Fällen komplexer Schweißvorgänge, z. B. mit vielen einzelnen Heizzonen bei großen Bauteilen, gehen jedoch viele Informationen aus dem Prozess verloren, und die erreichten Endwerte sind nur repräsentativ für das gesamte Bauteil. Es kann lokal zur Entstehung von Fehlern kommen, die anhand der detektierten Prozess-Endwerte nicht erkannt werden können. Die Idee des vorliegenden Anwendungsbeispiels besteht darin, mittels vollständiger Datenaufzeichnung und Inline-Auswertungen Anomalien zu erkennen, die durch die Kontrolle fixer Endkennwerte nicht erkannt werden können. Die Erkennung von Anomalien mittels Datenanalysen gilt insbesondere im Qualitätsmanagement als ein relevanter Anwendungsfall industrieller Datenanalysen (Schlegl et al., 2022, S. 1 ff.; West et al., 2021a, b, S. 762). Im Sinne der Prozesskette der industriellen Datenanalyse wird in diesem Kapitel also ein vollständiger Durchlauf der Schritte Datenzugriff, -analyse und -nutzung angestrebt (siehe Kap. 4).

## 12.2 Ablauf des Kunststoffschweißens

Das Schweißen von Kunststoffen erfolgt auf unterschiedliche Weise, abhängig von der Wärmeinbringung. Beispielsweise kann der Kunststoff mittels direkten Kontaktes mit einem heißen Werkzeug, einer Konvektionsströmung, Infrarotstrahlung oder durch Reibung aufgeschmolzen werden (Baur et al., 2022, S. 369; DIN 1910 Teil 3). Der Anwendungsfall entstammt dem Forschungsprojekt AKKORD und behandelt ein Beispiel industrieller Datenanalysen das sich mit dem Heizelementschweißen (HE) beschäftigt (siehe Kap. 1). Der in diesem Kapitel behandelte Anwendungsfall wurde bereits kurz in Kap. 2 eingeführt. Dabei wird der Schweißsteg des Kunststoffbauteils mit einem heißen, metallischen Heizelement in direkten Kontakt gebracht.

Der Schweißzyklus umfasst eine Angleichphase, eine Anwärmphase, eine Umstellphase, eine Fügephase und eine Abkühlphase (Ehrenstein, 2004, S. 179 ff.). Da Kunststoffbauteile meist uneben oder verzogen sind, wird zu Beginn des Schmelzvorgangs durch die bewegliche Achse der Bauteile ein kleiner Teil des Schweißsteges abgeschmolzen und verdrängt, sodass es zu einem vollflächigen Kontakt des Schweißsteges mit dem Heizelement kommt (Angleichphase). Anschließend verweilen die Bauteilhälften auf dem Heizelement, bis ein definiertes Schmelzepolster erreicht ist (Anwärmphase). Nachdem das Heizelement entfernt ist (Umstellphase), werden die Bauteilhälften zusammengepresst, wobei ein Teil der Schmelze in einen Schweißwulst
verdrängt wird und die Bauteilhälften miteinander den Stoffschluss durch Abkühlen ausbilden (Fügephase und Abkühlphase).

### 12.2.1 Prozessparameter und Datenquellen beim Schweißen

Um den Schweißprozess reibungsfrei durchzuführen, müssen verschiedene Randbedingungen und Parameter innerhalb eines für das Material und die Aufgabe geeigneten Prozessfensters liegen. Bei der *PolyMerge GmbH* wird Expertenwissen über den Prozess genutzt, um Erkenntnisse aus der Datensammlung für das Kunststoffschweißen zu gewinnen.

Für eine erfolgreiche Schweißung muss das Heizelement eine bestimmte, materialabhängige Temperatur aufweisen. Das Temperaturfenster variiert je nach dem zu verarbeitenden Kunststoff zwischen 120 und 480 °C. Im Rahmen des Anwendungsfalles werden die Temperaturen kontinuierlich aufgezeichnet, um sie für die Analyse zu nutzen.

Die Achsen der Maschine, die das Heizelement und die Bauteilhälften der Schweißteile in die jeweiligen Positionen bewegen und gegebenenfalls Druck ausüben können, werden durch mehrere Parameter überwacht. Die Zeit, die benötigt wird, um eine bestimmte Position zu erreichen, sowie das Auslesen des elektrischen Stroms (Servo-Antrieb), der für die Bewegung erforderlich ist, enthalten zusätzliche Informationen über die Reibungskräfte von Führungen und Antrieben. Für elektrische Antriebe ist es darüber hinaus möglich, Beschleunigungs- und Verzögerungswerte auszuwerten. Bei pneumatischen Antrieben könnten die Zeit für die Bewegung, der Druck und der Luftverbrauch gemessen werden. In aktuellen Maschinen wird dies oft nicht detailliert überwacht, was das Anwendungsbeispiel potenziell neue Erkenntnisse liefern lässt. Die Daten können für die einzelnen Prozessphasen folgende Aussagen liefern und auf Probleme im Prozess hinweisen

* **Angleichphase:** Eine kombinierte Weg-Zeit-Messung überwacht, ob das Erreichen der Angleichposition immer gleich lang dauert. Eine Verzögerung könnte auf Probleme beim Antrieb (schwergängig), beim Material (falscher Kunststoff) oder bei der Heizelementtemperatur (zu niedrig) hinweisen. Ein zu schnelles Erreichen der Position deutet auf eine eventuelle Materialverwechslung oder eine zu hohe Heizelementtemperatur hin. Die Überwachung der Kraft oder der benötigten Antriebsenergie (Strom oder Luftdruck) ermöglicht eine weitere Einschränkung potenzieller Probleme. Wenn die benötigte Kraft bei einer verkürzten Angleichzeit geringer ist als bei den Vergleichsdaten, könnte die Viskosität des Kunststoffs niedriger sein (falsches Material oder zu hohe Temperatur).

* **Anwärmphase:** Direkt im Anschluss an die Angleichphase wird die Kraft an den Antrieben reduziert, damit die Wärme den Kunststoff in der Tiefe aufschmelzen kann, ohne die Schmelze weiter zu verdrängen. Der Verlauf der Anpresskraft in dieser Phase kann Aussagen über das Relaxationsverhalten des Kunststoffes, während das Material
erweicht wird und schmilzt, liefern. Es ist jedoch aus dem bisherigen Erfahrungs-
schatz über das Kunststoffschweißen nicht gesichert, ob sich in dieser Phase Auf-
fälligkeiten erkennen lassen, die eine Aussage über die Qualität der Schweißnaht
erlauben.

* **Umstellphase:** Beim Umstellen werden die geschmolzenen Schweißstege der Bauteilhälften vom Heizelement abgelöst. Eine Kraftmessung ermöglicht die Messung und Überwachung der Ablösekraft. Durch eine Kombination mit der Wegmessung kann ein Kraft-Weg-Verlauf aufgezeichnet und analysiert werden. Es gibt jedoch keine Gewissheit darüber, ob diese Daten Aussagen über die Eigenschaften des Prozesses enthalten. Daher ist es im Rahmen des Projekts interessant, weitere spezi-fische Daten zu erfassen und mithilfe des vorhandenen Expertenwissens zu ana-lysieren.

* **Fügephase:** In dieser Phase werden die geschmolzenen Schweißstege unter Druck zusammengepresst, um den Stoffschluss in der Schweißverbindung zu erzeugen. In dieser Phase werden ebenfalls Kraft-Weg- und Kraft-Zeit-Verläufe aufgezeichnet und analysiert. Hier können Einflüsse von Antrieben, Führungen, Temperatur der Schmelze und Werkstoffcharakteristika erkannt und charakterisiert werden.

## 12.3 Nachrüstung zur Datenerfassung mittels ARENDAR

Zur Erfassung der Daten aus dem Prozess wurde das IoT-Edge-Gateway ARENDAR eingesetzt. Dieses erfasst Werte aus dem Prozess und übergibt sie an Datenbanken. Zudem kann über eine Webapplikation die Datenaufzeichnung gestartet und aktuelle Werte überwacht werden (siehe Kap. 14). Diese Nachrüstung bestehender Anlagen wird auch als *Retrofitting* bezeichnet (Wöstmann et al., 2019, S. 94 f.) und weiterführend beschrieben. Die weiteren Schritte in dieser Arbeit sind an die Prozesskette der Industriellen Daten-analyse angelehnt (siehe Kap. 4) und betrachten im Folgenden die Erfassung, Analyse und Darstellung von Daten aus einem Anwendungsfall des Kunststoffschweißens.

### 12.3.1 Datenakquisition

Der ARENDAR ist in einer Testanlage von PolyMerge mit einer Kraftmesszelle (analog) und mit der Speicherprogrammierbaren Steuerung, kurz SPS, (digital, LAN) verbunden. Über das Protokoll S7 werden 15 Werte ausgelesen. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um Boole'sche Werte, die bestimmte Prozessphasen der Schrittkette anzeigen. Zu Beginn wurden deutlich mehr Datenpunkte als nötig adressiert, um festzustellen, welche für die Triggerung der Aufzeichnung geeignet sind. Nach einigen Versuchen wurden
folgende Datenpunkte als relevant für die automatisierte Prozessdatenaufzeichnung identifiziert:

* Startsignal zur Triggerung der Aufzeichnung über den Startknopf der Maschine (Bool)

* Wegsignal des Servoencoders am Achsantrieb des Oberwerkzeugs (Digital, Integer)

* Stromaufnahme des Servoantriebes in der SPS intern umgerechnet in einen Kraftwert (Digital, Integer)

* Kraftsignal einer in das Oberwerkzeug eingebauten Kraftmesszelle (Analog, Integer)

* Zwei Temperatursignale aus den Heizelementen für die obere und die untere Bauteil-hälfte (Digital, Integer)

* Signal für Prozessende „EndeFügen“ aus der SPS-Schrittkette (Bool)

Die Daten werden mit einer Abtastrate von 100 Millisekunden erfasst. Ein limitierender Faktor für eine schnellere Erfassung ist dabei hauptsächlich die CPU der SPS beziehungsweise die Anzahl der erfassten Werte. Der ARENDAR führt alle erfassten Werte in einem JSON-Objekt zusammen und gibt die Daten an eine Influx-Datenbank zur permanenten Speicherung weiter. Es stehen zwei Datenbanken zur Auswahl: Eine für Bauteile, die ohne erzeugte Bauteilfehler in den Prozess gegeben wurden und eine für Teile, welche mit Fehlern präpariert wurden. Durch die Triggerung wird die Aufzeichnung zwischen den Schweißungen pausiert, um die Datenmenge zu reduzieren.

