Jochen Deuse · Ralf Klinkenberg ·
Nikolai West *Hrsg.*

Industrielle
Datenanalyse

Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken

OPEN ACCESS

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Springer Vieweg
Industrielle Datenanalyse
# Industrielle Datenanalyse

Entwicklung einer Datenanalyse-Plattform für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Hrsg.

Jochen Deuse

Institut für Produktionssysteme

Technische Universität Dortmund

Dortmund, Deutschland

Ralf Klinkenberg

RapidMiner GmbH

Dortmund, Nordrhein-Westfalen, Deutschland

Nikolai West

Institut für Produktionssysteme

Technische Universität Dortmund

Dortmund, Deutschland

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

ISBN 978-3-658-42778-8

ISBN 978-3-658-42779-5 (eBook)

https://doi.org/10.1007/978-3-658-42779-5

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

© Technische Universität Dortmund 2024. Dieses Buch ist eine Open-Access-Publikation.

**Open Access** Dieses Buch 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 Buch 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.

Die Wiedergabe von allgemein beschreibenden Bezeichnungen, Marken, Unternehmensnamen etc. in diesem Werk bedeutet nicht, dass diese frei durch jedermann benutzt werden dürfen. Die Berechtigung zur Benutzung unterliegt, auch ohne gesonderten Hinweis hierzu, den Regeln des Markenrechts. Die Rechte des jeweiligen Zeicheninhabers sind zu beachten.

Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral.

Planung/Lektorat: Petra Steinmueller

Springer Vieweg ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH und ist ein Teil von Springer Nature.

Die Anschrift der Gesellschaft ist: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany

Das Papier dieses Produkts ist recyclebar.
Vorwort der Herausgeber

Die integrierte und vernetzte Anwendung von industriellen Datenanalysen in dynami-
schen Wertschöpfungsnetzwerken ist von entscheidender Bedeutung für die Wettbe-
werbsfähigkeit produzierender Unternehmen. Die rasant fortschreitende Entwicklung
der **Digitalisierung**, neue Technologien durch **Industrie 4.0** und die nie dagewesenen
Potenziale von **Künstlicher Intelligenz** verändern das produzierende Gewerbe nachhal-
tig. Um langfristig bestehen zu können, sind ein tiefgreifendes Verständnis für die neuen
Möglichkeiten und der Mut zur Anwendung von industriellen Datenanalysen erforder-
lich. Nur so können die neuen Möglichkeiten zur Wertschöpfung und für innovative Ge-
schäftsmodelle erschlossen werden. Das vorliegende Werk widmet sich diesem hochak-
tuellen und zukunftsweisenden Thema, das schon längst im Fokus der Forschung, aber
auch der Praxis, steht.

Dieser Sammelband verfolgt das Ziel, sowohl theoretische als auch praxisnahe Pers-
pektiven auf die integrierte und vernetzte Anwendung von industriellen Datenanalysen in
dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken zu beleuchten. Die Leser erhalten so wertvolle
Einblicke in aktuelle Forschungsansätze, innovative Anwendungen und gelungene Er-
folgsgeschichten. Diese Kombination aus **Theorie** und **Praxis** soll Anwendern und For-
schern als Vorlage für weitere Umsetzungen dienen, um die Potenziale von industriellen
Datenanalysen im produzierenden Gewerbe zu erschließen und zukünftige Entwicklun-
gen erfolgreich zu gestalten.

Der Sammelband umfasst insgesamt zwanzig Beiträge von über fünfzig Autorinnen und Autoren aus Wissenschaft und Praxis. Die Beiträge decken ein breites Spektrum von Themenfeldern ab und behandeln beispielsweise Methoden der industriellen Datenana- lyse, die integrierte Vernetzung von Produktionsprozessen, innovative Kollaborations- möglichkeiten und Geschäftsmodelle sowie die Rolle von Kompetenzaufbau und -siche- rung für Datenanalysen in der Industrie. Jedes Kapitel bietet eine einzigartige und wert- volle Perspektive zum Gesamtverständnis des Themenkomplexes.

Die Arbeiten in diesem Sammelband sind das Ergebnis eines gemeinsamen For-
schungsprojekts, an dem insgesamt vierzehn Konsortialpartner über einen Zeitraum
von vier Jahren beteiligt waren. Das Projekt trägt den Titel „Vernetzte und integrierte
Anwendung industrieller Datenanalyse für die wertschaffende, kompetenzorientierte
Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken". Das Forschungsprojekt wurde unter der Konsortialführung der RapidMiner GmbH und der Projektkoordination des Instituts für Produktionssysteme der Technischen Universität Dortmund umgesetzt. Das Vorhaben trägt das Förderkennzeichen 02P17D210 und wurde im Rahmen des Förderprogramms „Industrie 4.0 – Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken (InKoWe)“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Es wurde im Programm „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ kofinanziert. Die Zusammenarbeit ermöglichte einen interdisziplinären und praxisnahen Ansatz, der das Verständnis der integrierten und vernetzten Anwendung von industriellen Datenanalysen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken entscheidend prägt.

Die Umsetzung des Forschungsprojekts und die Erstellung des Sammelbands fanden unter den besonderen Herausforderungen der COVID-19-Pandemie statt. Die Projektbearbeitung erfolgte größtenteils ohne persönliche Treffen vor Ort, was die Zusammenarbeit erschwerte. Durch kontinuierliche und produktive Online-Treffen gelang es den Konsortialpartnerinnen und -partnern, trotz dieser Schwierigkeiten, vielversprechende Ergebnisse zu erzielen. Dieser Sammelband bündelt die wissenschaftlichen Beiträge zu besagten Ergebnissen und war nur durch ein hohes Maß an Kooperation und Kollaboration im Konsortium umsetzbar.

Der Sammelband trägt dazu bei, die Bedeutung von Datenanalysen, Industrie 4.0 und Digitalisierung für produzierende Unternehmen im Hinblick auf gegenwärtige und zukünftige Entwicklungen zu unterstreichen. Er zeigt auf, welche Chancen und Herausforderungen sich aus diesen Entwicklungen ergeben und wie Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit durch die gezielte Anwendung von Datenanalysen und vernetzten Wertschöpfungsnetzwerken stärken können. Ein besonderer Fokus der Arbeiten liegt auf den entwickelten Bausteinen des Referenzbaukastens, durch den Lösungskomponenten zielgerichtet ausgewählt und bedarfsgerecht genutzt werden können. Die Beiträge in diesem Sammelband liefern so zum einen Impulse für weitere Umsetzungen und zeigen zum anderen konkret auf, wie Unternehmen sich den Herausforderungen der Zukunft stellen und ihr volles Potenzial ausschöpfen können.

An dieser Stelle möchten wir uns ausdrücklich bei allen beteiligten Konsortialpartnerinnen und -partnern sowie bei allen weiteren unterstützenden Personen und Institutionen für ihr Engagement und ihre Beiträge bedanken. Ohne die vielfältige Expertise, den außergewöhnlichen Einsatz und die stets gute Zusammenarbeit wäre dieser Sammelband nicht in dieser Form zustande gekommen. Unser besonderer Dank gilt außerdem allen Gutachterinnen und Gutachtern aus dem Konsortium, die sich an dem zweistufigen Peer-Review-Prozess beteiligt haben und so dazu beigetragen haben, die Qualität der Beiträge zu sichern und den hohen wissenschaftlichen Anspruch des Sammelbands zu gewährleisten. Abschließend möchten wir uns nochmal herzlich beim BMBF und dem PTKA bedanken, die maßgeblich für die Förderung und für die organisatorische
Betreuung dieses Forschungsvorhabens waren und ohne die diese Ergebnisse nicht möglich gewesen wären.

Schlussendlich möchten wir uns nun an alle Leser dieses Werkes richten: Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Sammelband zu ziehen, empfehlen wir Ihnen, sich zunächst einen Überblick über die verschiedenen Beiträge und ihre Themen zu verschaffen. Es ist nicht zwingend notwendig, die Beiträge in der vorgegebenen Reihenfolge zu lesen. Vielmehr können sie je nach Interesse und Bedarf ausgewählt werden. Eine Orientierung bieten die vier Gruppen, in die die Beiträge dieses Sammelbands unterteilt sind.

* Beiträge in Teil I behandeln primär die projektspezifischen Aspekte und behandeln u. a. den entwickelten Referenzbaukasten.

* Teil II umfasst die wissenschaftlichen Grundlagen und konzeptionellen Arbeiten der als Leistungsbereiche bezeichneten Forschungsrichtungen.

* Teil III präsentiert insgesamt acht Beispiele für erfolgreiche Anwendungen industrieller Datenanalysen, die daher auch als Erfolgsgeschichten bezeichnet werden.

* Teil IV umfasst eine Reihe von weiteren exemplarischen Anwendungen und stellt verschiedene Technologie-Demonstratoren des Vorhabens vor.

Der Sammelband eignet sich sowohl für Fachleute aus der Industrie als auch für Wissenschaftler und Studierende, die sich mit dem Thema der integrierten und vernetzten Anwendung von industriellen Datenanalysen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken befassen. Er trägt zum weiteren Diskurs und zur Forschung in diesem Bereich bei und soll dabei helfen, die Potenziale von Datenanalysen und vernetzten Wertschöpfungsnetzwerken für produzierende Unternehmen zu erschließen. Wir wünschen den Lesern viele spannende Erkenntnisse und hoffen, dass dieser Sammelband dazu beitragen kann, die **Zukunft der industriellen Datenanalysen** erfolgreich zu gestalten.

Dortmund
im April 2023

Jochen Deuse
Ralf Klinkenberg
Nikolai West
# Inhaltsverzeichnis

## Teil I Einleitung

1 Einleitung 3
Nikolai West, Ralf Klinkenberg und Jochen Deuse

2 Industrielle Datenanalysen im Mittelstand 11
Nikolai West, Thomas Huber und Jochen Deuse

3 Ausgangssituation und technische Grundlagen 21
Nikolai West, Marius Syberg, Jörn Schwenken, Thomas Eickhoff, Jens C. Göbel, Michael Frey, Andreas Emrich, Christopher A. Klupak, Felix Walker und Jochen Deuse

4 Prozesskette der industriellen Datenanalyse 41
Nikolai West, Marius Syberg, Jörn Schwenken, Edin Klapic, Ralf Klinkenberg und Jochen Deuse

## Teil II Leistungsbereiche im Referenzbaukasten

5 Konzeption und Entwicklung eines integrierten Datenbackends für die industrielle Datenanalyse 51
Thomas Eickhoff, Jens C. Göbel, Christo Apostolov und Hardy Krappe

6 Abstraktion und Übertragbarkeit von Datenanalysen im industriellen Kontext 65
Marius Syberg, Nikolai West, Edin Klapic, Jörn Schwenken, Ralf Klinkenberg und Jochen Deuse

7 Kompetenzentwicklung und -sicherung in der industriellen Datenanalyse von Wertschöpfungsnetzwerken 77
Christopher Klupak, Felix Walker, Volker Zimmermann und Rebekka Adams
8 **Entwicklung neuer Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle**.................................................. 87
Michael Frey, Andreas Emrich, Rebekka Adams und Volker Zimmermann

## Teil III Erfolgsgeschichten aus der Anwendung

9 **Datengetriebene Arbeitsplangestaltung in der Automobilfertigung** 103
Christine Rese, Sven Krzoska, Edin Klapic, Nikolai West, Philipp Schlunder, Ralf Klinkenberg, Mathias Gebler und Jochen Deuse

10 **Kollaborative, modulare Datenanalyse als Werkzeug im Qualitätsmanagement**.................................................. 113
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

11 **Integrierte Datenanalyse zur Kollaboration in der Auftragsplanung** 123
Andreas Bohlmann, Claudia Scholten, Rachana Desai und Edin Klapic

12 **Potenzialanalyse industrieller Datenanalysen in der Produktion am Beispiel des Kunststoffschweißens** 133
Tobias Beiß, Edin Klapic, Tina Hardt, Jörn Schwenken und Jochen Deuse

13 **Kompetenzentwicklung und -sicherung mit einem digitalen Wissensdienst**.................................................. 145
Volker Zimmermann, Rebekka Adams und Christopher Klupak

14 **Retrofitting und Datenakquisition mittels Industrie 4.0-Technologien** 155
Tina Hardt, Hans-Joachim Mieves, Christoph Marx und Christian Meisberger

15 **Integration der Kundenmeinung ins Geschäftsmodell** 163
Michael Frey

16 **Vorgehensweisen für menschzentrierte Datenanalyseprojekte** 173
Adrienne Bühler, Andrea Rösch, Anette Schötz, Birko Ruzicka, Céline Nordmann, Daniaal Dar, Hermann Ferstl, Julian Joachimbauer, Michael Doukas, Tanja Sindram und Thomas Huber

## Teil IV Verwendung der AKKORD-Plattform

17 **Umsetzung des Backend im Autorenn-Demonstrator**.................................................. 187
Thomas Eickhoff und Jens C. Göbel

18 **Umsetzung der Analysebausteine im Autorenn-Demonstrator** 193
Jörn Schwenken, Nikolai West, Marius Syberg und Jochen Deuse
<table><tr><td>19</td><td>Realisierung eines I4.0-Lerndemonstrators im Rahmen des AKKORD-Projekts</td><td>201</td></tr><tr><td></td><td>Christopher Klupak und Tina Hardt</td><td></td></tr><tr><td>20</td><td>Industrielle Datenanalyse im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation</td><td>209</td></tr><tr><td></td><td>Jochen Deuse, Ralf Klinkenberg, Nikolai West und Marius Syberg</td><td></td></tr></table>
Abbildungsverzeichnis

<table><tr><td>Abb. 1.1</td><td>Darstellung der beteiligten Konsortialpartner im Forschungsprojekt AKKORD unter Berücksichtigung der Unterscheidung von Anwendungs-, Entwicklungs- und Forschungspartnern.</td><td>6</td></tr><tr><td>Abb. 1.2</td><td>Darstellung der vier Leistungsbereiche aus dem Forschungsprojekt AKKORD im Spannungsfeld von Mensch, Technik und Organisation.</td><td>8</td></tr><tr><td>Abb. 2.1</td><td>Vorläufige Studienergebnisse zur Grundhaltung zu Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz im produzierenden Gewerbe</td><td>15</td></tr><tr><td>Abb. 2.2</td><td>Anwenderbedarfe zur Nutzung von industriellen Datenanalysen</td><td>16</td></tr><tr><td>Abb. 3.1</td><td>Darstellung des Open System Interconnection Modells als Beispiel für ein Referenzmodell der Software-Entwicklung (i. A. a. ISO/IEC 7498-1:1994)</td><td>23</td></tr><tr><td>Abb. 3.2</td><td>Darstellung des Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 als Beispiel für eine Referenzarchitektur in der Software-Entwicklung (i. A. a. DIN SPEC 91345:2016-04).</td><td>24</td></tr><tr><td>Abb. 3.3</td><td>Darstellung des Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) im Kontext von Daten, Informationen und Wissen (i. A. a. Chapman et al., 2000, S. 13; West et al., 2021a, S. 133).</td><td>30</td></tr><tr><td>Abb. 4.1</td><td>Darstellung der Prozesskette der industriellen Datenanalyse.</td><td>42</td></tr><tr><td>Abb. 4.2</td><td>Darstellung des entwickelten AKKORD-Referenzbaukastens, der die Prozesskette der industriellen Datenanalyse abbildet und aus sechs Bausteinen besteht.</td><td>44</td></tr><tr><td>Abb. 5.1</td><td>Vorgehen beim Aufbau des Datenbackends</td><td>53</td></tr><tr><td>Abb. 5.2</td><td>Architektur der SP²IDER-Plattform.</td><td>55</td></tr><tr><td>Abb. 5.3</td><td>Benutzeroberfläche des Data Model Canvas</td><td>55</td></tr><tr><td>Abb. 5.4</td><td>Architektur und Module des konsolidierten Datenbackends</td><td>58</td></tr><tr><td>Abb. 5.5</td><td>Datenmodell des konsolidierten Datenbackends</td><td>59</td></tr><tr><td>Abb. 5.6</td><td>Architektur des Data Warehouses im Referenzbaukasten von AKKORD</td><td>61</td></tr><tr><td>Abb. 5.7</td><td>Instanziierung des Data Warehouse für AKKORD</td><td>61</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Abb. 6.1</td>
      <td>Anforderungen aus dem Bereich der industriellen Datenanalyse an eine Kollaborations-plattform (Syberg et al., 2023, S. 66)</td>
      <td>67</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 6.2</td>
      <td>Schematische Darstellung der Elemente eines Datenanalysemoduls</td>
      <td>70</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 6.3</td>
      <td>Exemplarische Pipeline für einen Analyseprozesses in RapidMiner Studio am Beispiel einer univariaten Zeitreihenprognose mit mehreren Vorverarbeitungsprozessen</td>
      <td>71</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 7.1</td>
      <td>Grundkonzept der Work&amp;Learn-Plattform</td>
      <td>81</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 7.2</td>
      <td>Kompetenzanforderungen und Identifikation von Kompetenzrollen</td>
      <td>82</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 7.3</td>
      <td>Inhalte aus dem digitalen Wissensdienst</td>
      <td>83</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 7.4</td>
      <td>Technisch-funktionale Validierungsmaßnahme mittels digitalem Fragebogen</td>
      <td>84</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 8.1</td>
      <td>Schematische Darstellung der Bewertung</td>
      <td>94</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 8.2</td>
      <td>Allgemeine Ontologie zum XES Mapping auf Geschäftsmodelle</td>
      <td>95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 8.3</td>
      <td>Architektur Geschäftsmodellentwicklung</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 8.4</td>
      <td>Abbildung von Inhalten im Text auf Geschäftsmodellaspekte</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 8.5</td>
      <td>Geschäftsmodellanalyse-Baustein in RapidMiner Studio</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 9.1</td>
      <td>Beispielhafte Struktur eines Arbeitsplans</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 9.2</td>
      <td>Vorgehensmodell zur datenbasierten Optimierung und Gestaltung von Montagelinien. (Nach Rese et al., 2023, S. 11 f.)</td>
      <td>107</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 9.3</td>
      <td>Prozessbeschreibungen vor und nach der Komplexitätsreduktion</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 9.4</td>
      <td>Synthetisch generierte Prozessbeschreibung in kontrollierter Sprache</td>
      <td>108</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 9.5</td>
      <td>Power-BI-Bericht zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung für die Gestaltung und -optimierung von Montagelinien</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 10.1</td>
      <td>Allgemeiner Problemlöseprozess, Analysefragestellungen und beispielhafte Darstellung von Ergebnissen im Anwendungsfall</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 10.2</td>
      <td>Dashboard zu Übersicht bzw. Alarmsystem der Ersatzteilverkäufe für das Qualitätsmanagement (Ausschnitt)</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 11.1</td>
      <td>Darstellung eines Zeitreihenfensters mit Vorhersagehorizont</td>
      <td>127</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 11.2</td>
      <td>Ergebnisdarstellung im Vergleich der der Prognosemethoden</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 11.3</td>
      <td>Darstellung von Prognoseergebnis und Abweichung</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.1</td>
      <td>Webapplikation zum Prozessstart mit Gesamtübersicht</td>
      <td>138</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.2</td>
      <td>Zeitabhängiger Prozessverlauf beim Kunststoffschweißen</td>
      <td>139</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.3</td>
      <td>Aufgezeichnete Daten eines ersten Schweißprozesses mit fehlerhafter Funktion der Maschine</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.4</td>
      <td>Fügeweg zu gering eingestellt</td>
      <td>140</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.5</td>
      <td>Mittelwertkurven der Servo-Kraft in der Fügephase mit Abweichungskorridor</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 12.6</td>
      <td>Analysemodul zur Selektion und Darstellung von Einzelprozessen</td>
      <td>142</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 13.1</td>
      <td>Einblick in den Lern-, den Magazin- und den Communitybereich der Work&amp;Learn-Plattform</td>
      <td>148</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Abb. 14.1</td>
      <td>Visualisierung erfasster Werte im Autorenn-Demonstrator</td>
      <td>159</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tr>
    <td>Abb. 14.2</td>
    <td>Schematischer Aufbau der Lernstation</td>
    <td>160</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 15.1</td>
    <td>NLP-Pipeline zur Sentiment-Analyse auf Kundenmeinungen</td>
    <td>166</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 15.2</td>
    <td>Schrittweise Vorbereitung der Ausgangstexte durch Tokenisierung, Normalisierung und Filterung</td>
    <td>167</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 15.3</td>
    <td>Abbildung von Textsegmenten auf GM-Aspekte</td>
    <td>168</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 15.4</td>
    <td>Die Benutzeroberfläche des Demonstrators zeigt die Bewertung der einzelnen Geschäftsmodellaspekte</td>
    <td>169</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 15.5</td>
    <td>Empfehlung von Geschäftsmodellmustern</td>
    <td>169</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.1</td>
    <td>Rahmenbedingungen der Studie zum „Erfolgsfaktor Mensch in Data-Science-Projekten“</td>
    <td>175</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.2</td>
    <td>Das Reifegradmodell mit den Erfolgsfaktoren 01–21 und mit beispielhaften Ausprägungen in Grau.</td>
    <td>175</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.3</td>
    <td>Die vier Phasen der KMU-Interviewstudie</td>
    <td>176</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.4</td>
    <td>Verwendung von DS/KI in KMUs</td>
    <td>177</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.5</td>
    <td>Das Industrial Data Science-Vorgehensmodell</td>
    <td>179</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.6</td>
    <td>Integriertes Vorgehensmodell Data Science – UX</td>
    <td>181</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.7</td>
    <td>Der zu erzielende Nutzen durch den Einsatz menschzentrierter Vorgehensweisen</td>
    <td>181</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.8</td>
    <td>Change Cycles für die Change-Management Vorgehensweise in Data-Science-Projekten</td>
    <td>182</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 16.9</td>
    <td>Potenzielle Change Aktivitäten entlang des DS-Phasenmodells</td>
    <td>182</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 17.1</td>
    <td>Bausteine des Demonstrators</td>
    <td>188</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 17.2</td>
    <td>Darstellung einer Zeitreihe in Contact Elements for IoT</td>
    <td>190</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 17.3</td>
    <td>Anbindung von Datenquellen im Autorenn-Demonstrator</td>
    <td>191</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 18.1</td>
    <td>Systemarchitektur AKKORD-Autorenn-Demonstrator</td>
    <td>194</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 18.2</td>
    <td>Architektur des Datenzugriffs des AKKORD-Autorenn-Demonstrators</td>
    <td>196</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 18.3</td>
    <td>Prozess des Analysemoduls Berechnung von Rennsieger:innen</td>
    <td>197</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 18.4</td>
    <td>AI-Toolbox Nutzungsmodul Auswertung Rennsieger:in</td>
    <td>198</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 19.1</td>
    <td>Darstellung der AKKORD-Lernstation</td>
    <td>202</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 19.2</td>
    <td>Auszug aus der Zielgruppenanalyse des Ausbildungsberufs Anlagenmechaniker:in</td>
    <td>204</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Abb. 19.3</td>
    <td>Exemplarische Darstellung einer Lernaufgabe zur Auswahl eines geeigneten Geräts</td>
    <td>205</td>
  </tr>
</table>
Teil I
Einleitung
## 1.1 Ausgangssituation

Die Anwendung industrieller Datenanalysen eröffnet produzierenden Unternehmen innovative Möglichkeiten zur nachhaltigen Optimierung von **Produkten** und **Prozessen**. Gleichzeitig wird die Initiierung neuer **Geschäftsmodelle** und **Kollaborationen** in Wertschöpfungsnetzwerken ermöglicht. Aus dieser Ausgangsage entstammt das BMBF-Forschungsvorhaben. Das auch mit der Kurzbezeichnung „AKKORD“ benannte Forschungsvorhaben, dessen Ergebnisse zentraler Bestandteil dieses Werks sind, trägt den folgenden Titel:

*Vernetzte und integrierte Anwendung industrieller Datenanalyse für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken*

In ingenieurwissenschaftlich geprägten Unternehmen werden **betriebliche Entscheidungen** seit jeher anhand von **faktenbasierten Auswertungen** getroffen (Deuse et al., 2022, S. 2 f.). Die Anwendung von industriellen Datenanalysen stellt somit eine logische Weiterentwicklung dar, die sich die digitalen Möglichkeiten für Auswertung immer größer werdender Datenmengen zu Nutze macht (West et al., 2021, S. 131). Zu Beginn des Vorhabens im Frühjahr 2019 zeichnete es sich ab, dass insbesondere

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

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de

R. Klinkenberg
RapidMiner GmbH, Dortmund, Deutschland
E-Mail: rklinkenberg@rapidminer.com, rklinkenberg@altair.com
Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) einen sinnvollen und zielgerichteten Einsatz moderner Analysetechnologien aus eigener Kraft nicht leisten können (Mazarov et al., 2019, S. 874 f.). Es mangelte zum einen an den erforderlichen Kompetenzen und Strategien innerhalb der Unternehmen und zum anderen an einem auf KMU ausgerichteten Dienstleistungs- und Technikangebot zur nachhaltigen Nutzung der umfangreichen Potenziale. In Kap. 2 werden die Hintergründe der Forschungsförderung weiterführend beschrieben. Neben einem Überblick der Projekthistorie wird dort insbesondere das Potenzial der Forschungsergebnisse für KMU beschrieben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die bestehenden Hindernisse bei der technischen, aber vor allem auch bei der organisatorischen Integration von Anwendern, Systemanbietern und Dienstleistern die Realisierung initialer Leuchtturmprojekte sowie die langfristige Durchdringung weiterer Industriebereiche mit Datenanalysetechnologien erschweren. Es fehlten sowohl ein integriertes Konzept zur Überwindung der existierenden Barrieren und Hemmnisse als auch konkrete Lösungen (Nolte et al., 2020, S. 734).