### 12.3.2 Webapplikation

Zur nutzerfreundlichen Bedienung der Datenaufzeichnung, zur Überwachung aktueller Werte und zur Darstellung erfasster Werte in Line-Charts wurde eine Webapplikation erstellt. Diese besteht aus derzeit zwei Seiten: Eine für die Steuerung der Messung und die Echtzeitdarstellung der Werte und eine zur Darstellung einzelner Messungen in Form von Line-Charts, auf der gezielt Messungen anhand des Namens ausgewählt und dargestellt werden können.

Abb. 12.1 zeigt exemplarisch die erste Seite mit der Darstellung aktueller Werte (grau hinterlegter Bereich) samt der Benutzeroberfläche (weiß hinterlegter Bereich) mit der Möglichkeit dem Test einen Namen zu geben, eine Datenbank für die Testergebnisse auszuwählen sowie einen Namen und einen Kommentar zum Test in der Datenbank zu hinterlegen. Die Aufzeichnung der Daten wird über die Schaltfläche „Aufzeichnung starten“ initiiert. Dadurch wird gleichzeitig ein Zeitstempel für die Aufzeichnung in der Datenbank hinterlegt.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Abb. 12.1 Webapplikation zum Prozessstart mit Gesamtübersicht</figcaption></figure>

## 12.4 Datenauswertung

Die Datenauswertung eines typischen Prozessablaufs, wie in Abschn. 12.2.1 beschrieben, ist in Abb. 12.2 dargestellt. Die einzelnen Prozessphasen sind gut voneinander abzugrenzen. Zum Prozessstart bekommt der Servoantrieb (grün) einen starken Impuls, um in die Angleich- und Anwärmposition am Heizelement zu fahren. Die Position der Schweißteile (schwarz) am Heizelement bei ca. 118 mm zeigt sich in einem Peak der Kraft in der Messzelle (hellblau). Die Oberfläche des Kunststoffteils wird zunächst mit erhöhter Kraft auf das Heizelement gedrückt, um Oberflächenunbeheiten abzuschmelzen und einen vollflächigen Kontakt herzustellen. Im Anschluss wird die Kraft reduziert und der Kunststoff mittels Wärmeleitung weiter aufgeschmolzen. Anschließend wird das Heizelement entfernt und die geschmolzenen Bauteiloberflächen werden unter Druck gefügt und abgekühlt. Der Regler des Servoantriebes wird dabei permanent angesteuert, um eine voreingestellte Fügeposition zu erreichen und die gewählte Fügekraft dort zu halten.
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Abb. 12.2 Zeitabhängiger Prozessverlauf beim Kunststoffschweißen</figcaption></figure>

## 12.5 Diskussion und Interpretation der Ergebnisse

Nach der Datenauswertung der Versuche konnte ein Programmierfehler in der Maschine identifiziert werden. Normalerweise läuft der Prozess automatisch ab, einschließlich des automatischen Entspannens des geschweißten Bauteils am Ende des Prozesses und dem Zurückkehren der Maschine in die Ausgangsposition. Allerdings erfordert das verwendete Werkzeug einen manuellen Schritt zum Lösen der Spannkraft. Die Maschine muss in der Fügeposition verbleiben, bis der Startknopf betätigt wird, bevor sie in die Ausgangsposition zurückkehrt. Durch die Messungen wurde festgestellt, dass der Antrieb nach Ablauf der Abkühlzeit nicht in der Lageregelung verbleibt, sondern die Kraft stark erhöht wird (siehe Abb. 12.3). Als Reaktion darauf wurde die Schrittkette angepasst und der Fehler behoben.

Durch die Analyse der aufgezeichneten Daten konnte festgestellt werden, dass die Einstellung der Fügeposition zu Beginn nicht korrekt war. Nach Abschluss des Prozesses erreicht die Achse des Oberwerkzeugs eine vorgegebene Position, woraufhin sich der Antrieb ausschaltet und die Kraft am Servoantrieb sofort reduziert wird. Aufgrund der Schwindung, die durch das Abkühlen und Erstarren des Kunststoffs entsteht, nimmt auch die Kraft in der Kraftmesszelle am Oberwerkzeug schnell ab (siehe Abb. 12.4). Dadurch erstarrt der Kunststoff ohne Rest-Fügedruck, was oft zu einer schlechten Schweißnahtqualität führt, da sich Fehlstellen in der Schweißnaht bilden können.

Trotz korrigierter und bereinigter Daten konnten in der automatisierten Datenanalyse nur geringfügige Unterschiede zwischen den untersuchten Proben festgestellt werden. Tendenzielle Abweichungen in der Angleich- und Anwärmphase sowie in der Fügephase sind erkennbar. Diese sind jedoch nicht signifikant genug, damit sie automatisch
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Abb. 12.3 Aufgezeichnete Daten eines ersten Schweißprozesses mit fehlerhafter Funktion der Maschine</figcaption></figure>

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Abb. 12.4 Fügeweg zu gering eingestellt</figcaption></figure>

von KI-Technologie erkannt werden. Eine Ausnahme stellen hier die Proben aus einem anderen Kunststoff-Material dar. Sie zeigen erkennbare Unterschiede bei der Schmelzebildung und dem Fügeweg. Daher ist eine tiefere Analyse der Prozessdaten mit hoher Aufzeichnungsfrequenz weiterhin lohnend. Ein Hinweis auf weitere Effekte ist bereits in der Analyse der Servo-Kraft entlang der Zeitachse zu erkennen (siehe Abb. 12.5). Vor allem in der Fügephase zeigt die Servo-Kraft unterschiedliche Verläufe abhängig von der Fehlerart. So zeigt sich deutlich in Grau, dass das Material 2 mit einem höheren Kraftbedarf gefügt werden muss als das erste Material. Während der Fügephase ist der Servo-Kraft-Verlauf von Gutteilen (blaue Kurve) insgesamt niedriger als bei Fehlteilen. Auch zwischen den Fehlerarten sind Unterschiede im Verlauf zu erkennen.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Abb. 12.5 Mittelwertkurven der Servo-Kraft in der Fügephase mit Abweichungskorridor</figcaption></figure>

Zur Darstellung der Messungen wurde auf der AI-Toolbox ein Analysemodul hochgeladen (siehe Abb. 12.6). Dieses visualisiert den Kraft-Weg-Druck-Verlauf der einzelnen Messungen. Anwender:innen können sich über die Messungsnummer die zu analysierende Messung ausgeben. Das Modul soll dabei helfen, dass sich Anwender:innen einen schnellen Überblick über die Messung verschaffen können, damit sie ggf. erste Auffälligkeiten entdecken können.

Bei der beispielhaften Messung handelt es sich um eine fehlerhafte Schweißung. Die Messung zeigt nur im hinteren Verlauf Auffälligkeiten. Es ist zu sehen, dass die Servo-kraft (grün) und die Druckmessdose (blau) nach oben ausschlagen. Dies ist zurückzuführen darauf, dass der Weg des Schlittens scheinbar minimal zugenommen hat (orange). Diese geringen Abweichungen in der Steuerung können zu einem fehlerhaften Teil führen.
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Abb. 12.6 Analysemodul zur Selektion und Darstellung von Einzelprozessen</figcaption></figure>

## 12.6 Fazit

Die automatisierte Sammlung von Daten einer industriellen Produktionsmaschine hat schon bei der manuellen Auswertung zahlreiche Schwächen im Prozess aufgezeigt, die dadurch behoben werden konnten. Die automatisierte Erkennung von Anomalien oder Fehlern im Prozess funktionierte aufgrund des möglichen Versuchsumfangs und der Parametervariation im Labormaßstab nicht zuverlässig. Doch auch hierbei konnten bei entsprechender Darstellung und kombiniert mit Expertenwissen Unterschiede in den Prozessabläufen erkennbar gemacht werden. Es wird erwartet, dass insbesondere bei den Daten aus industrieller Serienproduktion durch die entsprechende Stückzahl deutlich mehr Effekte erkennbar sind. Eine weitere Möglichkeit stellt die erweiterte Betrachtung einer durchgängigen Datenanalysequalität im Prozess dar (West et al., 2021a, b, S. 131 ff.). Es ist geplant, mit dem Referenzkunden aus dem Projekt weiterhin Daten der Anlage zu erfassen und zu analysieren. Abschließend sei für eine ausführlichere Betrachtung der Weiterentwicklung industrieller Datenanalysen im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation auf die zusammenfassenden Arbeiten in Kap. 20 hingewiesen.
Literatur

Deutsches Institut für Normung e. V., (1977). DIN 1910 Teil-3:1977-09 Schweißen; Schweißen von Kunststoffen, Verfahren. Beuth.

Gehde, M. (2022). Fügen In E. Baur, T. A. Osswald, & N. Rudolph (Hrsg.), *Saechtling Kunststoff Taschenbuch* (32. Aufl.). Hanser

Gehde, M. (2004). Heizelementschweißen. In G. W. Ehrenstein (Hrsg.), *Handbuch Kunststoffverbindungstechnik* (S. 1789–196). Hanser.

Schlegl, T., Schlegl, S., Tomaselli, D., West, N., & Deuse, J. (2022). Adaptive similarity search for the retrieval of rare events from large time series databases. *Advanced Engineering Informatics*, 52, 101629. https://doi.org/10.1016/j.aei.2022.101629.

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 Industriroboter* (S. 94–106). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-59317-2_10.

West, N., Schlegl, T., & Deuse, J. (2021). Feature extraction for time series classification using univariate descriptive statistics and dynamic time warping in a manufacturing environment. *IEEE 2nd International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering* (S. 762–768). https://doi.org/10.1109/ICBAIE52039.2021.9389954.

**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.
Konzipierung und Entwicklung eines
auf Konzepten und Methoden zum
Kompetenzaufbau und zur Kompetenzsicherung
basierenden digitalen Wissensdienstes

Volker Zimmermann, Rebekka Adams und Christopher Klupak

**13.1 Motivation**

Die Verbreitung moderner Informations- und Kommunikationstechnologien sowie die technologischen Möglichkeiten zur systematischen und umfassenden Erfassung von Daten ermöglichen den Aufbau dynamischer Informationsspeicher bisher unbekannter Größe und Güte (Eickelmann et al., 2015, S. 738 f.). Dies hat zur Folge, dass die Analyse und Interpretation ebendieser Daten sowie die effiziente Nutzung des generierten Wissens zunehmend in den Fokus von Unternehmen rücken (Deuse et al., 2014, S. 373 ff.; West et al., 2022a, S. 3 ff., b, S. 615 f.). Dem steht jedoch ein Mangel an erforderlichen Kompetenzen und Einführungsstrategien sowie an strategisch ausgerichteten, praktikablen Dienstleistungs- und Technologieangebote gegenüber, um die massiven Potenziale moderner Methoden der Datenvernetzung und -analyse nutzen zu können.

Die Schaffung einer vollständigen, vernetzten und integrierten Datenbasis, die Auf-
bereitung der Daten und die Verknüpfung komplexer Datenstrukturen erfordern darüber
hinaus neben einem großen Zeit- und Ressourcenaufwand vor allem auch differenzierte

<footnote>V. Zimmermann (✉) · R. Adams
NEOCOSMO GmbH, Saarbrücken, Deutschland
E-Mail: volker@neocosmo.de</footnote>

<footnote>R. Adams
E-Mail: rebekka@neocosmo.de</footnote>

<footnote>C. Klupak
Universität Hamburg, Hamburg, Deutschland
E-Mail: christopher.andre.klupak@uni-hamburg.de</footnote>
und tiefergreifende Kompetenzen der Mitarbeitenden. Daher ist es von großer Wichtigkeit, Methoden und Plattformen zur effizienten Kompetenzvermittlung von Beginn an mitzugestalten und hier moderne Lösungen anzubieten, einzuführen und nachhaltig zu etablieren.

Die Konzipierung und Entwicklung eines digitalen Wissensdienstes für den Themenbereich Industrielle Datenanalyse, der jederzeit von Mitarbeitenden in KMU zum Kompetenzaufbau genutzt werden kann, wurde deshalb zu einem wichtigen Ziel im Rahmen des AKKORD-Projekts (siehe Kap. 1 und 2). Während der Leistungsbereich sich primär mit der inhaltlichen und fachlichen Konzeption beschäftigt (siehe Kap. 6), wird in diesem Anwendungsfall der Fokus auf die technische Umsetzung des digitalen Wissensdienstes gelegt. Im Kapitel wird die im Rahmen des Anwendungsfalls entwickelte und umgesetzte Work&Learn-Plattform zur Kompetenzentwicklung und -sicherung genauer dargestellt sowie auf deren Erprobung in der praktischen Anwendung und auf mögliche Transfermaßnahmen eingegangen.

## 13.2 Umsetzung des Anwendungsfalls mit den entwickelten Ergebnissen

Dass Industrie 4.0 es erfordert, die Kompetenzprofile von Mitarbeitenden auf unterschiedlichen Ebenen weiterzuentwickeln (Spöttl et al., 2016, S. 4 ff.; Arnold et al., 2016, S. 1), ist eine wichtige Erkenntnis, die für die Umsetzung des Anwendungsfalls „KMUgerechte Kompetenzentwicklung für industrielle Datenanalyse“ relevant ist. Außerdem ist von Relevanz, dass der informelle Wissenserwerb zwischen 70–90 % der Kompetenzentwicklung in der betrieblichen Realität ausmacht (Cerasoli et al., 2018, S. 203 f.), gerade wenn es sich um neue und schnell entwickelnde Themen handelt. Um eine entsprechende digitale Plattform zur Verfügung stellen zu können, wurden zunächst messbare Kompetenzen definiert und Messinstrumente entwickelt. In der Folge konnten im Rahmen des Projekts eine digitale Serviceplattform entwickelt, technologische Lernmodule generiert und verschiedene Kollaborationsmöglichkeiten innerhalb der Plattform integriert werden. Abschließend wurde die Plattform durch Testläufe validiert und optimiert.

### 13.2.1 Definition und Ermittlung datenwissenschaftlicher Kompetenzen

Der effiziente und effektive Einsatz von Datenanalysetechnologien stellt besondere Anforderungen an die Kompetenzen in datenwissenschaftlichen Rollen. Entsprechend besteht einerseits die Notwendigkeit zur Bereitstellung situierter Lernmodule zur anwendungsbezogenen, individuellen Kompetenzentwicklung. Andererseits ist die Entwicklung von Strukturen und praxisorientierten Handlungsempfehlungen erforderlich, die die Erfassung von Kompetenzen und die anwenderübergreifende Vernetzung
ermöglichen. Dabei sind objektive Leistungstests einer generellen Selbsteinschätzung vorzuziehen (Nickolaus et al., 2016, S. 12 f.), weshalb im Rahmen des Projekts die Möglichkeit zur Absolvierung von objektiven Abschlusstests entwickelt und bereitgestellt wurde.

Generell ist davon auszugehen, dass bei weitem nicht alle Nutzer:innen der Plattform einen IT-Hintergrund haben werden und dass sich der Großteil der potenziellen zukünftigen Nutzer:innen bisher noch nicht ausführlich mit dem Themenbereich der Industriellen Datenanalyse beschäftigt haben. Deshalb besteht die Notwendigkeit, dass sowohl grundlegende Kurse für Anfänger:innen als auch für Fortgeschrittene auf der Plattform angeboten, eine übersichtliche Darstellung gewährleistet und eine Suchfunktion zur Unterstützung bereitgestellt werden sollten. Außerdem sind schnelle und einfache Kommunikationswege von Bedeutung: Fragen sollten direkt in der Plattform und im entsprechenden Inhalt gestellt werden können. Zudem wird ein Bedarf an Kontaktmöglichkeiten zu Expert:innen erforderlich sein, die im Betrieb des jeweiligen Nutzenden unter Umständen nicht oder nur marginal gegeben sind.

Auf Literaturbasis konnten Kompetenzanforderungen ermittelt und zentrale Kompetenzrollen in Form von sogenannten Personas (Data Engineer, Data Scientist, Domänenexpert:in, Projektmanager:in, Geschäftsführer:in) definiert werden, worauf in Kap. 7 genauer eingegangen wird. Neben dem Anfänger- (Basic-) und dem Fortgeschrittenen- (Advanced-)Kurs sowie Zusatzlektionen und Best-Practice-Trainings wurden entsprechend Kompetenzrollenbezogene Kurspfade zusammengestellt, die von Nutzer:innen der Plattform absolviert und mit einem Abschlusstest abgeschlossen werden können. Das Gesamtergebnis der einzelnen Nutzer:innen für einen solchen rollenbezogenen Abschlusstest kann von entsprechend berechtigten Administrator:innen im Backend eingesehen werden. Basierend auf dem Ergebnis wird den Absolvent:innen ein Zertifikat für die erfolgreiche Beendigung eines Kompetenzrollenbezogenen Kurses ausgestellt.

### 13.2.2 Entwicklung eines digitalen Wissensdienstes

Um Wissen, Kollaboration und Kompetenzentwicklung im Themenbereich Industrielle Datenanalyse für möglichst viele Nutzer:innen in Unternehmen einfach zugänglich zu machen, bietet sich die Entwicklung eines digitalen, plattformbasierten Ansatzes an. Durch die Entwicklung einer digitalen Plattform wird zudem der verstärkten Nachfrage nach Lösungen nachgegangen, die einen zeit- und ortsunabhängigen Kompetenzaufbau gestatten (Syberg et al., 2023, S. 64 ff.).

Der im Rahmen des Projekts konzipierte und entwickelte Wissensdienst für den Themenbereich Industrielle Datenanalyse hat sich im Projektverlauf durch die Integration verschiedener Funktionen und durch die Verlinkung der einzelnen Teillösungen zu einer Serviceplattform entwickelt, für die sich die Bezeichnung Work&Learn-Plattform etabliert hat. Diese beinhaltet einen Lern-, einen Community-, einen Service-, einen Magazin-, einen Wiki- und einen News-bzw. Channelbereich. Die
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**Abb. 13.1** Einblick in den Lern-, den Magazin- und den Communitybereich der Work&Learn-Plattform</figcaption></figure>

Registrierung auf der Plattform wird durch die Möglichkeit zur Selbstregistrierung oder per Azure Login gegeben (Abb. 13.1).

Nach dem Login gelangen Nutzer:innen auf die Startseite, von welcher aus sie in alle Bereiche der Work&Learn-Plattform gelangen können. Es gibt verschiedene Bereiche, die Inhalte thematisch verorten und nachfolgend beschrieben werden.

* **Neuigkeiten:** Der Einstieg in den Neuigkeitenbereich ist am Ende der Startseite verortet, wo News zu verschiedene Themenkanälen angezeigt werden. Diese Themenkanäle können vom Nutzer:innen abonniert werden.

* **Kursübersicht:** In der Rubrik „Kurse“, die den zentralen Kern des Lernbereiches darstellt, kann auf die in der Plattform erfassten Kurse (Inhalte des Basic-Kurs, Advanced-Kurs, Kompetenzrollenbezogene Kurse) zugegriffen werden. AKKORD-Kurse wurden in Zusammenarbeit mit den Partnern des Konsortiums konzipiert und eingestellt, externe Kurse verweisen auf Weiterbildungsmöglichkeiten auf anderen Plattformen. Genauere Informationen zu den entwickelten Lernmodulen sind im Abschn. 13.2.3 zu finden. Auf die im Rahmen des AKKORD-Projekts entwickelten sowie erfassten AKKORD-Kurse wird im Kap. 7 detaillierter eingegangen.

* **Magazin:** Die Rubrik „Magazin“ bietet die Möglichkeit, den Nutzer:innen relevante und aktuelle Artikel rund um das Thema Industrielle Datenanalyse zur Verfügung zu stellen. Neben der Artikelübersicht in Kachelform werden eine Auflistung der meistgelesenen Magazinartikel sowie der verfügbaren Themen in Form von Tags angezeigt.
Über die Tags können sich Nutzer:innen die zu einem Data Science-Schlagwort im System erfassten Artikel anzeigen lassen.