## 1.2 Verbundprojektziel

Zur erfolgreichen Anwendung von industriellen Datenanalysen ist eine ganzheitliche Betrachtung betrieblicher Abläufe erforderlich. Da die betrachteten Betriebsabläufe häufig komplex sind, involvieren industrielle Datenanalysen viele unterschiedliche Prozesse, Systeme, Datenquellen, Akteure und Zusammenhänge. Erst durch den Drei-klang von **Mensch, Technik und Organisation** (MTO) kann die dafür notwendige Harmonie entstehen. Kap. 20 nimmt einen weiterführenden Ausblick auf die künftige Entwicklung von MTO vor. Als Kurzbezeichnung für das Forschungsvorhaben wurde deshalb der bereits erwähnte Begriff „AKKORD“ gewählt, der in der Musik den Zusammenklang vieler Stimmen mit verschiedenen Funktionen bezeichnet. Auch zur industriellen Umsetzung von Datenanalysen ist ein derartiges Zusammenspiel erforderlich. An die Stelle von Melodie, Bass oder Begleitstimme treten in diesem Falle sowohl **menschliche Akteurinnen und Akteure** aus unterschiedlichen Fachbereichen als auch die **technischen und organisatorischen Einflussfaktoren**, unter denen die Datenanalysen stattfinden. Damit produzierende Unternehmen, und insbesondere KMU, diesen Akkord erklingen lassen können benötigen sie entsprechende Instrumente.

Projektsteckbrief AKKORD

**Laufzeit:** 48 Monate

**Zeitraum:** 04.2019-03.2023

**Volumen:** 7,7 Mio. €

**Konsortium:** 14 Partner

**Webseite:** www.akkord-projekt.de
Der im Rahmen des Verbundprojekts entwickelte **Referenzbaukasten** zur Anwendung industrieller Datenanalysen stellt in dieser Analogie einen **Werkzeugkoffer** zur erfolg-reichen Umsetzung von integrierten und vernetzten Anwendungen von industriellen Datenanalysen dar. Typischerweise werden Datenanalyseprojekte von interdisziplinären Teams umgesetzt, die bei der Bearbeitung unterschiedliche Rollen einnehmen und ent-sprechende Werkzeuge in der Bearbeitung benötigen (Schwenken et al., 2023, S. 83). Der Baukasten beinhaltet ein umfangreiches Angebot von Werkzeugen, die bedarfs-gerecht und modular zusammengestellt und genutzt werden können. Mithilfe dieser Werkzeuge wird eine kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wert-schöpfungsnetzwerken anwenderfreundlich ermöglicht (Syberg et al., 2023, S. 65, Kap. 3). In Anlehnung an den Gedanken eines Baukastens werden einzelne Module im Weiteren als **Bausteine** bezeichnet. Um eine einsteigerfreundliche Verwendung des Referenzbaukastens und seiner Bausteine zu ermöglichen, wird der ganzheitliche Ansatz in einer kollaborativen Online-Service-Plattform vereint. Eine ausführliche Beschreibung des Referenzbaukastens und seiner Bausteine findet sich weiterführend in Kap. 4.

## 1.3 Forschungspartner

Im Forschungsprojekt AKKORD arbeiteten von 2019 bis 2023 vierzehn Konsortial-partner aus unterschiedlichen Branchen zusammen. Die Partner können anhand ihrer Ausrichtung in drei Gruppen unterteilt werden. Zu den **Anwendungspartnern** zählen vier produzierende Unternehmen, die die Nutzung von industriellen Datenanalysen anstreben. Die **Entwicklungspartner** stellen sechs Unternehmen dar, die entweder Software- oder Hardware-Lösungen anbieten und so die Grundlage zur Umsetzung sowie Nutzung von Datenanalysen liefern. Abgerundet wird das Konsortium durch vier **Forschungspartner**, die im Projekt eine Brücke zwischen den technischen Lösungen und der praxisorientierten Nutzung schlagen. Abb. 1.1 zeigt eine Übersicht der vierzehn Partner innerhalb dieser drei Gruppen.

Ein detaillierter Einblick in die Arbeiten der beteiligten Forschungspartner findet sich auf der Projekt-Webseite (www.akkord-projekt.de/partner). Neben einer ausführ-lichen Partnervorstellung wird dort die individuelle Rolle im Projekt erläutert und die individuell erzielten Ergebnisse vorgestellt. In diesem Kapitel werden die in Abb. 1.1 gezeigten Forschungspartner aus dem Vorhaben AKKORD stichpunktartig vorgestellt.

* **Anwendungspartner:**

- ERCO GmbH (Elektroindustrie): Architekturbeleuchtung mit besonderem Fokus auf präziser und effektiver LED-Technologie

- Miele & Cie. KG (Weiße Ware): Premium Haushalts- und Gewerbegeräte mit Hauptbeteiligung durch das zentrale Qualitätsmanagement und Serienpflege der Haushaltswascher
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

*Konsortialführung

**Projektleitung

<caption>**Abb. 1.1** Darstellung der beteiligten Konsortialpartner im Forschungsprojekt AKKORD unter Berücksichtigung der Unterscheidung von Anwendungs-, Entwicklungs- und Forschungspartnern</caption>

- PolyMerge GmbH (Sondermaschinenbau): Entwicklung, Konstruktion und Fertigung von Maschinen für die Automobilzulieferer und Kunststoffverarbeitendes Gewerbe

- Volkswagen AG (Automobilindustrie): Fahrzeuge mit Hauptbeteiligung durch die zentrale Industrial Engineering Abteilung

### Entwicklungspartner:

- Arendar IT-Security GmbH (Industrie 4.0 Kommunikation): Industrieller Datensammler mit Schwerpunkt auf Cyber-Security

- CONTACT Software (Softwareentwicklung): Lösungen für Produktdatenmanagement, Product Lifecycle Management, Projektmanagement und Internet of Things

- mosaïc GmbH (Unternehmensberatung): Beratung, Konzeption und Einführung von IT für produzierende Unternehmen

- NEOCOSMO GmbH (Softwareentwicklung): Lösungen für Kommunikations- und Lernplattformen für Informations- und Wissensvermittlung

- PDTec AG (Softwareentwicklung): Lösungen für Daten- und Informationsmanagement innerhalb des Produktlebenszyklus

- RapidMiner GmbH (Softwareentwicklung): Lösungen für Predictive Analytics, Data Mining und Text Mining [Konsortialführer]

### Forschungspartner:

- Lehrstuhl für Berufspädagogik für technische Fächer (Universität Hamburg): Technologiebasierte Erfassung und Entwicklung von Fachkompetenzen

- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (Institut für Wirtschaftsinformatik, Saarbrücken): Angewandte Informatikforschung
- Institut für Produktionssysteme (Technische Universität Dortmund): Datengetriebene Problemlösung mittels industriellen Datenanalysen für diverse Fragestellungen aus dem produzierenden Gewerbe [Projektleitung]

- Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung (Technische Universität Kaiserslautern): Produkt- und Service Lifecycle Management sowie Datenintegration und -vernetzung

Während der Bearbeitung des Forschungsprojekts AKKORD veröffentlichten die aufgezählten Projektpartner regelmäßig Arbeitsberichte zu Fortschritten und Ergebnissen auf der Projekt-Webseite. Diese Beiträge finden sich ebenfalls weiterführend auf der Projekt-Webseite (www.akkord-projekt.de/news).

## 1.4 Vorgehensweise

Um die Umsetzung des Referenzbaukastens als übergeordnetes Gesamtziel zu erreichen, werden im Forschungsprojekt mehrere wissenschaftliche und technische Teilziele verfolgt. Anhand dieser Teilziele strukturieren sich die Aufgaben der vierzehn Projektpartner.

1. **Übergreifende und vernetzte Datenbasis:** Durch ein leistungsfähiges PLM-basiertes Daten-Backend-System werden Erfassung, Integration und Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen entlang des Produktlebenszyklus umgesetzt und die Grundlage für anschließende Datenanalysen geschaffen (siehe Kap. 5).

2. **Integrierte und vernetzte Datenanalysen:** Durch einen benutzerorientierten Konfigurationsassistenten mit einheitlichen Analysemodulen und vorkonfigurierbaren Dashboards werden automatische und individualisierbare Analyseprozesse umgesetzt (siehe Kap. 6).

3. **Kompetenzentwicklung und -sicherung:** Durch einen digitalen Wissensdienst werden situierte Lernmodule zielgerichtet und anwendergerecht bereitgestellt, um die Kompetenzprofile von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bedarfsgerecht zu erweitern (siehe Kap. 7).

4. **Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle:** Durch einen Empfehlungsassistenten werden Vorschläge und Handlungsempfehlungen für innovative und wirtschaftliche Geschäftsmodelle zur kollaborativen Wertschöpfung abgegeben, die auf den Ergebnissen der vernetzten und integrierten Datenanalysen beruhen (siehe Kap. 8).

In Abb. 1.2 werden diese vier Teilziele im Kontext von Mensch, Technik und Organisation gezeigt. Aufgrund der vielen Akteure, die zum Erfolg von industriellen Datenanalyseprojekten beitragen, erfordert ein ganzheitlicher Ansatz auf stets die Berücksichtigung aller Einflussfaktoren. Im Forschungsvorhaben werden diese Teilzeile
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Abb. 1.2** Darstellung der vier Leistungsbereiche aus dem Forschungsprojekt AKKORD im Spannungsfeld von Mensch, Technik und Organisation</figcaption></figure>

in den folgenden Kapiteln als Leistungsbereiche bezeichnet. Die wissenschaftlich-konzeptionellen Arbeiten orientierten sich an dieser Unterteilung und wurden in einem übergeordneten **Referenzbaukasten** zusammengeführt.

Neben der Umsetzung dieser Zielsetzungen in einem integrierten Referenzbaukasten erfolgt in AKKORD außerdem die exemplarische Erarbeitung von industriellen Anwendungsszenarien sowie der Aufbau von Demonstratoren. Durch die Umsetzung von Anwendungsszenarien in Form von Software- und Hardware-basierten Demonstrations- bzw. Pilotanwendungen werden sowohl der Anwendernutzen als auch die Akzeptanz für Datenanalysetechnologien gesteigert.

An der Struktur orientiert sich auch der weitere Aufbau des vorliegenden Sammelbands. In den verbleibenden Beiträgen von **Teil 1** werden zunächst der unmittelbare Nutzen für mittelständige Anwender, die grundsätzliche Problemstellung zu Beginn des Vorhabens sowie das übergeordnete Konzept des Referenzbaukastens vorgestellt. Innerhalb von **Teil II** werden die als Leistungsbereiche bezeichneten Teillösungen des Referenzbaukastens beschrieben. Die Leistungsbereiche orientieren sich an den Teilzielen 1 bis 4 und wurden federführend von je einem der Forschungspartner und mit mehreren Anwendungs- und Entwicklungspartnern erarbeitet. Die angesprochenen Anwendungsszenarien werden als acht Erfolgsgeschichten innerhalb von **Teil III** vorgestellt. Der abschließende **Teil IV** fasst dann die Anwendung der erarbeiteten Service-Plattform zusammen und greift dafür u. a. die entwickelten Demonstratoren auf.

## Literatur

Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2022). Rediscovering scientific management. The evolution from industrial engineering to industrial data science. *International Journal of Production Management and Engineering* (IJPME), 10(1), 1–12. https://doi.org/10.4995/ijpme.2022.16617.
Mazarov, J., Wolf, P., Schallow, J., Nöhring, F., Deuse, J., & Richter, R. (2019). Industrial Data Science in Wertschöpfungsnetzwerken. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (ZWF)*, 114(12), 874–877. https://doi.org/10.3139/104.112205.

Nolte, V., Sindram, T., Mazarov, J., & Deuse, J. (2020). Industrial Data Science erfolgreich implementieren. Interviewstudie zu Erfolgsfaktoren und Hemmnissen. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (ZWF)*, 115(10), 734–737. https://doi.org/10.1515/zwf-2020-1151020.

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.

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/IRI51335.2021.00024.

**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.
Nikolai West ID, Thomas Huber ID und Jochen Deuse ID

## 2.1 Rahmen der Forschungsförderung

Eine Vielzahl unterschiedlicher Aktivitäten zu Industrie 4.0 wurden seit dem Jahr 2011 in Deutschland durchgeführt. Die Forschungsarbeiten haben den Weg zu einer intelligenten **Vernetzung der Produktion** durch den Einsatz neuartiger cyberphysischer Produktionssysteme geebbnet. Diese ermöglichen u. a. eine Vernetzung von Maschinen und Objekten sowie einen zentralen Zugriff auf Prozessdaten (BMWi, 2015, S. 8 f.). Darüber hinaus wurden Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle entwickelt und auf den betrieblichen Hallenboden gebracht. Auf Bundesebene werden eine Vielzahl von Aktivitäten auf der Plattform Industrie 4.0 zusammengeführt und koordiniert (BMWi, 2020, S. 2). Im Jahr 2014 benannte die Bundesregierung dann mit der neuen **Hightech-Strategie** „Innovationen für Deutschland“ zentrale Aktionsfelder der Zukunftsaufgabe „Digitale Wirtschaft und Gesellschaft“. Dazu zählen beispielsweise die Anwendung von Industrie 4.0, Smart Services, Smart Data und die digitale Vernetzung (BMBF, 2021, S. 3). In diese Strategie fällt auch das Programm „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF), das auf eine Stärkung der Technologiekompetenz, eine Veröffentlichung von wissenschaftlichem Austausch sowie auf die Unterstützung von Forschung

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

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de

T. Huber
mosaiic GmbH, München, Deutschland
E-Mail: thomas.huber@moasiic.de
und Lehre ausgerichtet ist. Die Forschungsergebnisse, aus denen dieses Buch entstanden ist, sind ein Teil der vom BMBF geförderten Maßnahmen für „Industrie 4.0 – Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken“, kurz **InKoWe** (BMBF, 2017, S. 1 ff.).

Die Förderrichtlinie InKoWe zeigte insbesondere auf die Entwicklung und Einführung innovativer Lösungen zu **Industrie 4.0** ab. Im Fokus der Arbeiten stand neben einer Stärkung der Zusammenarbeit von Unternehmen mit ihren Kunden und Lieferanten außerdem die Betrachtung des Unternehmens als sozio-technisches System. Dafür sollten unternehmensinterne sowie -übergreifende Prozesse entwickelt werden, um eine Steigerung der Flexibilität in der Verbundproduktion zu erreichen. Darüber hinaus sollte der Einsatz geeigneter Methoden zum Schutz von Daten das unternehmensspezifische Fachwissen langfristig sichern. Da insbesondere Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) häufig in Wertschöpfungsnetzwerken angesiedelt sind, lag ein besonderer Fokus der Richtlinie auf der Nutzbarkeit der Ergebnisse für mittelständische Unternehmen. Die Aufbereitung von Ergebnissen, wie Methoden, Werkzeuge, Prozesse, Leitfäden oder Konzepte, sollte derart erfolgt sein, dass ein breiter und branchenübergreifender Erfahrungsaustausch und Wissenszuwachs angeregt wird (BMBF, 2017, S. 4). Allgemein stellt dieser gesamte Sammelband einen Teil der Maßnahmen zur Verbreitung der Forschungsergebnisse und zum Erfahrungs- und Wissensaustausch dar. Insbesondere in diesem Kapitel soll daher nochmals der Nutzen der Forschungsergebnisse für KMU zusammenfassend erklärt werden, bevor die nachfolgenden Beiträge spezifisch auf konkrete Arbeiten und Forschungsergebnisse eingehen.

Bereits im vorangegangenen Kapitel wurde das Verbundprojektziel des Forschungsvorhabens zur vernetzten und integrierten Anwendung industrieller Datenanalyse für die wertschaffende, kompetenzorientierte Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken vorgestellt (siehe Kap. 1). Das im Weiteren stets als AKKORD bezeichnete Projekt ist Teil der Forschungsförderung durch InKoWe und behandelt die technischen, organisatorischen und menschlichen Aspekte zur **Anwendung industrieller Daten-analysen** in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Ein wichtiger Forschungsansatz in InKoWe ist die Verallgemeinerung unterschiedlicher interdisziplinärer Anwendungsfälle, aus denen neue und datengetriebene Innovationen in der Produktion entstehen. AKKORD folgt dieser Abstraktion von konkreten Anwendungsfällen, die im Projektkontext als **Erfolgsgeschichten** bezeichnet werden und exemplarische Umsetzungen der industriellen Datenanalyse sowie ihrer Peripherieprozesse darstellen. Die praktischen Anwendungen teilen sich in die beiden Bereiche **fachlich** und **strategisch** auf. Unter den Unternehmen dieser Erfolgsgeschichten finden sich also sowohl Großunternehmen wie auch mittelständische und kleine Unternehmen. Nachfolgend werden die Erfolgsgeschichten aus den vier **fachlichen** Anwendungsbereichen aufgezählt:

* **Vernetztes Industrial Engineering (Volkswagen AG):** Wissensbasierte Entscheidungsfindung zur Arbeitssystemgestaltung und Kollaboration im internen Unternehmensnetzwerk (Konzern/Marke/Werke; siehe Kap. 9)
* **Integriertes Qualitätsmanagement (Miele & Cie. KG):** Übergreifendes und vernetztes Analysesystem zur Qualitätssteuerung und Kollaboration entlang des Produktlebenszyklus (Produzent/Servicepartner/Kunde, siehe Kap. 10)

* **Prospektive Ressourcenplanung (ERCO GmbH):** Integrierte Auftragsprognose zur Kapazitätsplanung in der Produktion und Kollaboration im Wertschöpfungsnetzwerk (Produzent/Vertrieb/Lieferant, siehe Kap. 11)

* **Optimierung automatisierter Herstellungsprozesse zur Kunststoffverarbeitung (PolyMerge GmbH):** Überwachung, Analyse und Vorhersage von datenbasierten Mustern am Beispiel des Kunststoffschweißens und der Anomalieerkennung (siehe Kap. 12)

Außerdem wurden im Forschungsprojekt vier weitere Erfolgsgeschichten zu **strategischen** Handlungsfeldern umgesetzt. Diese wurden federführend von Partnern aus der Hardware- und Softwareentwicklung, der Beratung oder Forschung umgesetzt.

* **KMU-gerechte Kompetenzentwicklung für industrielle Datenanalyse (NEOCOSMO GmbH):** Kompetenzentwicklung im Industrial Engineering sowie werks- und funktionsübergreifende Kompetenzvernetzung (siehe Kap. 13)

* **Datenakquisition über I4.0-Technologien (Arendar IT-Security GmbH):** Synthese von Potenzialen zur Funktionserweiterung von IoT-Technologien für Retrofitting und Maschinendatenerfassung in der Produktion (siehe Kap. 14)

* **Adaptive Geschäftsmodellentwicklung (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz):** Prozessbasierte Geschäftsmodellempfehlungen im Produktlebenszyklus und Co-kreative Leistungserbringung zur Datenerfassung und -vernetzung (siehe Kap. 15)

* **Handlungsstrategien zur industriellen Datenanalyse (mosaic GmbH):** Einführungskonzept zur Kollaboration durch Datenanalyse und Vorgehen zur Adaptierung anwendungsspezifischer Analyseumgebungen (siehe Kap. 16)

Während die fachlichen Anwendungsbereiche konkrete Umsetzungen industrieller Datenanalysen bei produzierenden Unternehmen beschreiben, behandeln die strategischen Bereiche wichtige Funktionen und Prozesse, die für eine integrierte und vernetzte Anwendung erforderlich sind.

Neben der Umsetzung der Erfolgsgeschichten wurden im Projekt AKKORD auch **Technologie-Demonstratoren** erarbeitet, die (Teil-)Lösungen des Referenzbaukastens anschaulich darstellen. Die Demonstratoren wurden mit dem Ziel einer haptischen Veranschaulichung von hauptsächlich softwareseitigen Lösungen umgesetzt. Genutzt werden die Demonstratoren beispielsweise bei Messebesuchen oder sonstigen Praxisvorträgen, da sie es ermöglichen, die größtenteils softwarebasierten Entwicklungen mit einem physischen Ergebnis zu veranschaulichen Insbesondere die Forschungspartner waren federführend an der Umsetzung der nachfolgenden Demonstratoren beteiligt:
* **Autorennbahn mit durchgängigem Datenbackend** (*Lehrstuhl für virtuelle Produktentwicklung*): Datenerfassung, -integration und -vernetzung mithilfe der modularen Lösungen des AKKORD-Referenzbaukastens (siehe Kap. 17)

* **Autorennbahn mit standardisierten Analysemodulen** (*Institut für Produktionssysteme*): Echtzeitfähige Aufnahme und Auswertung von Daten einer Autorennbahn von zwei bis vier Personen mithilfe des AKKORD-Referenzbaukastens (siehe Kap. 18)

* **Mobile Lernstation mit Industrie 4.0-Hardware** (*Arendar IT-Security GmbH, Lehrstuhl Berufspädagogik in den technischen Fächern*): Kompakte Station mit einem hybriden Lehrkonzept zur Veranschaulichung von industrieller Datenerfassung und den dazugehörigen Sicherheitskonzepten (siehe Kap. 19)

Weiterführende Informationen mit einer ausführlichen Darstellung der Arbeiten finden sich in den jeweils referenzierten Beiträgen aus diesem Sammelband.

## 2.2 Ausgangssituation und Status Quo im Mittelstand

Seit Jahrzehnten gewinnt die Verwendung von **industriellen Datenanalysen** im Mittelstand an Bedeutung, da Unternehmen immer mehr Daten erheben und analysieren, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Grundsätzlich handelt es sich bei dieser trendartig wirkenden Entwicklung jedoch nicht um ein neues Phänomen. Bereits seit dem Aufkommen der industriellen Herstellung von Gütern Anfang des 20. Jahrhunderts stellen **zahlen- und faktenbasierte Auswertungen** die wichtigste Grundlage für betriebliche Entscheidungsprozesse dar (Deuse et al., 2022, S. 2 f.). Die nachfolgende Definition basiert auf den Arbeiten von West et al. (2021, S. 131) und dient als allgemeine Grundlage für das Begriffsverständnis der Arbeiten in allen nachfolgenden Kapiteln.

*Industrielle Datenanalysen bezeichnen den Prozess von zahlen- und faktenbasierten Auswertungen in einem industriellen Anwendungsfall.*

Die Mehrheit der Unternehmen im produzierenden Gewerbe kennt zumindest den Trend bzw. das Technologiefeld der industriellen Datenanalysen. Ihr Einsatz stellt für den deutschen Mittelstand jedoch eine Herausforderung dar. Eine wichtige Frage ist beispielsweise, wie die Vielzahl an Datenquellen und -formaten effektiv und effizient miteinander verknüpft werden kann. Zudem müssen mittelständige Unternehmen geeignete Fachkräfte finden, die über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um die Datenanalysen durchzuführen und zu interpretieren. Bei der flächendeckenden Nutzung innerhalb des eigenen Unternehmens sowie bei der Integration der Potenziale in ein neues, digitales Geschäftsmodell zögern bisher viele Akteur:innen.

Die im Nachfolgenden vorgestellten Umfrageergebnisse entstammen einer im Rahmen des Forschungsprojekts AKKORD durchgeführten Studie. Die Studienergebnisse sind
bisher noch unveröffentlicht. An einer Publikation der Ergebnisse wird derzeit gearbeitet und die hier genannten Ergebnisse verstehen sich als Vorabinformationen. An der Studie nahmen 197 Personen teil, die in kleinen Unternehmen mit weniger als 50 Mitarbeitenden (35,7 %), mittleren Unternehmen mit 50 bis 500 Mitarbeitenden (21,11 %) und großen Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitenden (42,21 %) tätig sind. Die Befragung wurde im Jahr 2022 online durchgeführt. Antworten erhielt die Studie aus Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Zunächst wurde die grundsätzliche Haltung zur Verwendung von datenwissenschaftlichen Verfahren sowie zur Künstlichen Intelligenz erfragt. Die Ergebnisse dieser Frage sind in Abb. 2.1 zusammengefasst. Bei der Befragung wurde zum einen eine Unterscheidung anhand der Unternehmensgröße (klein, mittel oder groß) sowie zum anderen anhand der Perspektive im Unternehmen (allgemeine Einstellung im Unternehmen oder Einstellung der Geschäftsführung) vorgenommen. Die Aufteilung in Größen folgt den zuvor genannten Mitarbeiterzahlen der Unternehmen. Die Perspektive der beiden Rollen wurde durch Abfrage der generell vorherrschenden Einstellung im Unternehmen sowie der Einstellung der Geschäftsführung gewonnen. Zunächst fällt der überwiegende positive Anteil der Antworten auf. Die Mehrheit der Befragten bescheinigt beiden Perspektiven eine positive oder sehr positive Haltung. Auffällig ist außerdem, dass die Perspektive der Geschäftsführung stets einen höheren Anteil der sehr positiven Einstellungen aufweist, im Vergleich zur generellen Einstellung (zwischen 7,2 % und 14,1 %). Weiterhin bemerkenswert ist der erhöhte Anteil der negativen bzw. sehr negativen Antworten zur generellen Einstellung bei großen Unternehmen. Mit 21,4 %

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Abb. 2.1 Vorläufige Studienergebnisse zur Grundhaltung zu Datenwissenschaft und Künstlicher Intelligenz im produzierenden Gewerbe</figcaption></figure>
liegt der Wert erheblich höher, als dies sowohl für die eigene Geschäftsführung als auch für mittlere und kleine Unternehmen der Fall ist.

Neben der Einstellung zum Themenfeld wurden in der Mittelstandsstudie auch die Wünsche bzw. Bedarfe der Anwenderunternehmen erfragt. Abb. 2.2 zeigt die Ergebnisse der Befragung auf. Dort sind sieben vorgegebene Anwenderbedarfe und die absolute Anzahl der Stimmen der befragten Personen dargestellt. Um die Lesbarkeit zu gewährleisten, wurde in dieser Darstellung auf eine Unterscheidung anhand der Unternehmensgröße verzichtet. Für ein eindeutiges Stimmungsbild wurden hier Antworten in lediglich vier Ausprägungsformen zugelassen. Die zur Gesamtanzahl von 197 Personen fehlenden Stimmen sind entsprechende Enthaltungen. Augenscheinlich ist, dass alle aufgeführten Wünsche einen hohen Grad an Zustimmung erhalten haben. Eine pragmatische Übersicht funktionierender Anwendungsfälle, eine entschlossene Geschäftsführung sowie ein interner Wissensaufbau belegen die ersten drei Plätze der Befragung. Lediglich eine Vernetzungs- und Austauschplattform mit Gleichgesinnten sowie der Wunsch nach schnellerer und einfacherer Förderung erscheint weniger wünschenswert. Dennoch liegt auch hier die Anzahl der Zustimmungen („stimme zu“ und „stimme eher zu“) deutlich über den Ablehnungen („stimme nicht zu“ und „stimme eher nicht zu“).