* **Wissensdatenbank:** Die Wiki-Wissensdatenbank (kurz: Wiki) stellt eine weitere Rubrik in der Work&Learn-Plattform dar, die Nutzer:innen die Möglichkeit bieten, aktiv, inhaltlich mitzuwirken und fachlichen Input zu bestimmten Themen einzubringen. So können Nutzer:innen Wiki-Einträge zu zentralen Data Science-Schlagworten erweitern, sodass sich innerhalb Plattform das Netzwerk an Inhalten als Nachschlagewerk für Definitionen oder für Erklärungen zu den einzelnen Themen eignet. Insgesamt fördert das Wiki ein kollaboratives Arbeiten und passt sich durch die offene Administration an die Bedürfnisse der Nutzer:innen an.

* **Community:** Der „Community-Bereich“ erlaubt den Nutzer:innen einen Gruppenbzw. Rollenbezogenen Austausch durch die Möglichkeit zum Verfassen von Beiträgen, die anschließend für alle Gruppenmitglieder einsehbar sind. Auf diese Art und Weise können themenspezifische Fragen in entsprechenden Gruppen diskutiert und beantwortet werden. Genauere Informationen zu dem Community-Bereich sind im Abschn. 13.2.4 und im Kap. 8 zu finden.

Darüber hinaus wurden verschiedene Personalisierungsoptionen fachlich konzipiert und entwickelt. Innerhalb der Einstellungen bietet sich dem Nutzenden die Möglichkeit, bestimmte Themen-Kanäle zu abonnieren, deren Inhalte entsprechend auf der Startseite angezeigt werden. Außerdem kann konfiguriert werden, über welche Aktionen im System (z. B. ein neuer Kommentar im abonnierten Inhalt) der Nutzende benachrichtigt werden möchte. In der Toolbar sind die von den Partnern entwickelten Services und Bausteine verlinkt, sodass sie als Absprungsbrett für weitere AKKORD-Tools dient. Auch hierfür findet der Nutzende Konfigurationsoptionen in den Einstellungen, um die Toolbar personalisieren zu können. Im Profil lassen sich neben dem Hochladen eines Profilbildes auch Angaben zum Nutzenden machen wie beispielsweise über die Organisation/das Unternehmen, die eigene Position und Expertise sowie über Kontaktinformationen, um passende Ansprechpersonen auf der Plattform finden zu können. In der Rubrik „Meine Seite“ wird jedem Nutzenden die Möglichkeit gegeben, sich eine persönliche Übersicht der wichtigsten Inhalte aus dem Service-Bereich zu erstellen. Hier können also BestPractice-Beschreibungen, Projektpartnerinformationen, AKKORD Baustein-Inhalte und Success Story-Seiten der einzelnen Projektpartner ausgewählt werden.

Um Nutzer:innen die Möglichkeit zu geben, ihre Kenntnisse in einzelnen Themenbereichen wie beispielsweise „Big Data“ oder „Data Mining“ zu vertiefen, aber auch um einen auf ihre Rolle im Unternehmen bezogenen AKKORD-Kurs vorgeschlagen zu bekommen, wurde eine Empfehlungsfunktion in die Work&Learn-Plattform integriert. Nach dem Abspeichern der individuellen Angaben im Nutzerprofil (Kompetenzrolle, Themengebiete) werden passende Content-Empfehlungen für den jeweiligen Nutzenden gemacht, welche unter der Rubrik „Empfehlungen“ in der Hauptnavigation eingesehen werden können. Durch diese Empfehlungsfunktion wird eine auf den Nutzenden und damit seine/ihre Interessen und Position im Unternehmen zugeschnittene Empfehlung
der auf der Plattform zur Verfügung stehenden Lerninhalte und -materialien ermöglicht. Die Anpassung auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer:innen wird damit gewähr-leistet. Der Nutzende hat jederzeit die Möglichkeit, seine Angaben anzupassen oder auch ohne die Verwendung der Empfehlungsfunktion die Work&Learn-Plattform zu nutzen.

### 13.2.3 Generierung technologiebasierter Lernmodule

Es wurden zahlreiche Lektionen zum Themenbereich der Industriellen Datenanalysen in die Kollaborationsplattform integriert, die sich dem Basic-Kurs, dem Advanced-Kurs bzw. den Kompetenzrollenbezogenen Kursen zuordnen lassen. Durch diese Einteilung wird Einsteiger:innen sowie Nutzer:innen mit ersten Kenntnissen in diesem Themen-bereich die Möglichkeit gegeben, sich basierend auf dem eigenen Kenntnisstand weiter-zubilden.

Die Kurs-Übersichtsseite der AKKORD Work&Learn-Plattform ist so strukturiert, dass ein bestmöglicher Überblick über das Kursangebot gewährt wird. Zunächst werden die dem Basic-Kurs zugeordneten AKKORD-Kurse unter einem entsprechenden Reiter angezeigt, darunter die dem Advanced-Kurs zugeordneten AKKORD-Kurse. Außerdem werden die Kompetenzrollenbezogenen AKKORD-Kurse gebündelt dargestellt sowie abschließend die externen Kurse, die auf Weiterbildungsmöglichkeiten auf anderen Platt-formen verweisen.

Um den Nutzer:innen einen kurzen Einblick in die AKKORD-Kurse von der Kurs-übersichtsseite zu geben, wird in den Kurskacheln neben einem Vorschaubild, der Über-schrift und einer kurzen Zusammenfassung die Bewertung des Kurses durch weitere Nutzer:innen (Sterneranking) ersichtlich. Den Nutzer:innen bietet sich außerdem die Möglichkeit einen AKKORD-Kurs zu favorisieren, sodass dieser für ihn oder sie zu Beginn der Übersicht angezeigt wird. Sollte der Nutzer bereits einen Kurs begonnen haben, wird ein Fortschrittsbalken sichtbar, sodass der Bearbeitungsstand immerwährend ersichtlich ist.

Wählt ein Nutzender einen der Kurse aus, so gelangt er oder sie auf die Kursseite, die immer einem ähnlichen Aufbau folgen, um den Nutzer:innen die bestmögliche Orientierung zu ermöglichen. Nach einer Einführung in den Kurs wird ein Überblick über die zugehörigen Sublektionen, den zeitlichen Umfang und die Lernziele gegeben. Darunter kann über die Kacheln auf die einzelnen Sublektionen zugegriffen werden. Die Kurse und Sublektionen bestehen aus einem Haupttext, welcher mit verschiedenen Edel-steinen („Gemstones“) und interaktiven Elementen ausgebaut ist. Zu diesen zählen u. a. Bilder, Youtube-Videos, Slide-Shows, Quizzes, Zitate, weiterführende Links und viele weitere. Nutzeraktivierende und interaktive Elemente sind ein wesentlicher Bestandteil, welche die Motivation der Nutzer:innen steigern und einen positiven Einfluss auf den Lernprozess haben (Hamari & Koivisto, 2015, S. 422).
### 13.2.4 Integration von Kollaborationsmöglichkeiten

Neben kreativen Lehr- und Lernmethoden werden Lernerlebnisse insbesondere durch Interaktion, beispielsweise mit weiteren Nutzer:innen und Themeninteressierten, erzeugt (Geschwill et al., 2019, S. 38). Um entsprechend schnelle und einfache Kommunikationswege sowie Kontaktmöglichkeiten zu Nutzer:innen und Fachexpert:innen zu ermöglichen, wurden verschiedene Kollaborationsfeatures in die Work&Learn-Plattform integriert, die im Folgenden aufgelistet und in Kap. 8 genauer dargestellt werden.

Die Kommentarfunktion ermöglicht den Nutzenden, sich zu Beiträgen zu äußern und Fragen direkt auf den Beitragsseiten zu stellen. Das Benutzerverzeichnis bietet darüber hinaus die Möglichkeit, Kontaktinformationen aus den Nutzerprofilen zu entnehmen und mit Expert:innen und weiteren Themeninteressierten in Kontakt zu treten. Über die Möglichkeit, Beiträge in den Community-Gruppen zu verfassen, können generelle und themenspezifische Fragen schnell und unkompliziert beantwortet und ein Themenbezogener Austausch ermöglicht werden.

### 13.2.5 Erprobung in der praktischen Anwendung

Die einzelnen Bereiche der Work&Learn-Plattform wurden im Rahmen des Projekts durch verschiedene Testphasen seitens der Projektpartner und einzelner externer Partner (beispielsweise von Messebesucher:innen verschiedener Fachmessen und Tagungen) getestet und validiert. Außerdem wurden im Rahmen einzelner Konsortialtreffen gemeinsame Testszenarien durchgespielt und evaluiert.

Im Projektverlauf wurde deutlich, dass die entwickelte Kollaborationsplattform weitere Möglichkeiten im Hinblick auf die inhaltliche Erweiterung bietet, was bereits im Rahmen des Projekts getestet wurde, jedoch insbesondere auch zukunftsperspektivische Potenziale aufzeigt. Beispielsweise wurde die Work&Learn-Plattform um relevante Inhalte für die Zielgruppe „Berufsschule“ erweitert, eine entsprechende Rolle im Nutzerprofil hinzugefügt und ein zugehöriger AKKORD-Kurs speziell hierfür eingepflegt. Abschließend erfolgte die praktische Anwendung und Validierung im Rahmen eines Berufsschulprojekttages.

## 13.3 Transfermaßnahmen und Umsetzung im Referenzbaukasten

Die Work&Learn-Plattform dient als Bündelungsplattform für die einzelnen AKKORD-Services. Auf ihr sind die entwickelten Lernmodule sowie verschiedene Möglichkeiten zur Kollaboration der Nutzenden integriert. Zu den seitens der Projektpartner entwickelten Lösungsansätze wurden Informationen im Servicebereich zur Verfügung gestellt und entsprechende Verlinkungen zu diesen in die Toolbar sowie in der Rubrik „Services“ aufgenommen. Über diese Verlinkungen können die Nutzer:innen zu den
jeweiligen Lösungsansätzen (Datenbackend-Systeme, Analysebaustein) aus den einzelnen Leistungsbereichen gelangen.