Diese beiden Umfrageergebnisse sollen zunächst ein grundsätzliches Stimmungsbild aufzeigen. Sowohl die tendenziell positive bis sehr positive Grundhaltung als auch die deutlichen Wünsche und Bedarfe der Anwender zeigen, dass industrielle Datenanalysen ihren Weg in den Alltag produzierender Unternehmen gefunden haben. Im nachfolgenden Abschnitt werden wir die konkreten Potenziale für Unternehmen benennen, die sich durch die Nutzung des entwickelten Referenzbaukastens ergeben.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Abb. 2.2 Anwenderbedarfe zur Nutzung von industriellen Datenanalysen</figcaption></figure>
## 2.3 Nutzenpotenziale für Kleine und Mittlere Unternehmen

Die im Forschungsprojekt AKKORD entwickelten Lösungen verfolgen sechs konkrete Projektziele, die bereits in Kap. 1 vorgestellt wurden. Durch die Umsetzung dieser Ziele ergeben sich wiederum sechs Nutzenpotenziale, die vor allem auf die Bedarfe von KMU zugeschnitten sind und eine Ausschöpfung der Möglichkeiten industrieller Datenanalysen umfassen.

1. Umfangreicher Werkzeugkoffer mit Verfahren, Methoden und Vorgehensweisen als Referenzbaukasten

2. Durchgängige Datenanbindung und -speicherung durch ein integriertes und vernetztes Datenbackend-System zur Erfassung, Verknüpfung und Speicherung entlang des Produktlebenszyklus

3. Niederschwellige Datenanalyse und -anwendung durch ein System zur Vorkonfiguration und Wiederverwendung von umgesetzten Datenanalysen basierend auf einem Katalog aus modularen Bausteinen

4. Langfristiger Kompetenzaufbau und -sicherung durch ein umfangreiches Schulungsangebot für selbstgesteuertes Lernen entlang vorgegebener Lernpfade und durch ein integriertes Wissensmanagement mithilfe der implementierten Kollaborationsplattform

5. Neue Kollaborationsformen und Geschäftsmodelle durch den Zusammenschluss mehrerer Abteilungen oder Werke bzw. unterschiedlicher Unternehmen sowie durch die Nutzung der technologischen Potenziale industrieller Datenanalysen

6. Anschauliche Beispiele und Vorlagen durch die Umsetzung der vier fachlichen Anwendungsbereiche und durch die drei Technologie-Demonstratoren

**Integrierter, modularer Referenzbaukasten.** Um die volle Leistungsfähigkeit und breitenwirksame Übertragbarkeit der aus den Teilzielen hervorgehenden Lösungen gewährleisten zu können, sind diese in einem ganzheitlichen, vernetzten Ansatz vereint und anforderungsgerecht bereitgestellt. Vor diesem Hintergrund wurde im Forschungsvorhaben AKKORD ein modularer und datengetriebener Referenzbaukasten entwickelt, der Unternehmen bei der Ausgestaltung und Integration dynamischer Kollaborationen zur industriellen Datenanalyse unterstützen soll. Eine Vorstellung des Referenzbaukastens befindet sich weiterführend in Kap. 4. Prinzipiell erleichtert das Zusammenwirken der entwickelten Lösungen die notwendigen Maßnahmen zur Vorbereitung, Durchführung und Nutzung von industriellen Datenanalysen. Alle Ergebnisse basieren auf Anwenderanforderungen, die zu Beginn des Forschungsvorhabens erfasst wurden und sich in den in Abschn. 2.2 dargestellten Studienergebnissen widerspiegeln. Der Referenzbaukasten wurde als kollaborative Service-Plattform umgesetzt, wodurch eine breitenwirksame Nutzung und Erweiterung des Baukastens gefördert werden sollen.
**Schaffung einer übergreifenden und vernetzten Datenbasis.** Die Grundlage der Datenanalyse ist die Vernetzung von Daten eines dynamischen Wertschöpfungsnetzwerks durch Erfassung, Integration und Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen entlang des Produktlebenszyklus. Zur Sammlung, Integration, Vernetzung und Speicherung von Daten, Strukturen, Semantik und Referenzen zu Daten in Quellsystemen wurden daher im Rahmen des Vorhabens innovative Datenakquisitionslösungen, Datenformate, Schnittstellen und Kommunikationsprotokolle sowie anwendungsspezifische Integrations- und Vernetzungsmodule festgelegt und entwickelt. Diese ermöglichen den Aufbau eines leistungsfähigen PLM-basierten Daten-Backend-Systems (inkl. Rechtemanagement, siehe Kap. 5).

**Integrierte und vernetzte Analyse industrieller Daten.** Um in Wertschöpfungsnetzwerken auch KMU den Einsatz von Datenanalyse mit vertretbarem Aufwand zu ermöglichen, gilt es Lösungen bereitzustellen, welche eine automatische, individualisierte Analyseprozesserstellung realisieren. Ein wesentliches Ziel des Vorhabens war daher die Entwicklung eines benutzerorientierten Konfigurationsassistenten zur anwendungsspezifischen Datenanalyse. Hierzu wurden Bausteine wie einheitliche Analysemodule und -Dashboards erarbeitet, die je nach Anwendungsfall vorkonfiguriert zusammengestellt werden können. Neben der Gestaltung der Analysemodule und -Dashboards wurden die Schnittstellen und Regeln definiert und mit der sogenannten AI-Toolbox in einem anwendungsgerechten Werkzeug zur teilautomatisierten Konfiguration umgesetzt (siehe Kap. 6).

**Kompetenzentwicklung und -sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken.** Mit den tiefgreifenden Veränderungen der Arbeitsprozesse durch Industrie 4.0 wird eine Weiterentwicklung der Kompetenzprofile von Mitarbeitern auf unterschiedlichen Ebenen erforderlich. Auch der effiziente und effektive Einsatz von Datenanalysetechnologien stellt besondere Anforderung an sowohl personenbezogene Kompetenzen als auch Fachkompetenzen. Vor diesem Hintergrund wurden im Rahmen des Forschungsvorhabens einerseits situierte Lernmodule zur anwendungsbezogenen Kompetenzentwicklung erarbeitet. Andererseits wurden Strukturen und praxistaugliche Handlungsempfehlungen entwickelt, die es ermöglichen, Kompetenzen zu erfassen, übergreifend zu vernetzten und nachhaltig zu sichern. Hierzu wurde mit der sogenannten Work&Learn-Plattform ein digitaler Wissensdienst für die KMU-gerechte Kompetenzentwicklung und -vernetzung im Themenfeld „Industrielle Datenanalyse“ umgesetzt (siehe Kap. 7).

**Neue Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle.** Datenanalysen ermöglichen den Zusammenschluss mehrerer Abteilungen bzw. Werke im Unternehmen sowie die Kooperation unterschiedlicher Akteure im Wertschöpfungsnetz zur Schaffung neuer, gemeinsamer Geschäftsmodelle. Daher wurde ein Empfehlungsassistent entwickelt, der ausgehend von den Ergebnissen einer vernetzten und integrierten Datenanalyse Vorschläge und Handlungsempfehlungen für innovative und wirtschaftliche Geschäftsmodelle zur kollaborativen Wertschöpfung erzeugt (siehe Kap. 8).
**Umsetzung von Anwendungen und Aufbau von Demonstratoren.** Um den Referenzbaukasten und die entwickelten Lösungen zugänglich für produzierende Unternehmen zu machen, wurden drei Demonstratoren entwickelt. Sie sollen unterschiedliche Aspekte der Ergebnisse anhand von konkreten Umsetzungen aufzeigen. Die Demonstratoren wurden bereits in Kapitel 2.1 aufgelistet und werden weiterführend in den jeweiligen Beiträgen erläutert. An dieser Stelle sei erneut auf Abb. 2.2 verwiesen: Eine pragmatische Übersicht von funktionierenden Anwendungsfälle wurde in der Umfrage als wichtigste Forderung genannt. Die realisierten Demonstratoren (siehe Kap. 17, 18 und 19), ebenso wie die entwickelten Anwendungsfälle in Form von AKKORD-Erfolgs geschichten, verstehen sich als konkrete Umsetzungen der erarbeiten Konzepte. Mit ihrer Hilfe sollen die Forschungsergebnisse verständlich und zugänglich gemacht werden.

## 2.4 Ausblick

In diesem Kapitel wurde ein Einblick in die Entstehung des Forschungsprojekts AKKORD gegeben. Anhand von vorläufigen Studienergebnissen wurde ein Stimmungsbild im produzierenden Gewerbe zur Nutzung industrieller Datenanalysen aufgezeigt. Stichpunktartig wurden die konkreten Potenziale des Projekts benannt und mit den durchgeführten Arbeiten verknüpft. Das nächste Kapitel behandelt weiterführend die technischen Grundlagen und den Status Quo des Vorhabens (siehe Kap. 3). Darüber hinaus stell das Kap. 20 einen umfassenden Ausblick auf die künftige Anwendung Industrieller Datenanalysen im Dreiklang aus Mensch, Technik und Organisation vor.

## Literatur

* BMBF. (2017). *Bekanntmachung im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“*. BAnz AT 10.05.2017 B3. Bundesministerium der Justiz und für Verbraucherschutz.

* BMBF. (2021). *Bericht der Bundesregierung zur Hightech-Strategie 2025. Erfolgsmodell Hightech-Strategie für ein starkes Innovationsland Deutschland*. Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

* BMWi. (2015). *Industrie 4.0 und Digitale Wirtschaft. Impulse für Wachstum, Beschäftigung und Innovation*. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMW i).

* BMWi. (2020). *Von der Vision in die Praxis. Industrie 4.0-Umsetzungsprojekte*. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMW i).

* Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2022). Rediscovering scientific management. The evolution from industrial engineering to industrial data science. *International Journal of Production Management and Engineering* (IJPME), 10(1), 1–12. https://doi.org/10.4995/ijpme.2022.16617.

* 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.
**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_8.png" /></figure>
Technische und organisatorische Rahmenbedingungen zur
Anwendung industrieller Datenanalysen in dynamischen
Wertschöpfungsnetzwerken

Nikolai West, Marius Syberg, Jörn Schwenken, Thomas Eickhoff,
Jens C. Göbel, Michael Frey, Andreas Emrich,
Christopher A. Klupak, Felix Walker und Jochen Deuse

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

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

J. Schwenken
E-Mail: joern.schwenken@ips.tu-dortmund.de

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.de

T. Eickhoff · J. C. Göbel
Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Deutschland
E-Mail: eickhoff@mv.uni-kl.de

J. C. Göbel
E-Mail: goebel@mv.uni-kl.de

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

C. A. Klupak · F. Walker
Universität Hamburg, Hamburg, Deutschland
E-Mail: christopher.andre.klupak@uni-hamburg.de

F. Walker
E-Mail: felix.walker@uni-hamburg.de
**3.1 Einleitung**

In den beiden vorangegangenen Kapiteln wurde zum einen die grundsätzliche Ziel-
setzung des Forschungsvorhabens AKKORD vorgestellt (siehe Kap. 1) und zum
anderen wurde der Anwendernutzen der anvisierten Zielgruppe der Entwicklungs-
arbeiten aufgezeigt (siehe Kap. 2). Im vorliegenden Kapitel werden weiterführend die
**Ausgangssituation** zu Beginn des Forschungsvorhabens betrachtet und die relevanten,
**technischen Grundlagen** eingeführt.

Da im Rahmen von AKKORD ein Referenzbaukasten zur Umsetzung von wieder-
verwendbaren, industriellen Datenanalysen erarbeitet wird, führt dieses Kapitel nach-
folgend sowohl Referenzmodelle und -architekturen als auch Plattformkonzepte und
Kollaborationsplattformen ein. Abschließend werden die wissenschaftlich-technischen
Grundlagen der vier im Forschungsvorhaben vertretenden Leistungsbereiche erläutert.
Ausgehend von den Voraussetzungen einer integrierten Datenvernetzung wird die
Anwendung industrieller Datenanalysen sowie die Prinzipien zu Kompetenzaufbau
und -sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken erläutert. Abschließend werden die Not-
wendigkeit von Kollaborationsmöglichkeiten und Potenziale zur Entwicklung von
Geschäftsmodellen beschrieben.

**3.2 Technische Grundlagen**

Das zentrale Ziel im Forschungsprojekt AKKORD stellt die Entwicklung eines
modularen **Referenzbaukastens** dar, durch den industrielle Datenanalysen in Wert-
schöpfungsnetzwerken zielgerichtet und wiederverwendbar eingesetzt werden können
(Mazarov et al., 2019, S. 875). Im Folgenden werden daher die technischen Grund-
lagen zu Referenzmodellen und -architekturen, sowie von Plattformkonzepten und
Kollaborationsplattformen vorgestellt.

**3.2.1 Referenzmodelle und -architekturen**

Bei einem **Referenzmodell** handelt es sich um eine abstrakte und ideale Dar-
stellung eines allgemeinen Systems, das als Grundlage für die Entwicklung konkreter
Anwendungsszenarien dient (Schwegmann, 1999, S. 53 ff.). Im Kontext vom
Forschungsprojekt AKKORD sind damit insbesondere Software-Systeme gemeint. Ein
Referenzmodell beschreibt dabei grundsätzlich verschiedene Elemente eines Systems,
wie allgemeine Konzepte, Prozesse und Funktionen, die für eine Modellierung der
jeweils spezifizierten Ausprägungen benötigt werden. Kennzeichnend ist, dass diese
Elemente in wiederkehrenden Anwendungsfällen erneut genutzt werden können. Da
Referenzmodelle **allgemeingültig formuliert** sind, müssen sie insbesondere von
Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) für die jeweils gearteten Markt- und Wettbewerbssituationen angepasst werden (Becker et al., 2007, S. 2). Für eine wirtschaftliche Nutzung müssen die höheren Adaptions- und Pflegeaufwände von den potenziellen Einsparungen durch das Referenzmodell kompensiert werden. Diese Herausforderung wird auch als das Referenzmodellierungsdilemma bezeichnet (Becker et al., 2002, S. 26).

Demgegenüber steht der Begriff der **Referenzarchitektur**. Der Begriff ist in wissenschaftlichen und praxisorientierten Arbeiten nicht unumstritten. Für eine umfassende Diskussion zum Verständnis von Referenzarchitekturen in den vergangenen Jahrzehnten verweisen wir weiterführend auf Reidt (2019, S. 18 ff.). Im Kontext der weiteren Ausführungen bezeichnet der Begriff eine spezifische Architekturbeschreibung, die als Anleitung fungiert und eine Reihe von Beschränkungen auf der Grundlage von verwandten Systemen beinhaltet (Lin et al., 2022, S. 8). Eine Referenzarchitektur kann ihrerseits auf einem Referenzmodell basieren. Damit handelt es sich um eine Musterumsetzung für eine konkrete Problem- oder Aufgabenstellung, die als Vorlage für die anschließende Entwicklung von realer Systemen dient. Eine Referenzarchitektur ist eine **konkrete Implementierung** des abstrakten Referenzmodells.

Der wesentliche Unterschied zwischen einem Referenzmodell und einer Referenzarchitektur liegt also im Grad der Spezifizität. Während das Referenzmodell abstrakt und allgemein strukturiert wird, stellt eine Referenzarchitektur eine konkrete Implementierung des Referenzmodells dar und umfasst auch problemspezifische Details, die für die Erfüllung einer bestimmten Problemstellung relevant sind. Um die Unterschiede, aber auch die Gemeinsamkeiten von Referenzmodellen und -architekturen aufzuzeigen, werden im nachfolgenden zwei prominente Beispiele vorgestellt und verglichen.

Als eines der bekanntesten Referenzmodelle in der Software-Entwicklung gilt das in Abb. 3.1 gezeigte *Open Systems Interconnection Reference Model*, kurz OSI-Referenzmodell (ISO/IEC 7498-1:1994). Es wurde von der Internationalen Organisation für Normung entwickelt und bereits im Jahr 1984 standardisiert. OSI beschreibt eine abstrakte Architektur für Netzwerkkommunikation, die aus insgesamt sieben Schichten besteht. Von jeder Schicht werden spezifische Funktionen erfüllt und Dienste angeboten,

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Abb. 3.1** Darstellung des Open System Interconnection Modells als Beispiel für ein Referenzmodell der Software-Entwicklung (i. A. a. ISO/IEC 7498-1:1994)</figcaption></figure>
die von darüber liegend angeordneten Schichten genutzt werden können. Das OSI-Referenzmodell dient als Grundlage für die Entwicklung von konkreten Netzwerkarchitekturen, die in diesem Kontext auch als Netzwerkprotokolle bezeichnet werden (Meinel & Sack, 2012, S. 40). Es besitzt also den allgemein formulierten Charakter eines Referenzmodells und wurde in vielen Anwendungsfällen genutzt.

Insbesondere im deutschsprachigen Raum ist das *Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0*, kurz **RAMI4.0** genannt, weitläufig bekannt. Abb. 3.2 zeigt eine leicht vereinfachte Darstellung des Modells in ein deutscher Sprache. Das Modell beschreibt eine umfassende Architektur zur Entwicklung und Implementierung von vernetzten, cyberphysischen Systemen zur Anwendung in der Industrie 4.0 (DIN SPEC 91345:2016-04). RAMI4.0 liefert einheitliche Rahmenbedingungen für konkrete Umsetzungen von Industrie 4.0 Lösungen fest, in dem es u. a. interne Maschinendaten, externe Sensoren und angrenzende Systemumgebungen vereinigt (Wöstmann et al., 2019, S. 96). Das Modell wurde vom Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer und vom Zentralverband Elektrotechnik- und Elektroindustrie gemeinsam entwickelt. Es besitzt ebenfalls einen schichtenbasierten Aufbau und legt sowohl die horizontale als auch die vertikale Integration fest, um eine Interoperabilität von industriell genutzten Systemen und Anwendungen zu gewährleisten. RAMI4.0 gilt als wichtiges Werkzeug für produzierende Unternehmen, das sie bei der Planung und Umsetzung von Industrie 4.0 Lösungen unterstützt, indem es die konkreten Implementierungen abstrakter Architekturzusammenhänge vorbereitet.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Abb. 3.2** Darstellung des Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 als Beispiel für eine Referenzarchitektur in der Software-Entwicklung (i. A. a. DIN SPEC 91345:2016-04)</figcaption></figure>
Während das OSI-Referenzmodell also eine abstrakte und herstellerunabhängige Beschreibung der **Funktionsweise von Netzwerken** darstellt und die Grundlage für Netzwerkprotokolle bildet, dient RAMI4.0 als Werkzeug für Unternehmen und definiert die **Schnittstellen und Beziehungen** der vier Schichten in einer Wertschöpfungskette. Damit ist RAMI4.0 durch die konkrete Ausrichtung auf Anforderungen und Charakteristika der Industrie 4.0 deutlich spezifischer. OSI hingegen ist allgemeiner und beschreibt die Grundprinzipien der Netzwerkkommunikation, die in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt werden können.

### 3.2.2 Plattformkonzepte und Kollaborationsplattformen

Der Begriff **Plattformkonzept** bezeichnet ein allgemeines Konzept der Informationsbzw. Organisationstechnik, das auf einer zentralen Infrastruktur zur Entwicklung und Bereitstellung von Diensten und Anwendungen basiert. Diese Infrastruktur wird als Plattform bezeichnet, da sie eine einheitliche Schnittstelle zur Erstellung, Integration und Nutzung von sowohl von Hardware- als auch von Software-Komponenten anbietet (Engelhardt et al., 2017, S. 11, 2017, S. 22). Plattformkonzepte zielen darauf ab, eine Vereinfachung in der Entwicklung von Anwendungen zu erreichen, indem verschiedene Entwicklungsressourcen bereitgestellt und die Zusammenarbeit zwischen Diensten und Entwicklern unterstützt wird. Gleichzeitig werden Skalierbarkeit und Flexibilität gewährleistet, durch die schnelle Bereitstellung und Aktualisierung von Diensten und Anwendungen. Der Siegeszug von Plattformen basiert vor allem auf den Fortschritten im Bereich des Cloud-Computing, das als wichtige Grundlage für die Bereitstellung von Anwendungen und Diensten gilt (Pfeiffer et al., 2019, S. 2). Während sich Plattformkonzepte auf spezifische Technologien oder Branchen beziehen können, wird nachfolgend insbesondere die Anwendung industrieller Datenanalysen behandelt.

Als **Kollaborationsplattformen** werden spezifische Software-Anwendungen bezeichnet, die einen Austausch oder die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Personen, Gruppen oder Organisationen ermöglichen, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Dabei handelt es sich meist um eine digitale Plattform, die menschlichen Nutzern den Austausch von Informationen und Wissen ermöglicht, die Kommunikation unterstützt und die gemeinsame Arbeit an Projekten erleichtert. Kollaborationsplattformen stellen dafür zielgerichtete Funktionen bereit, wie beispielsweise Nachrichtenaustausch, Videotelefonie, Dateifreigabe, Projektmanagement-Werkzeuge oder gemeinsame Dokumentenbearbeitung (Weißmann & Hardwig, 2020, S. 7 ff.). Einige Kollaborationsplattformen integrieren zusätzlich Werkzeuge oder Anwendungen von Drittanwendern, beispielsweise E-Mail-Programme, Projektmanagement-Software oder Kundenbeziehungsmanagement. In den vergangenen Jahren haben Kollaborationsplattformen insbesondere in dezentralisierten oder globalisierten Arbeitsumgebungen Einzug gehalten, da sie Kooperationen über geographische und organisatorische Grenzen hinweg ermöglichen (Syberg et al., 2023, S. 64 f.).
Während eine Kollaborationsplattform also primär Unterstützung zur Zusammenarbeit und Kommunikation unterschiedlicher Akteure bereitstellt, bezieht sich ein Plattformkonzept hingegen auf eine umfangreiche Palette von Funktionen und Technologien, die zum Aufbau und Betrieb der Plattform notwendig sind. Zusammenfassend beschreibt ein Plattformkonzept also die strategische Ebene einer Plattform, während eine Kollaborationsplattform vor allem die operative Ebene umfasst, die Nutzern eine Zusammenarbeit ermöglicht.

Wie zuvor werden nachfolgend erneut zwei Beispiele betrachtet, um die Zusammenhänge und Unterschiede von Plattformkonzepten und Kollaborationsplattformen zu verdeutlichen.

Ein bekanntes Beispiel für ein Plattformkonzept stellen die *Amazon Web Services* dar, kurz AWS-Plattform genannt. Als Plattformkonzept basiert AWS auf einem service-orientierten Ansatz, der Kunden Cloud-basierte Dienste und Infrastrukturen bereitstellt. Dazu zählen beispielsweise Ansätze wie *Infrastruktur-, Plattform- und Software-as-a-Service* (Amazon Web Services, 2021, S. 5 f.). Diese Leistungen gelten als skalierbar, robust und sicher und schließen datenwissenschaftliche Funktionen wie Verarbeitung, Speicherung und Analyse großer Datenmengen mit ein. AWS kann über eine einzige Schnittstelle und eine benutzerorientierte Konsole verwaltet werden, um eine durchgängige Verwendung sicherzustellen. Aufgrund der breiten Auswahl von Leistungen die AWS bereitstellt, gilt das Plattformkonzept als eines der erfolgreichsten Modelle für Cloud-Computing (Mufti et al., 2020, S. 4).

Ein ebenso verbreitetes Beispiel für eine Kollaborationsplattform ist *Microsoft Teams*, kurz auch oft nur **Teams** genannt, die als Teil von *Microsoft Office 365* angeboten wird. Als Anwendung bietet Teams Funktionen für Kommunikation, Dateiaustausch, Meetings und Zusammenarbeit an gemeinsamen Projekten an. So werden unterschiedliche Formen der Zusammenarbeit unterstützt, die in Echtzeit oder asynchron ablaufen können. Durch Teams können Menschen miteinander über Chat, Audio- und Videoanrufe, virtuelle Meetings oder durch den Austausch von Dateien kommunizieren (Buchal & Songsore, 2019, S. 2 ff.). Als Kollaborationsplattform ermöglicht Teams auch die Erstellung von Kanälen, um Gruppen von Teammitgliedern zusammenzufassen, um die Zusammenarbeit an spezifischen Projekten oder Themen zu erleichtern. Zusammenfassend gilt Teams als umfassende Kollaborationsplattform, da sie speziell für Unternehmensbedürfnisse entwickelt wurde und eine effiziente sowie koordinierte Zusammenarbeit operativer Tätigkeiten ermöglicht (Ilag & Sabale, 2022, S. 2 ff.).

## 3.3 Status Quo der vier Leistungsbereiche

Die vernetzte und integrierte Nutzung von industriellen Datenanalysen in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken erfordert das Zusammenwirken von sehr unterschiedlichen Themen- und Fachgebieten. Wie bereits in Kap. 1 erläutert werden dazu in AKKORD vier als Leistungsbereiche bezeichnete Teilbereiche betrachtet. Dazu zählen Werkzeuge
zur integrierten **Datenvernetzung**, zur Anwendung der industriellen **Datenana-**
**lyse**, zum Aufbau und zur Sicherung von **Kompetenzen** sowie zur Ausschöpfung von
**Kollaborationsmöglichkeiten** und neuen Geschäftsmodellen. Die wissenschaftlich-
technischen Grundlagen der vier Leistungsbereiche werden in den nachfolgenden vier
Abschnitten sukzessiv erläutert.

3.3.1 Integrierte Datenvernetzung

Ein großes Problem für die industrielle Datenanalyse in KMU ist der Umstand, dass
die Daten häufig redundant, auf verschiedenen Systemen und in unterschiedlichen
Formaten verteilt sind. Dies erschwert die Arbeit mit den Daten, da unklar ist, ob auf
alle relevanten Daten zugegriffen werden kann. Als zentrale IT-Lösung des Produkt-
entwicklungsprozesses bietet sich das Produktdatenmanagement und das darauf auf-
bauende Product Lifecycle Management (PLM) an (Eigner et al., 2014, S. 267 ff.). Hier
werden alle Dokumente, die von der ersten Idee bis zur finalen Produktstruktur anfallen,
verwaltet. Im weiteren Verlauf der Produktentstehung werden die produktions- und
logistikbezogenen Informationen in Produktionsplanungs- und -steuerungssystemen
(PPS) verwaltet (Eigner et al., 2014, S. 301 ff.). Eine große Herausforderung stellt für
viele Unternehmen das Aftersales-PLM dar. Der Umgang mit den Daten aus Ersatzteil-
management, Wartung, Reparatur, Überholung und Dienstleistungen sowie das Zurück-
spielen von Felddaten, beispielsweise über IoT-Plattformen, an die Produktentwickler
verlangt, dies alles auf einem gemeinsamen Produkt- und Prozessmodell umzusetzen.