Während die Testphasen im Rahmen der Projektlaufzeit überwiegend von Projektpartnern absolviert wurden, wäre das Ausrollen für externe Unternehmen zu Optimierungs- und Validierungszwecken eine mögliche Transfermaßnahme.

## 13.4 Fazit

Im Rahmen des Anwendungsfalls konnte die Konzipierung und Entwicklung eines digitalen Wissensdienstes für den Themenbereich Industrielle Datenanalyse erfolgen, der jederzeit und kostenlos von Mitarbeitenden in KMU zum Kompetenzaufbau genutzt werden kann – sowohl um formell Kompetenzen aufzubauen als auch um informell Wissen abzurufen. Nach der Definition und Ermittlung datenwissenschaftlicher Kompetenzen wurde im Rahmen des Projekts der digitale Wissensdienst entwickelt, technologiebasierte Lernmodule generiert und Kollaborationsmöglichkeiten sowie ein Servicebereich integriert. Durch Testläufe wurde die Plattform abschließend validiert und optimiert.

Mit der Work&Learn-Plattform konnte eine moderne Lösung zum Kompetenzaufbau und -sicherung geschaffen werden, auf der Lerninhalte für Einsteiger:innen und Fortgeschrittene bereitgestellt werden und die durch die Umsetzung als Online-Plattform mit der Möglichkeit zur Selbstregistrierung für Interessierte jederzeit zur Verfügung steht. Durch die Bündelung von Lern-, Community-, Service-, Magazin-, Wiki- und Neugkeiten-Bereich in einer Online-Plattform wird den Nutzer:innen über Kompetenzaufbau und -sicherung hinaus die Aneignung von Wissen zum Themenbereich ermöglicht und die Chance zum Austausch und zur Vernetzung mit weiteren Themeninteressierten und Fachexpert:innen über die integrierten Kollaborationsfunktionen gegeben.

Wie bereits in Abschn. 13.2.5 hervorgehoben wurde, bietet die Work&Learn-Plattform Erweiterungs- und Ausbaupotenzial in verschiedener Hinsicht. Einerseits ist die Möglichkeit zum Ausbau und der Aktualisierung des bestehenden Lernangebots gegeben und andererseits können weitere Zielgruppen adressiert und Inhalte zu weiteren Themengebieten hinzugefügt werden. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, externe Kursangebote zu präsentieren und bereitzustellen, um das AKKORD-Kursangebot bestmöglich zu erweitern. Kap. 20 stellt einen abschließenden Ausblick auf die derzeit stattfindende Transformation Industrieller Datenanalysen im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation vor.

## Literatur

* Arnold, D., Butschek, S., Steffes, S., & Müller, D. (2016). *Forschungsbericht 468 -Digitalisierung am Arbeitsplatz.*

* Cerasoli, C. P., Alliger, G. M., Donsbach, J. S., Mathieu, J. E., Tannenbaum, S. I., & Orvis, K. A. (2018). Antecedents and outcomes of informal learning behaviours: A meta-analysis. *Journal*
of Business and Psychology, 33(2), 203–230. Springer. https://doi.org/10.1007/s10869-017-9492-y.

Deuse, J., Erohin, O., & Lieber, D. (2014). Wissensentdeckung in vernetzten, industriellen Datenbeständen. In H. Lödding (Hrsg.), *Wie intelligente Vernetzung und kognitive Systeme unsere Arbeit verändern* (S. 373–395). Gito (Schriftenreihe der Hochschulgruppe für Arbeits- und Betriebsorganisation e. V).

Eickelmann, M., Wiegand, M., Konrad, B., & Deuse, J. (2015). Die Bedeutung von Data-Mining im Kontext von Industrie 4.0. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb*, 110(11), 738–743.

Geschwill, R., Nieswandt, M., & Zimmermann, V (2019). *EdTech in Unternehmen – Lernen als Schlüssel für Innovation und Wachstum in Zeiten der Digitalisierung*. Springer Gabler.

Hamari, J., & Koivisto, J. (2015). Why do people use gamification services? *International Journal of Information Management*, 35(4), 419–431. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.04.006.

Nickolaus, R., & Walker, F. (2016). Kompetenzorientierung in der beruflichen Bildung. In A. Dietzen, R. Nickolaus, B. Rammstedt, & R. Weiß (Hrsg.), *Berichte zur beruflichen Bildung. Kompetenzorientierung: Berufliche Kompetenzen entwickeln, messen und anerkennen* (S. 7–28). W. Bertelsmann Verlag GmbH & Co. KG, Bielefeld.

Spöttl, G., Gorlt, C., Windelbrandt, L., Grantz, T., & Richter, T. (2016). *Auswirkungen auf Aus- und Weiterbildung in der M+E Industrie*. Bayme vbm.

Syberg, M., West, N., Schwenken, J., Adams, R., & Deuse, J. (2023). Requirements for the development of a collaboration platform for competency-based collaboration in industrial data science projects. In F. P. García Márquez, I. Segovia Ramírez, P. J. Bernalte Sánchez, & A. Muñoz del Río (Hrsg.), *IoT and Data Science in Engineering Management. CIO 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies* (Bd. 160, S. 64–69). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-27915-7_12.

West, N., Schwenken, J., & Deuse, J. (2022a). Comparative study of methods for the real-time detection of dynamic bottlenecks in serial production lines. In H. Fujita, P. Fournier-Viger, M. Ali, & Y. Wang (Hrsg.), *Advances and trends in artificial intelligence. Theory and practices in artificial intelligence* (S. 3–14). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08530-7_1.

West, N., Syberg, M., & Deuse, J. (2022b). A holistic methodology for successive bottleneck analysis in dynamic value streams of manufacturing companies. *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.
Tina Hardt, Hans-Joachim Mieves, Christoph Marx und Christian
Meisberger

**14.1 Motivation**

Bei der Umsetzung von Projekten im Kontext von Industrie 4.0 (I4.0) ist meist die erste Aufgabe, Daten aus der Produktion (Operations Technology; OT) in dafür vorgesehene Verarbeitungsinfrastruktur (Information Technology; IT) zu transferieren. Dieser Schritt entspricht der ersten Phase der Prozesskette der Industriellen Datenanalyse (siehe Kap. 4). Diese Aufgabe bringt zum einen Herausforderungen in Bezug auf die Sicherheit der OT mit (s. z. B. Hardt et al., 2021, S. 40 f.; Hengel & Hardt, 2020, S. 58 f.) und zum anderen weitere verschiedene Herausforderungen, die direkt mit der Datenerfassung zusammenhängen und die im nächsten Abschnitt aufgeführt werden.

**14.1.1 Herausforderungen nachträglicher Datenakquisition**

Ein Problem bei der Datenerfassung stellen heterogene Datenquellen dar. In modernen Anlagen werden viele relevante Daten in der *Speicherprogrammierbaren Steuerung*

T. Hardt (✉) · H.-J. Mieves · C. Marx · C. Meisberger

Real-Time-Systems GmbH, Wittlich, Deutschland

E-Mail: tina.hardt@real-time-systems.com

H.-J. Mieves

E-Mail: joachim.mieves@real-time-systems.com

C. Marx

E-Mail: christoph.marx@real-time-systems.com

C. Meisberger

E-Mail: christian.meisberger@real-time-systems.com
(SPS) der Anlage erfasst und können von dort ausgelesen werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, Daten aus einer SPS auszulesen. Eine besonders einfache Methode ist z. B. bei SPS-Systemen der Firma SIEMENS möglich. Hier kann über das S7 Protokoll direkt auf alle SPS-Variablen (z. B. Merker, Datenbausteine, Eingänge, Ausgänge, Zähler) lesend und schreibend zugreifen, sofern die jeweilige SPS nicht im sogenannten „optimierten Modus“ läuft. Eine potenzielle Folge, die dabei allerdings beachtet werden muss, ist eine eventuell resultierende Verlängerung der Zykluszeit. Generell hat jeder Hersteller für den Zugriff auf eine SPS sein eigenes proprietäres Protokoll. Darüber hinaus kann auch z. B. über Standards wie *modbus* oder *OPC UA* auf viele SPS-Systems zugegriffen werden. Allerdings muss der Zugriff über OPC UA speziell eingerichtet werden und kann z. B. nach einem Update der SPS durch den Hersteller wieder überschrieben werden. Außerdem erhöht diese Art des Zugriffs die CPU-Last und kann die Echtzeitfähigkeit beeinträchtigen.

In älteren Anlagen oder wenn z. B. die Datenlage in der SPS nicht ausreichend ist, müssen Daten zusätzlich aus verbauter oder externer Sensorik/Aktorik oder aus Feldbussen ausgelesen werden. Beim Anbringen von externer Sensorik oder auch beim Zugriff auf die SPS ist übrigens stets darauf zu achten, dass keine Aktionen durchgeführt werden, die die Garantie des Herstellers verletzen.

Liegen verschiedene Datenquellen in einem System vor, bringt dies wiederum weitere Herausforderungen mit sich. Zum einen haben diese Datenquellen meist unterschiedliche physikalische Schnittstellen (z. B. LAN, seriell, Funk, ...) mit denen man sich physikalisch verbinden können muss und zum anderen herrschen für gewöhnlich in unterschiedlichen Produkten auch unterschiedliche Protokolle und Schnittstellen zur Datenkommunikation (z. B. OPC UA, MQTT, modbus, CoAP, RS485, S. 7, 5G, LoRaWAN, LTE, WLAN, ...), die man wiederum „sprechen“ können muss, um die Daten abzugreifen. Außerdem müssen die Daten unter Umständen bei nichtechtzeitfähigen Systemen oder Transportwegen zeitlich synchronisiert werden, um zu passenden Datensätzen zu einem Event zusammengestellt werden zu können. D. h. es sind entweder zeitsynchronisierte Datenquellen notwendig, die einen Erfassungszeitpunkt zum erfassten Wert mitliefern oder bei der Abtastung durch z. B. ein Gateway muss dieses einen Zeitstempel vergeben.