Durch den technischen Fortschritt ändern sich sowohl die **Funktionen** als auch die
entstehenden **Daten**. Davon sind auch bereits bestehenden Systemen betroffen. So
ändert sich beispielsweise durch IoT-Plattformen die Möglichkeit des Datenzugriffs.
Angebundene IoT-Assets können in Echtzeit Informationen an die Plattform liefern, was
unmittelbarere Analysen ermöglicht. Moderne Vorgehensmethoden des Model Based
System Engineerings ermöglichen eine durchgängige Vernetzung von Produktdaten,
erfordern im Gegenzug aber auch ein kohärentes Gesamtkonzept zur Datenverwaltung.
Des Weiteren werden auch gänzlich neue Felder der Datengenerierung erschlossen, bei-
spielsweise durch die Entwicklung und Anwendung von Digitale-Zwillinge-Konzepten.
Der digitale Zwilling ist hierbei mehr als die Repräsentation eines realen Systems oder
Produkts, sondern bietet auch eine Datenverarbeitung oder Interaktionen und Eingriffs-
möglichkeiten für den laufenden Betrieb an (Göbel & Eickhoff, 2020, S. 74 ff.). Durch
diese erweiterten Objekte kann die Vision eines entlang des Produktlebenszyklus durch-
gängigen und rückverfolgbaren Produktmodells realisiert werden (Gilz & Eigner, 2013,
S. 293 ff.). In diesem Kontext wird auch von System Lifecycle Management gesprochen
(Eigner et al., 2014, S. 374).

Einen **Anwendungsfall** für integrierte Datenvernetzung stellen Savarino und Dickopf (2022, S. 257 ff.) vor. Cyber-physische Systeme, die um Smart Services erweitert werden, haben einen hohen Anteil an interdisziplinären Komponenten. Durch die
Analyse der Stücklisten und Arbeitspläne in Kombination mit den Daten aus dem Echtzeit-Feedback der Nutzungsphase, kann ein ganzheitlicher Ansatz für intelligente Produktstücklisten und Arbeitsplänen entwickelt werden.

Für die zur industriellen Datenanalyse nötigen Integration der Daten in ein Backendsystem ergeben sich gleich mehrere Herausforderungen, nämlich die Verteilung, Autonomie und die Heterogenität der Daten (Leser & Naumann, 2007, S. 49 ff.). Bei der Verteilung besteht zum einen das physische Problem, das Daten sich auf unterschiedlichen Speicherorten befinden. Zum anderen kann es auch ein logisches Problem werden, wenn die Daten auf unterschiedlichen Systemen und teilweise redundant gespeichert werden. Vor allem wenn die Redundanz unkontrolliert geschieht, kann dies durch den fehlenden Abgleich zu Problemen führen. Die Autonomie der Datenquellsysteme führt bei jedem System zu eigenen Regeln und Strukturen für die generierten Daten, Schnittstellen und Zugriffsrechte. Durch die Verteilung und der Autonomie entsteht eine große Heterogenität an Datenstrukturen, Schnittstellen, Austauschformaten sowie Kommunikationsprotokollen (Leser & Naumann, 2007, S. 58 ff.).

Zum Umgang mit diesen Herausforderungen wurden bereits erste Ansätze entwickelt. Ihnen ist gemein, Daten in einem schlanken Backbone in neutralen, transparenten und archivierbaren Formaten zu verwalten (siehe beispielsweise Mogo Nem, 2011; Ernst, 2016). Der Sicherstellung der Datenqualität fällt in dieser Thematik eine Schlüsselrolle zu, um Multi Source Probleme wie beispielsweise widersprüchliche Werte oder unterschiedliche Einheiten aus dem Weg zu gehen (Helmis & Hollmann, 2009).

Ein Ansatz, um mit diesen Problemen umzugehen, ist die Erweiterung eines Data Warehouse um einen **Data Lake**. In einem Data Warehouse ist die Datenstruktur im Voraus definiert und für schnelle Abfragen optimiert. Die Daten sind bereinigt, umgewandelt und können als sogenannte *Single-Source-of-Truth* betrachtet werden. Ein Data Lake kann nicht nur wie ein Data Warehouse strukturierte Daten, sondern auch unstrukturierte Daten speichern. Diese unstrukturierten Daten können entweder durch den Verzicht der Strukturierung generiert werden oder aus Quellen wie mobilen Apps, IoT-Geräten oder sozialen Medien gewonnen werden. Der Vorteil der Kombination dieser Speicherkonzepte ist die Möglichkeit der Nutzung neuer Abfrage- und Analysemodellen. Die Umsetzung kann hierbei auf eigener Hardware oder unter Einsatz von Cloudlösungen geschehen. Die Verwendung standardisierter Softwareplattformen ermöglicht hierbei auch nachträglich ein hohes Maß an Flexibilität (vgl. Amazon Web Services, 2021).

### 3.3.2 Industrielle Datenanalyse

Für die Umsetzung von industriellen Datenanalysen müssen verschiedene **Voraussetzungen** erfüllt werden. Die industrielle Produktion ist ein komplexer Prozess, der aufgrund seiner zahlreichen Variablen und dynamischen Eigenschaften eine systematische Überwachung und Analyse erfordert. In diesem Zusammenhang sind innovative
Methoden der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung, um eine effiziente Kontrolle und Steuerung der Produktionsprozesse zu ermöglichen (Deuse et al., 2022, S. 1 ff.). Eine erweiterbare Methode zur Verteilung und Konfiguration der Sensorik im gesamten Fertigungsprozess und die Speicherung der Daten in beschreibenden Prozessen und Modellen sind grundlegende Voraussetzungen, um einen umfassenden Überblick über den Fertigungsprozess zu gewährleisten. Weiterhin sind Methoden zur Erkennung und Fehlerbehebung von Ereignissen in der Produktion sowie Methoden zur Speicherung von Echtzeitdaten und Durchführung von Korrelationsanalysen für große Datensätze und Datenströme nach bestimmten Dimensionen unabdingbar, um mögliche Fehler und Abweichungen im Produktionsprozess frühzeitig zu erkennen. Darüber hinaus erfordert eine erfolgreiche Datenanalyse in der industriellen Produktion eine kontinuierliche Anpassung komplexer Ereignisvorhersagemodelle, um einen reibungslosen Produktionsablauf unter Berücksichtigung der auftretenden Dynamik zu gewährleisten. Eine Methode zur Erzeugung von Alarmmeldungen als Reaktion auf erwartete Abweichungen vom geplanten Produktions- bzw. Herstellungsziel auf der Basis einer rechnerischen Analyse ist dabei ein wichtiger Faktor (Krumeich et al., 2014, S. 16 ff.; Babiceanu & Seker, 2016, S. 132 f.).

Um Produktionsfehler zu reduzieren und die Effizienz des Produktionsprozesses zu erhöhen, ist es auch notwendig, Vorschläge und automatisierte Entscheidungsmethoden zur Verfügung zu stellen. Schließlich ist eine Methode zur aktiven Anpassung des Produktionsprozesses auf der Grundlage von Berechnungen und Analysen ein zentraler Aspekt, um eine reibungslose Produktion zu gewährleisten und die Produktionsqualität zu erhöhen. Zur automatisierten Auswertung großer Datenmengen stehen in der modernen Datenanalyse einige Verfahren zur Verfügung, darunter auch das Data Mining (Hastie et al., S. 1 ff.; Fayyad et al., 1996, S. 27 ff.). Durch die Anwendung des Data Mining können bisher unbekannte Strukturen und Zusammenhänge in großen Datenmengen entdeckt und wertschöpfend genutzt werden (Witten et al., 2011, S. 3). Die möglichen Lösungsansätze sind dabei ebenso vielfältig wie die jeweiligen Anwendungsfälle: In der Instandhaltung können beispielsweise durch Vorhersagen Aussagen über den bevorstehenden Ausfall von Bauteilen oder Anlagen getroffen werden (Wöstmann et al., 2019, S. 94 ff.). In der Produktionsplanung können beispielsweise durch selbstlernende Agenten Vorschläge für optimale Produktionspläne gemacht werden (West et al., 2021b, S. 347 ff.). In der Produktionssteuerung können beispielsweise durch gezielte Vorhersagen Engpässe antizipiert und proaktiv vermieden werden (West et al., 2022a, S. 612 ff., b, S. 3 ff.). Im Qualitätsmanagement können mithilfe von Anomalie-Erkennung bisher unentdeckte Fehler identifiziert und verhindert werden (Schlegl et al., 2022, S. 1 ff.; West et al., 2021c, S. 762 ff.).

Zur Informationsgewinnung durch das Data Mining stehen verschiedene Prozessmodellen zur Auswahl, wie beispielsweise *Knowledge Discovery in Database* (Fayyad et al., 1996, S. 27 ff.) oder *Cross-Industry Standard Process for Data Mining*, abgekürzt auch CRISP-DM genannt (Chapman et al., 2000, S. 1 ff.). Insb. das CRISP-DM besitzt eine gute Eignung für industrielle Datenanalysen, da es mit seiner klar definierten
Projektstruktur als intuitiv gilt und so entwickelt wurde, dass es branchenunabhängig genutzt werden kann. Das Vorgehensmodell ist in Abb. 3.3 dargestellt und zeigt den iterativen Charakter des Modells auf.

Zur Aufdeckung der möglich nutzbaren Potenziale muss zunächst das Ziel des Projekts definiert werden. Außerdem müssen alle nötigen Datensätze zur Verfügung stehen. Der für die Modellierung und somit für das Ergebnis zentralste Schritt ist die Vorverarbeitung der Datensätze. In diesem zeitaufwendigen Schritt werden Datenbestände selektiert oder zusammengeführt, fehlende Werte ersetzt, Ausreißer eliminiert und ggf. Daten transformiert. Mit den bereinigten Datensätzen als Ergebnis der Datenvorverarbeitung können verschiedene Modelle trainiert werden. Mittels überwachter oder unüberwachter Lernverfahren werden so neue Muster entdeckt und Zusammenhänge verifiziert (Witten et al., 2011).

**Unüberwachte Lernverfahren**, wie das Clustering oder Assoziationsregeln, dienen dem Auffinden neuer Zusammenhänge und Muster in historischen Datenbeständen, ohne dass eine Zielgröße bekannt ist. Bei den **überwachten Lernverfahren**, beispielsweise Klassifikation- oder Regressionsverfahren, ist dagegen die Zielgröße bekannt und kann im Sinne einer Prognose prospektiv abgeschätzt werden. Darüber hinaus können zur Bewältigung hoher Komplexität in gewissen Problemstellungen Agentensysteme eingesetzt werden. Im Bereich der Informatik agieren mehrere Agenten innerhalb eines solchen Systems, die jeweils mit einem Verhalten einen gewissen Zielzustand kontrollieren können. Ein Ansatz zur Kombination solcher Agentensysteme mit Künstlicher Intelligenz stellt das Reinforcement Learning, das **bestärkende Lernen**, dar. Dabei lernt ein Agent, selbstständig zu agieren und durch ein gewisses Verhalten

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Abb. 3.3** Darstellung des Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) im Kontext von Daten, Informationen und Wissen (i. A. a. Chapman et al., 2000, S. 13; West et al., 2021a, S. 133)</figcaption></figure>
langfristig seine Belohnung zu optimieren. Er trifft dadurch bessere Entscheidungen, was in unterschiedlichen Problemstellungen vorteilhaft ist (Hastie et al., 2009, S. 5 f.).

Die Erkenntnisse aus dem Data Mining und das praktische Erfahrungswissen der Mitarbeiter bilden in Kombination eine wesentliche Grundlage zu Unterstützung für zukünftige Entscheidungen in Unternehmen (Deuse et al., 2014, S. 5 f.). Pioniere in der Nutzung des Data Mining sind die Banken und Versicherungsgesellschaften (Prasad & Madhavi, 2012, S. 96). Bereits seit längerer Zeit prognostizieren sie Entwicklungen und schätzen deren Risiko ab, indem sie große Mengen historischer Daten Auswerten und mit ihnen echtzeitnahe Daten generieren. Industrieunternehmen setzen in den letzten Jahren jedoch auch vermehrt auf die Methoden des Data Mining, vor allem in den Einsatzfeldern des Qualitätsmanagements, der Prozessoptimierung und der Instandhaltung (Dogan & Birant, 2021). Eine breite Adaption dieser Ansätze auf den Industriestandort Deutschland, in dem der Großteil der Unternehmen KMU-ähnliche Strukturen aufweist, ist noch nicht erfolgt. Hemmnisse, die einer breiten Anwendung von Data Mining Verfahren entgegenstehen, wurden im Rahmen einer Studie des Fraunhofer IPA identifiziert (siehe Weskamp et al., 2014). Neben dem Vorhandensein einer ausreichenden Menge an Datensätzen in der für die Aufgabe erforderlichen Qualität sind für die Anwendung von Data Mining neben Domänenwissen spezifische Kompetenzen und Fachwissen erforderlich, um Modelle trainieren und evaluieren zu können. Weiterhin bleiben den befragten Unternehmen die erforderlichen Voraussetzungen sowie der erzielbare Zusatznutzen unklar.