Ebenso kann es vorkommen, dass ein Prozess unterschiedliche Datensenken hat (Datenbanken, wie z. B. *MySQL*, *LiteInflux-DB*, *CSV*-Dateien, *ERP*-Systeme, ...), auch mit diesen muss man kommunizieren können, um die Daten dort ablegen zu können. Eventuell ist auch eine Visualisierung der Daten oder eine Darstellung historischer Daten in Linien-Diagrammen notwendig, die umgesetzt werden muss.

Unter Umständen stellen zudem die Schnelligkeit bzw. Abtastrate sowie die Auflösung bzw. Bittiefe der benötigten Daten, ein Problem dar. Es muss sichergestellt werden, dass alle Komponenten, aus denen Daten erhoben werden, die Daten schnell genug erheben und auch kommunizieren können und die gewünschte Genauigkeit liefern. Ist dies nicht der Fall, müssen Strategien erarbeitet werden und gegebenen-
falls zusätzliche Komponenten recherchiert werden, mit denen das betrachtete System nachgerüstet werden kann, um die vorliegenden Anforderungen an Schnelligkeit und Genauigkeit zu erfüllen. Weiterhin müssen Daten zwischengespeichert werden können, falls es zu kurzen Unterbrechungen und Verzögerung beim Schreiben der Daten kommt.

Dieser Abschnitt hat zusammenfassend aufgezeigt, wie vielfältig die Probleme und Herausforderungen zur Bereitstellung der benötigten Datengrundlage für I4.0-Prozesse sind. Im folgenden Abschnitt werden praktische Tipps und Lösungsstrategien für die Erfassung von Daten vorgestellt.

### 14.1.2 Gateways und Retrofitting im produzierenden Gewerbe

Maschinen und Anlagen, die nicht über entsprechende Technologien zur Vernetzung verfügen, können bei Bedarf mithilfe vom sogenannten *Retrofitting* auch nachträglich in I4.0-Prozesse integriert werden (Wöstmann et al., 2019, S. 94 ff.). Zur Erfassung und Anbindung von Daten verschiedener Quellen sind typischerweise industrielle Netzwerkknoten erforderlich, die Systeme mit unterschiedlichen Übertragungsprotokollen miteinander verbinden und auch als *Gateways* bezeichnet werden. Diese haben in der Regel mehrere physikalische Schnittstellen und beherrschen verschiedene Protokolle, um so Daten aus diversen Quellen auslesen zu können. Einige Gateways ermöglichen die Vorverarbeitung von Daten und können so erhobene Daten z. B. auf gewünschte Formate vor der Datenweitergabe transformieren oder diverse Kenngrößen wie beispielsweise Minima, Maxima, Durschnitt oder Varianz berechnen. Durch letzteres kann die Übertragung von Rohdaten entfallen und der Datenverkehr mitunter erheblich reduziert werden. Aus der Kombination von unterschiedlichen Rohdaten können auch neue Informationen generiert werden.

Bietet ein betrachtetes industrielles System an sich nicht genügend oder nicht hinreichende Sensorik für gewünschte Analysen, müssen Komponenten nachgerüstet werden. Beim Einsatz von Gateways sowie beim Nachrüsten von Komponenten muss darauf geachtet werden, dass die Herstellergarantie nicht gefährdet wird. Außerdem ist es bei der Anschaffung zusätzlicher Sensorik u. U. hilfreich darauf zu achten, dass diese nicht nur benötigte Genauigkeit und Schnelligkeit erfüllen, sondern idealerweise auch Protokolle beherrschen, die schon im System vorherrschen. Weiterführend liefern Hardt et al., (2021, S. 31–34) nützliche Hinweise zur Auswahl von Sensorik. Integriert man zusätzliche Sensorik, ist es oft ratsam, die erhobenen Werte über Gateways zu erfassen und nicht in die SPS weiterzugeben, um dort nicht in die Konfiguration und Programmierung eingreifen zu müssen.

Kann man auf vorhandene Sensorwerte in einem System nicht einfach über die SPS zugreifen, bieten sich *Signalverdoppler* an. Diese können für gewöhnlich zwischen Sensor und SPS geklemmt werden und am Verdoppler kann dann das Signal z. B. mit einem Gateway abgegriffen werden. Ebenso sind Schütze ein einfaches Hilfsmittel, um
digitale Daten aus einem Schaltschrank ohne Eingriff in die Anlage abzugreifen. Nach der Prozessdatenerfassung schließt sich unter Umständen die Zusammenführung mit anderen Daten an, eventuell die Einspeisung in ein Datenbackend-System (siehe Kap. 5).

## 14.2 Datenerfassung in AKKORD

Nachdem der vorige Abschnitt die allgemeinen Probleme und Lösungsmöglichkeiten bei der Erfassung von Daten in industriellen Prozessen umrissen hat, wird in diesem Abschnitt speziell auf die Umsetzung der Datenerfassung in drei Szenarien aus dem Forschungsvorhaben AKKORD eingegangen (siehe Kap. 1). Dabei kam das industrielle Edge-Gateway ARENDAR des Projektpartners Real-Time-Systems GmbH (RTS) zum Einsatz.

### 14.2.1 Die Testanlage von PolyMerge

Im Anwendungsfall des Projektpartners PolyMerge (siehe Kap. 12) bestand in einer Pilotanlage das Problem, dass die Daten für die Auswertung in höherer Frequenz aus dem Prozess benötigt wurden, als die integrierte SPS sie bereitstellen kann. Hier wurde versucht, mit einem Switch und einem Profinet Gateway der Klasse 2 an den IO-Link-Master im Prozess anzuknüpfen. Das Edge-Gateway ARENDAR sollte dann über MQTT auf die Daten des Profinet Gateways zugreifen. Es stellte sich in einem Test-szenario heraus, dass dieser Weg zur schnelleren Datenerfassung mit den integrierten Komponenten so nicht umsetzbar ist (da der integrierte Master keine „shared devices“ unterstützt, d. h. es sind keine 2 Master im Szenario einsetzbar). Zwei Alternativen wurden recherchiert, leider mit nicht unerheblichem Programmieraufwand sowie hohen Kosten für andere Komponenten (z. B. schnellere SPS). Die Arbeiten resultierten also lediglich in zwei aufwendigeren Lösungsansätzen, eine kostengünstige schnelle Lösung war hier nicht umsetzbar.

In einer anderen Anlage ist die integrierte SPS leistungsfähig genug. Hier werden 15 Werte vom ARENDAR über das Protokoll S7 mit einer Abtastrate von 100 ms aus der SPS ausgelesen. Zudem ist ein zusätzlicher Drucksensor ins Szenario integriert, der direkt mit der IO-Karte des ARENDAR verbunden ist. Alle 15 Werte werden im ARENDAR in einem JSON-Datensatz zusammengefasst und in eine Influx-Datenbank geschrieben. Zudem werden die aktuellen Werte über den Webserver in einer Applikationswebseite angezeigt. Diese Seite ermöglicht auch den Start-Stop der Aufzeichnungen, die Eingabe von Kommentaren in die Datenbank, die Möglichkeit eine Datenbank für die Ablage auszuwählen und die Anzeige von historischen Werten in Line-Charts. Weitere Informationen zu den Daten und zur Auswertung finden sich in Kap. 12.
### 14.2.2 Der AKKORD-Autorenn-Demonstrator

Eine ausführliche Beschreibung des Demonstrators findet sich in Kap. 17 und Kap. 18. Während Kap. 18 das Datenbackend-Systems den Autorenn-Demonstrator vorstellt und Kap. 17 die modularen Datenanalysen behandelt, werden in diesem Kapitel die Arbeiten zur Erfassung von Daten als Retrofit-Szenario beschrieben.

Es existiert ein Python-Skript des Projektpartners VPE zur Datenerfassung im Demonstrator. Dieses wurde dahingehend erweitert, dass es sich parallel zu mehreren MQTT-Brokern verbinden kann. Somit kann sich der ARENDAR an die bereits in der Bahn implementierte Datenerfassung über MQTT anschließen. Zudem wurden Erweiterungen vorgenommen, die die Berechnung und Erfassung der Sektorzeiten umsetzen (Erzeugung von neuen Informationen aus den Rohdaten). Die Sektorzeiten werden alle 250 ms abgefragt. Limitierende Faktoren für eine schnellere Abtastung war hier ein Overhead des Kommunikationsprotokolls, der eine Kommunikation in Echtzeit an den Server nicht zuließ.

Ein Temperatur- und Umweltsensor zur Erfassung von Temperatur, Luftfeuchte und Luftdruck wurde zur Demonstration von Retrofitting nachgerüstet. Der Umweltsensor wurde mit einem separaten Raspberry Pi verbunden, der die Daten über MQTT an den ARENDAR weiterleitet. Hier wurde eine langsame Abtastrate gewählt, da nicht mit schnellen Veränderungen der erfassten Werte zu rechnen ist. Erfasste und berechnete Werte werden über eine Webseite angezeigt (siehe Abb. 14.1).

In diesem Szenario konnte also durch eine Skriptänderung über das leichtgewichtige Protokoll MQTT mit einem Gateway Daten erfasst und verarbeitet werden. Durch einen nachträglich angebrachten Sensor wurden zusätzliche Informationen im Szenario erzeugt, mit den übrigen Daten im Gateway zusammengeführt und über eine Webseite visualisiert.

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Abb. 14.1 Visualisierung erfasster Werte im Autorenn-Demonstrator</figcaption></figure>
### 14.2.3 Die AKKORD Lernstation

Die AKKORD-Lernstation ist vor dem Hintergrund entstanden, Schulen und Ausbildungsbetrieben ein kompaktes, preiswertes Hilfsmittel zum Erlenen von I4.0-Szenarien an die Hand zu geben (Hardt & Klupak, 2022, S. 271 ff.). Der hardware-technische Aufbau und eine Abbildung der Station sind im Kap. 19 beschrieben.

Abb. 14.2 zeigt den schematischen Aufbau der Lernstation geordnet nach Szenarien und Kommunikation. Der obere linke Teil (grün hinterlegt), stellt eine alte Anlage ohne Steuerung und Vernetzung dar. Die zugehörige Sensorik ist direkt an die IO-Karte des ARENDAR angeschlossen und soll somit das Retrofitting einer Anlage abbilden. Sechs digitale Eingänge können über die drei Wechselschalter vorne links an der Station angesteuert werden. Die Potenziometer in der Mitte der Station sind über Analogeingänge an den ARENDAR angebunden, sie liefern eine Spannung im Bereich 0–10 V. Die IO-Karte des ARENDAR tastet die Werte mit der Rate 1 kHz ab. Der ARENDAR fragt in einem einstellbaren Zeitintervall die aktuellen Werte ab und kommuniziert diese von der Karte über den I2C-Bus in die Hauptplatine des ARENDAR zur weiteren Verarbeitung.

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Abb. 14.2 Schematischer Aufbau der Lernstation</figcaption></figure>
Der rechte Bereich der Abb. 14.2 (gelb hinterlegt) zeigt eine moderne Anlage mit Steuerung und zugehöriger Vernetzung. Auch hier stehen drei Schalter vorne rechts an der Station zur Verfügung. Diese sind an die Digitaleingänge der SPS angeschlossen. Die Lichtschranken der beiden im Produktionsbereich befindlichen Motoren sind ebenfalls mit Digitaleingängen der SPS und mit Digitaleingängen des ARENDAR verbunden. Zum Stirlingmotor gehören zwei Temperatursensoren, eine Lichtschranke, eine Heizplatte und ein Lüfter mit Windkanal zur Kühlung des Stirlingmotors. Bei den zwei Temperatursensoren handelt es sich um zwei PT100 Thermoelemente, diese sind über jeweils einen Messumwandler (0–10 V = 0–100 °C) mit der SPS verbunden. Sie dienen zur Regelung des Stirlingmotors. Der Messumwandler des unteren PT100 ist zusätzlich noch auf einen Analogeingang des ARENDAR geführt. Alle in die SPS geführten Daten werden vom ARENDAR über die Schnittstelle LAN2 von der SPS über das Protokoll S7 eingelesen. Standardmäßig findet die Abfrage alle 100 Millisekunden statt, ist aber auf andere Werte konfigurierbar.

Über die digitalen Ausgänge der SPS lassen sich die Kontrollleuchten, zwei Relais und das Motorsteuerboard ansteuern. Mit Hilfe eines Relais wird eine Heizung geschaltet, die als Wärmequelle für den Stirlingmotor dient, mit einem weiteren Relais wird der Lüfter des Stirlingmotors geschaltet.

Der Bereich rechts unten in Abb. 14.2 (blauer Bereich) steht für die im Kofferboden integrierte Office-IT einer Firma. Diese ist über die LAN1-Schnittstelle mit dem ARENDAR verbunden und die Kommunikation ist z. B. über MQTT oder OPC-UA möglich. Die Office-IT ermöglicht Zugang zum Internet und damit verbundene Möglichkeiten wie Zugang zu Cloud-Services (AWS, Telekom-IoT, Azure IoT) und Darstellung von Werten über den integrierten Webserver. Durch die zwei getrennten LAN-Anschlüsse des ARENDARS ist eine Netzwerksegmentierung zwischen IT und OT gegeben, sodass die Komponenten der OT nicht den Gefahren des Internets ausgesetzt sind.

## 14.3 Fazit

Die Prozessdatenerfassung ist ein komplexes Thema. Technische Herausforderungen, Lösungsansätze und beispielhafte Umsetzungen wurden hier beschrieben. Daneben ist der Schutz der OT vor Angriffen von außen (Attacken, Spionage) ein weiteres großes Feld, das hier zu Anfang nur erwähnt wurde. Gateways stellen ein mächtiges Werkzeug bei der Datenerfassung dar. RTS konnte durch das Projekt AKKORD wichtige Erkenntnisse bezüglich der Weiterentwicklung des Gateways ARENDAR sowie auch Grenzen bei der Datenerfassung sammeln. Diese werden in die Weiterentwicklung des Produkts in den Bereichen Datenbankanbindung, Datenvisualisierung, Konnektivität und Nutzerfreundlichkeit einfließen.

Für einen umfassenderen Blick auf die derzeit stattfindende Entwicklung industrieller Datenanalysen im Zusammenhang mit Mensch, Technik und Organisation, verweisen wir abschließend auf Kap. 20.
Literatur

Hardt, T., Meißner, T., Mohr, T., Riester, B., Helou, K., Driemeyer Wilber, A., Klotz, M., Travner, S., Schmitt, L., Hoffmann, D., Tahiri, T., Frey, A., Kuhnle, A., Saier, T., Moschko, L., Zöller, M., Lang, S., Racco, F., & Wojek, C. (2021). Abschlussbericht Forschungsprojekt ProData – Produktionsbezogene Dienstleistungssysteme auf Basis von Big-Data-Analysen.

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.

Hengel, S., & Hardt, T. (2020). Cybersicheres IoT-Gateway für die IT/OT-Kommunikation. *atp-magazin*, 4, 58–59.

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.
Michael Frey

**15.1 Motivation**

Heute tauschen Menschen ihre Gedanken und Meinungen auf unterschiedlichen Social-Media-Plattformen, auf Online-Marktplätzen, Webshops und Foren aus. In Online-Shops und auf Social-Media-Seiten entstehen auf diese Weise täglich bewusst oder unbewusst Millionen neuer Produkt- und Dienstleistungsbewertungen. Wie in Kap. 3 eingehend erwähnt ist für Unternehmen die Kenntnis der Einstellung von Konsumenten zu einem Produkt oder der eigenen Marke wesentlich, um die Produktqualität oder die damit zusammenhängenden Dienstleistungen und Absatzkanäle und damit die Kaufentscheidung der Konsumenten zu beeinflussen (Hu & Liu, 2004; Kostyra et al., 2016). Trotzdem wissen Anbieter häufig nicht, wie Kunden ein Produkt einschätzen oder welche Änderungen sie sich wünschen. Diese online vorhandenen Daten könnten zur Verbesserung der Produkte und dem dahinterliegenden Geschäftsmodell genutzt werden.

Dieses Kapitel stammt aus dem Forschungsprojekt AKKORD (siehe Kap. 1 und 2). Er setzt sich zum Ziel Texte aus Onlinequellen, wie Webshops und Social-Media-Plattformen, systematisch zu erfassen und automatisiert auszuwerten. Dabei besteht aufgrund des Charakters der Daten, also der geschriebene Ausdruck einer persönlichen Meinung über das Produkt, natürlich ein Fokus auf die Kundensicht innerhalb des Geschäftsmodells.

<footnote>M. Frey (✉)
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Saarbrücken, Deutschland
E-Mail: michael.frey@dfki.de</footnote>
## 15.2 Kundensicht im Geschäftsmodell

Die Wertschöpfungskette lässt sich mitsamt ihren Aktivitäten und Ressourcen im Modell des *Business Model Canvas* (BMC, Osterwalder & Pigneur, 2010), eine etablierte grafische Methode zur Bearbeitung und Überarbeitung von Geschäftsmodellen, einordnen. Dies erlaubt es eine simplifizierte Übersicht über das Geschäftsmodell eines Unternehmens zu erstellen, was eine vereinfachte Bewertung und subsequente Anpassungen von einzelnen Bereichen ermöglicht. Aufgrund des vorzeitigen Ausscheidens des Anwendungspartners Brabant & Lehnert konnte sich der Anwendungsfall nicht auf die Erfassung und Verarbeitung von Produktionsdaten erstrecken. Dadurch wurde der Anwendungsfall auf die Kundensicht beschränkt, da es hier möglich war ausreichende Datenmengen zu Bewertungen von Produkten oder Dienstleistungen zu erfassen. Durch die Reduzierung auf die Betrachtung der Kundensicht kann jedoch keine ganzheitliche Bewertung des Geschäftsmodells erfolgen. Mögliche Bereiche, in denen Kundenmeinungen eingeordnet werden können, finden sich im rechten Teil des BMC. Auf der obersten Ebene zählen dazu die folgenden Aspekte:

1. **Kundensegmente** – Adressiert das Geschäftsmodell die geplante Zielgruppe?

2. **Kundenbeziehung** – Werden Kundenerwartungen erfüllt?

3. **Verkaufskanäle** – Passen die im Geschäftsmodell gewählten Verkaufskanäle zu den Anforderungen der Kunden?

4. **Einnahmequellen** – Trifft das Geschäftsmodell die Preisvorstellung der Zielgruppe?

5. **Nutzenversprechen** – Werden die Kundenwünsche zu dem Produkt erfüllt?

Das im Kapitel vorgestellte Verfahren der automatischen Erfassung von Kundenmeinungen adressiert dabei den Punkt „Nutzenversprechen“.

## 15.3 Bewertung des Geschäftsmodells anhand von Kundenbewertungen

Der vorliegende Anwendungsfall thematisiert die Analyse von Online-Shop- und Social-Media-Daten durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung, um fundierte Rückschlüsse auf das Geschäftsmodell zu ziehen. Der Fokus dieser Analyse liegt darin, potenzielle Risiken sowie Chancen für das Geschäftsmodell aufzudecken und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Hierbei werden Datenquellen wie Kundenfeedback und Social-Media-Interaktionen analysiert, um das Geschäftsmodell zu optimieren und für zukünftige Marktbedingungen zu rüsten. Dabei werden im ersten Schritt passende Quellen mit Produkt- oder Dienstleistungsbewertungen identifiziert und mithilfe von Softwareschnittstellen oder Webcrawlern angebunden. In einem zweiten
Schritt wurde eine mehrstufige Geschäftsmodelltaxonomie auf Grundlage der aus dem BMC ausgewählten Aspekte erstellt. Diese erlaubt es Schlagwörter auf einen der oben genannten Geschäftsmodellaspekte abzubilden. Ähnlich wie in Kap. 9 werden mehrere Verfahren aus dem Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) durchgeführt, um einzelne Textsegmente einem bestimmten Geschäftsmodellaspekt zuordnen zu können. Diese Abbildung von Textsegmenten auf Geschäftsmodellaspekte erlaubt es, die Ergebnisse der nachfolgenden Sentiment-Analyse direkt mit dem jeweiligen Geschäftsmodellaspekt zu verknüpfen. Das Ergebnis ist dann eine kumulative Bewertung des Kundenempfindens, welches sich mit den jeweiligen Geschäftsmodellaspekten verbinden lässt. Als letzten Schritt werden auf Basis der Bewertung des Geschäftsmodells aus Kundensicht, Empfehlungen generiert, wie das Geschäftsmodell verändert werden kann, um die negativen Aspekte zu negieren oder positive Aspekte zu verstärken. Die Empfehlungen werden dabei in Form von etablierten Geschäftsmodellmustern wie z. B. E-Commerce, Freemium oder Subscription gegeben.

### 15.3.1 Auswahl von Kundenportalen als Datenquellen

Grundlage für die im Kapitel durchgeführten Analysen ist eine bestehende Datenbasis an Kundenmeinungen zu Produkten oder Dienstleistungen. Aufgrund der großen Menge an vorhanden und öffentlich zugänglichen Daten in Bewertungsportalen wurde als Datenakquise das Web Crawling ebensolcher ausgewählt. Web Crawling, auch bekannt als Web-Scraping, bezieht sich auf den Prozess des automatisierten Durchsuchens des Internets, um Daten von Websites zu extrahieren. Ein Webcrawler nutzt dafür spezielle Algorithmen, um eine Website zu durchsuchen und alle relevanten Daten zu erfassen. Diese Daten werden dann in einer strukturierten Form gespeichert, um weiter analysiert zu werden. Für den vorliegenden Prototypen wurde das Python Open-Source-Framework Scapy verwendet, um einschlägige Bewertungsportale zu crawlen.

Dabei ist zu beachten, dass sich diese Methode der Datenakquise nur für prototypische Implementierungen eignet, da bereits kleinste Änderungen an der Struktur von Webseiten bereits zu großen Fehlern führen können. Auch ist es aus ethischer Sicht angebracht bei einem produktiven Einsatz einer solchen Analysepipeline Verhandlungen mit dem Websitebetreiber aufzunehmen und eine Anbindung über eine dedizierte Schnittstelle anzustreben.

### 15.3.2 Sentiment-Analyse und Abbildung auf den Business Model Canvas

Die Auswertung der Bewertungstexte erfolgt in einem mehrstufigen Prozess, der verschiedene Methoden aus dem Bereich des Natural Language Processing umfasst. Dieser
Prozess beinhaltet die Anwendung von unterschiedlichen Verfahren, wie beispielsweise der Textvorverarbeitung, der Sentiment-Analyse und der Themenmodellierung, um die Texte gründlich zu analysieren. Da es häufig vorkommt, dass ein Kunde eine gemischte Bewertung abgibt, bei der selbst in einem einzigen Satz Aussagen zu unterschiedlichen Aspekten mit unterschiedlicher Bewertung getroffen werden, wird an erster Stelle eine aspektorientierte Sentiment-Analyse (ABSA, Federici & Dragoni, 2017, S. 1 ff.) durchgeführt. Im Kontext von Kundenbewertungen bedeutet dies, dass die Analyse sich auf die Bewertungen von Produkten oder Dienstleistungen konzentriert und untersucht, welche Aspekte des Produkts oder der Dienstleistung in den Bewertungen am häufigsten erwähnt werden. Diese Aspekte können zum Beispiel Qualität, Preis, Lieferung, Kundenservice usw. sein.

Abb. 15.1 zeigt die implementierte NLP-Pipeline der Sentiment-Analyse. Der nächste Abschnitt beschreibt die Vorgehensweise anhand des Bewertungstextes für eine Waschmaschine. In **Schritt 1** wird der Text für die weiteren Schritte vorbereitet. Dafür wird der Text einer Tokenisierung unterzogen. Dabei handelt es um einen Prozess, bei dem ein Text in kleinere Einheiten, sogenannte Token, aufgeteilt wird. Diese Tokens sind im Allgemeinen Wörter oder Satzzeichen, die dem Text eine Bedeutung geben und ihm eine Struktur verleihen. Der Text wird dazu zunächst anhand von Satzzeichen in einzelne Sätze unterteilt und anschließend anhand von Leerzeichen in einzelne Wörter bzw. Token transformiert. Eine anschließende Normalisierung entfernt Groß- und Kleinschreibung sowie Sonderzeichen. Der letzte Schritt der Textvorbereitung filrt die Liste an Tokens um irrelevante Tokens wie etwa Füllwörter oder Stoppwörter (und, oder, usw.) (Abb. 15.2).

Zu Beginn von **Schritt 3** fallen erneut Maßnahmen an, um die Liste an Tokens für die Sentiment-Analyse vorzubereiten:

1. Spacy's „de_core_news_sm“ Modell wird eingesetzt um Abhängigkeiten zu modifizierenden Wörtern sowie Part-of-Speech-Tagging (POS) durchzuführen. Das Modell basiert auf einem Convolutional Neural Network (CNN) und einem Bidirectional Long Short-Term Memory Network (BiLSTM), die auf einer großen Menge an Textdaten trainiert wurden, wie etwa auf den TIGER und WikiNER Corpora.

**NLP-Pipeline zur Sentiment-Analyse auf Kundenmeinungen**

* Erfasste Bewertungen als Freitext

1. **Schritt: In Sätze unterteilen, Tokenisieren, Sonderzeichen und Punktuation entfernen**

* Tokenisierte Sätze

2. **Schritt: Sentiment-Analyse mit SentiWS**

* Bewertung Emotion

3. **Schritt: Klassifizierung mit RoBERTa**

* Klassifizierung nach BMC

4. **Schritt: Bewertung der Emotion summieren**

* Summierte Bewertung pro BMC Kategorie

<caption>Abb. 15.1 NLP-Pipeline zur Sentiment-Analyse auf Kundenmeinungen</caption>
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>**Abb. 15.2** Schrittweise Vorbereitung der Ausgangstexte durch Tokenisierung, Normalisierung und Filterung</figcaption></figure>

2. Mithilfe von Spacy's compound dependency werden zusammengesetzte Wörter identifiziert.

Mithilfe des German Sentiment Analysis Toolkit (Remus et al., 2010) werden in **Schritt 3** dann zu jedem identifizierten Aspekt die zugehörigen Meinungswörter identifiziert und Aspekt-Meinungs-Paare gebildet. Dafür werden die durch das POS identifizierten Beziehungen auf die folgenden drei Regeln hin überprüft:

* Wenn der Beziehungstyp als „adjectival modifier“ (amod) getaggt ist und das Hauptwort ein Adjektiv ist, dann liegt ein Meinungspaar vor.

* Wenn der Beziehungstyp als „nominal subject“ (nsubj) getaggt ist und das Hauptwort verschiedene Rollen einnehmen kann (z. B. Nomen oder Verb) dann liegt ein Meinungspaar vor.

* Wenn der Beziehungstyp als „direct object“ (dobj) getaggt ist und das Hauptwort ein Adjektiv ist, dann liegt ein Meinungspaar vor.

Im Anschluss wird überprüft ob zu diesen Paaren einen Adjektiv-Modifikator (sehr, extrem, unglaublich) existiert oder sich eine Negation mit dem Paar verbinden lässt. Je nach Modifikator wird das Paar stärker oder schwächer gewichtet. Eine Negation kehrt das Ergebnis ins Negative um. Das Ergebnis der durchgeführten Analyse aller Kundenbewertungen ist eine Liste von Aspekten, welchen jeweils eine Liste von positiven und negativen Meinungswörtern zugeordnet ist, deren jeweilige Sentiment-Bewertung und die gesamte Sentiment-Bewertung.

Um die identifizierten Aspekte auf die einzelnen Kategorien und Subkategorien des Business Model Canvas abzubilden wurde das Sprachmodell RoBERTa (Liu et al., 2019)
<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Abb. 15.3 Abbildung von Textsegmenten auf GM-Aspekte</figcaption></figure>

verwendet. RoBERTa ist ein Sprachmodell, das auf der Transformer-Architektur basiert und eine Variante von BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist. RoBERTa wurde mit einer größeren Menge an Trainingsdaten und einem längeren Training als BERT trainiert, was zu verbesserten Leistungen in verschiedenen Sprachaufgaben führt. Für Klassifizierung von Texten, wie sie im vorliegenden Kapitel benötigt wird, wird die Fähigkeit von RoBERTa genutzt, die semantischen Zusammenhänge in Texten zu verstehen und zu lernen, wie verschiedene Texte in bestimmte Kategorien oder Klassen eingeordnet werden können. Zu diesem Zweck wurde das Modell anhand der in Kap. 8 entwickelten Taxonomie trainiert. Eine auf dem trainierten Modell durchgeführte Mehrklassen-Klassifizierung ermöglicht es nun, die in den vorherigen Schritten identifizierten und emotional bewerteten Aspekte anhand des Business Model Canvas zu klassifizieren. Abb. 15.3 zeigt die Bewertung der einzelnen Textbausteine anhand der Taxonomie, sowie die Kategorisierung anhand der BMC.

In **Schritt 4** werden zuletzt sämtliche auf eine Kategorie des BMC abgebildeten Aspekte und deren emotionale Bewertungen summiert um, so eine Gesamtbewertung über eine Vielzahl von Kundenrezensionen zu erhalten.

### 15.3.3 Visualisierung der Analyse

Abb. 15.4 zeigt die für die Visualisierung entworfene grafische Benutzeroberfläche des Prototyps, welche die in Abschn. 15.2 aufgelisteten Geschäftsmodellaspekte der obersten Ebene sowie ihre direkten Unterkategorien darstellt. Positiv bewertete Aspekte werden in Grün hervorgehoben, negative in Rot. Zusätzlich können einzelne Aspekte mit dem Symbol einer Glühlampe gekennzeichnet sein. Dies bedeutet, dass zu diesem Aspekt eine Empfehlung existiert. Durch Anklicken der Schaltfläche öffnet sich ein weiteres
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>**Abb. 15.4** Die Benutzeroberfläche des Demonstrators zeigt die Bewertung der einzelnen Geschäftsmodellaspekte</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Abb. 15.5** Empfehlung von Geschäftsmodellmustern</figcaption></figure>

Element (siehe Abb. 15.5), welches eine Liste von möglichen passenden Geschäfts-
modellmuster zur Verbesserung des Geschäftsmodells auflistet. Die Liste besteht aus
Mustern, welche die darauf abzielen die negativen Aspekte zu verbessern, ohne zu große
negative Auswirkungen auf die positiv bewerteten Aspekte zu haben.