Trotz der anwenderfreundlichen Gestaltung der bestehenden Werkzeuge zur Daten-analyse, beispielsweise durch modulbasierte oder *Drag-and-Drop*-Gestaltung der Software, wirkt dies bisher kaum dem **fehlenden Fachwissen** der Anwender entgegen. Da noch immer die geeigneten Parameter und Verfahren vom Anwender auszuwählen sind, kann von keiner Anwendungsunterstützung durch die Software gesprochen werden. Um entsprechende Verfahren der Datenanalyse zielführend anzuwenden, ist es im industriellen Kontext entscheidend, die entsprechenden Gegebenheiten in diesem Umfeld zu berücksichtigen. Dies gilt in der **Kompetenzentwicklung** wie auch in der **Gestaltung geeigneter Werkzeuge** zur Anwendung. Dabei müssen u. a. sowohl die Individualität der Anwendungsfälle, als auch Sicherheitsaspekte oder technische Voraussetzungen beachtet werden (Syberg et al., 2023, S. 64 ff.). Eine ausführliche Betrachtung der umgesetzten Werkzeuge zur Unterstützung von industriellen Datenanalysen findet sich weiterführend in Kap. 6.

### 3.3.3 Kompetenzaufbau und -sicherung

Die vorhandenen Kompetenzen der Mitarbeitenden sind maßgeblich für den Umsetzungserfolg von industriellen Datenanalysen bei produzierenden Unternehmen entscheidend. Sie werden nicht nur für das erfolgreiche Anwenden von Methoden
benötigt, sondern auch um die richtige Methode für das passende Problem auszuwählen und die Ergebnisse zu interpretieren und richtige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die benötigten Kompetenzen der Mitarbeiter lassen sich in zwei Bereiche aufteilen: **Fachkompetenz**, die zur Bewältigung der sachlichen Aspekte der Berufsanforderung dient, und **methodenbezogene Kompetenz**, die universelle Problemlösefähigkeiten umfasst (Stefânicâ et al., 2017, S. 843 ff.). Die Kompetenzen und ihre Ausprägungen, die jeder Mitarbeiter benötigt, sind stark vom jeweiligen Aufgabengebiet abhängig (Becker et al., 2011, S. 1 ff.). Waren in der Vergangenheit die benötigten Kompetenzen bekannt, verschieben sich durch den Einzug der Industrie 4.0 diese, da sich auch die Arbeitsprozesse neu definieren. Dies nötigt die Unternehmen, die Kompetenzprofile ihrer Mitarbeiter weiterzuentwickeln (Arnold et al., 2016, S. 1 ff.).

In einer von Acatech durchgeführten Studie gibt es erste Hinweise, welche Kompetenzen zukünftig für die Mitarbeiter eines erfolgreichen Unternehmens relevant werden (acatech, 2016, S. 9 ff.). Im Fokus der Untersuchung stand die Erfassung, Förderung und Sicherung technologie-, daten-, prozess- und kundenorientierter Kompetenzen, sowie Kompetenzen zur Infrastruktur und Organisation. Demzufolge sind Fachkompetenzen im Bereich der Datenanalyse und des Verständnisses für Geschäftsprozesse ebenso relevant wie die personenbezogenen Kompetenzen zur Abstimmung, Kollaboration und Information aller Beteiligten. Ein Problem hierbei ist, dass es nur wenige Ansätze zur Erfassung des Standes der Kompetenzen der jeweiligen Mitarbeiter gibt.

Ein großes Problem bei der Ermittlung der Kompetenzen ist, dass zwar für die Fachkompetenzen objektive Leistungstests hinzugezogen werden können, für die personenbezogenen Kompetenzen allerdings oftmals nur über eine Selbsteinschätzung der Mitarbeiter Daten generiert werden können (Nickolaus & Walker, 2016, S. 7 ff.). Aus diesem Grund wird auf die Ergebnisse von Arbeiten zur Förderung von fachlichen Kompetenzen mittels digitaler Medien im beruflichen Bereich (Walker et al., 2016, S. 1 ff.) als auch im Bereich Industrie 4.0 (Faath-Becker & Walker, 2020, S. 109 ff.) zurückgegriffen. Die Kompetenzförderung wird besonders durch den Einsatz digitaler Technologien und den Prinzipien des situierten Lernens unterstützt (Stegmann et al., 2018, S. 967 ff.). Es lassen sich so vier Gestaltungsprinzipien für die technologieunterstützte, situierte Lernumgebung beschreiben (Rosen & Salomon, 2007, S. 1 ff.):

1. Authentizität und Anwendungsbezug mittels realer Probleme und Situationen.

2. Multiple Kontexte und Perspektiven zur Entwicklung der Fachkompetenzen.

3. Kooperatives Lernen und Problemlösen für den Umgang mit komplexen Problemen und die Entwicklung sozialer Kompetenzen.

4. Instruktionale Anleitung und Unterstützung, beispielsweise mittels Feedbacks.

Vor allem der letzte Punkt kommt in den situierten Lernprozessen eine besondere Rolle zu, da es hilft diesen zu regulieren. Allerdings hängt die Wirksamkeit des Feedbacks von verschiedenen Faktoren ab (Narciss, 2006, S. 1 ff.). So ist adaptives Feedback
beispielsweise wirksamer als nichtadaptives Feedback (Marschner, 2011, S. 1 ff.). Eine Studie von Birdman et al., (2022, S. 1139 ff.) gibt einen Hinweis, wie eine situierte Lernumgebung gestaltet werden kann. So wurden Studenten in einem Modul angehalten sowohl Vorlesungen als auch Gruppen- und Einzelarbeiten zu absolvieren. Der Fortschritt der Kompetenzbildung der Studenten wurde in regelmäßigen Interviews evaluiert. Durch den regelmäßigen Austausch der Studenten untereinander und mit den Lehrenden werden die vermittelten Kompetenzen nachhaltig verinnerlicht. Im Rahmen des Projektvorhabens wird erstmals dem oben formulierten Defizit begegnet, dass bislang auf Unternehmensebene große Unklarheit herrscht, welche Kompetenzen aufseiten der Mitarbeiter in Bezug auf industrielle Datenanalyse in Wertschöpfungsnetzwerken benötigt werden. Hierfür werden gezielte Recherchen, Analysen und Befragungen auf Unternehmensebene durchgeführt, aufbereitet und in entsprechende Instrumente zur Kompetenzmessung überführt.

Um dem Umstand, dass bezüglich der Kompetenzförderung im Bereich der industriellen Datenanalyse keine Ansätze bzw. Konzepte bestehen, zu begegnen, werden technologiebasierte situierte Lernmodule in Anhängigkeit der ermittelten Kompetenzen entwickelt. Die Basis der Lernmodule stellt der empirisch fundierte kognitionspsychologische Ansatz des situierten Lernens dar, welcher in besonderem Maße zum Kompetenzaufbau in Unternehmen geeignet ist. In die Lernmodule werden individuelle, adaptive Feedbackelemente implementiert, wodurch die Kompetenzförderung zusätzlich verstärkt werden soll.

Durch Integration der Instrumente und der Lernmodule innerhalb des als webbasierte, digitale Service-Plattform ausgeprägten Referenzbaukastens, wird ein digitaler Wissensdienst realisiert, welcher die Anwendung der Datenanalyse im Rahmen der Kompetenzentwicklung ermöglicht.

### 3.3.4 Kollaborationsmöglichkeiten und Geschäftsmodelle

Für die Forschung ist das Feld der Geschäftsmodelle seit dem Internetboom am Ende der 1990er Jahre zunehmend in den Fokus gerückt. Burkhart et al. (2011, S. 109 ff.) arbeiten verschiedene existierende Definitionen des Begriffs „Geschäftsmodell“ auf und versuchen auf der Basis den Begriff folgendermaßen zu definieren:

> Ein Geschäftsmodell beschreibt die logische Funktionsweise eines Unternehmens und insbesondere die spezifische Art und Weise, mit der es Gewinne erwirtschaftet. Grundsätzlich soll die Beschreibung von Geschäftsmodellen helfen, die Schlüsselfaktoren des Unternehmenserfolges oder Misserfolges zu verstehen, zu analysieren und zu kommunizieren.

Aufgrund der Globalisierung und der zunehmenden Nachfrage nach kundenspezifischen Kleinserienprodukten werden die Fertigungsaktivitäten immer weiter verstreut und digital verwaltet. Gerade in Branchen mit geringer Fertigungstiefe sind häufig auch
viele kleine Akteure insb. KMUs einbezogen. Entsprechend müssen sich diese den neuen
Integrationsbedürfnissen anpassen und ihre Geschäftsmodelle entsprechend ändern.

Im Rahmen der Digitalisierung sind neue Geschäftsmodelle zumeist daten-
getrieben und bieten ein Angebot an Services an, das ergänzend zum etablierten
Ansatz des Produktverkaufs passt. Eine Vernetzung der Wertschöpfungsnetzwerke ist
dabei essentiell für die Nutzung serviceorientierter Geschäftsmodelle, da ein Unter-
nehmen in diesen Fällen mit einer Vielzahl von anderen Akteuren für die Leistungser-
bringung zusammenarbeiten muss. Die relevanten Netzwerke sind in diesem Fall das
Entwicklungs- und Produktionsnetzwerk, OEM und das Servicenetzwerk. Diese Ver-
netzung wird erst dann möglich, wenn sich Unternehmen unterschiedlicher Kompetenz-
ebenen im Wertschöpfungsnetzwerk einigen, wie Sensoren, Geräte, Infrastruktur,
Plattformen und Services entlang der Wertschöpfungskette genutzt werden (BMWi,
2015, S. 1 ff.). Der Einsatz einer zentralen Service-Plattform erscheint in diesem
Zusammenhang äußerst sinnvoll, um die verschiedenen Akteure einzubinden und
Kollaborationsmöglichkeiten zu diesen Fragestellungen anzubieten. Dadurch besteht
die Möglichkeit zur Vernetzung der Akteure und zur Optimierung der individuellen oder
gemeinsamen Geschäftsmodelle.

Gerade bei Produkten und Dienstleistungen mit einer komplexen Wertschöpfungs-
kette wird es immer relevanter, sowohl positives als auch negatives Feedback aus der
Kundenbasis möglichst genau einzelnen Geschäftsmodellkomponenten und Akteuren
zuzuordnen. Für die Geschäftsmodelle selbst erlaubt dies ein selbstadaptives Geschäfts-
modell, das sich entsprechend dem Feedback weiterentwickelt kann. Die Zuordnung zu
Akteuren andererseits lässt die Lokalisierung von Problemen in der Zulieferkette ein-
facher realisieren. Somit können kollaborative Geschäftsmodelle kontinuierlich ver-
bessert und angepasst werden, indem die jeweiligen Akteure entsprechend auf das
Feedback eingehen und ihren Beitrag zum Geschäftsmodell und dem dazugehörigen
Wertangebot verbessern.

Gerade für ein solches selbstadaptives Geschäftsmodell eignen sich Methoden der
künstlichen Intelligenz, indem sie immer bessere Analysen kurzfristiger und langfristiger
Kundenpräferenzen und der Nutzung von Produkten ermöglichen. Mittels natürlicher
Sprachverarbeitung können hier Kundenaussagen passgenau automatisiert Komponenten
eines Geschäftsmodells zugeordnet werden. Diese Methoden erlauben somit eine passive
Integration des Kunden in die ständige Evaluation und Entwicklung des Geschäfts-
modells.

Die automatisierte Auswertung von Nutzungsdaten von Produkten und Dienst-
leistungen liefert eine umfassende Datenbasis um die Qualität von Angeboten zu
bewerten und den subjektiven Eindrücken der Nutzer im Sinne von Kundenfeedback eine
objektive Erhebungsbasis gegenüber zu stellen. So lassen sich Korrelationen zwischen
subjektivem und objektivem Feedback generieren, Inkonsistenzen und Prioritäten auf-
decken sowie Zusammenhänge zwischen Kundenbewertungen und Produktdefekten
identifizieren. Dies wiederum kann der Produktentwicklung wichtige Anhaltspunkte für
die Entwicklung neuer Wertangebote und die Qualitätskontrolle bieten.
Aber nicht nur für bereits im Einsatz befindliches Geschäftsmodelle bieten diese Ansätze, sondern auch für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im Sinne von Unternehmenskooperation. Nach dem Prinzip von Open Business Models müssen solche Wertschöpfungsnetzwerke ihr gemeinsames Geschäftsmodell möglichst offen und adaptiv gestalten. Die Konzeption und Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen erfordert entsprechende Werkzeuge für die kollaborative Definition der Geschäftsmodelle (Emrich et al., 2018, S. 1309 ff.), aber auch kontinuierlichen Austausch und Kommunikation zwischen den Akteuren. Mitunter ist auch die Partnerauswahl in einem solchen Netzwerk von Interesse. Hier müssen oft Problemstellungen und Lösungsansätze verknüpft werden, Technologien für die Realisierung bestimmter Business Needs identifiziert werden. Auch hierfür gibt es bereits Ansätze (Emrich et al., 2018, S. 1309 ff.).

Die beschriebenen Technologie- und Managementtrends sind bisher nur in Einzelansätzen in der betrieblichen Realität angekommen. Eine durchgängige Anwendung dieser Ansätze würde eine konsequente Kollaboration zwischen den Akteuren in einer zentralen, digitalen Plattform erfordern. Neben dem kollaborativen Management der Geschäftsmodelle selbst sollen so auch Kundenfeedback- und Produktnutzungsdaten als Feedback in das Management der Geschäftsmodelle einfließen und Akteure können somit individuelle Maßnahmen für sich ableiten. So kann es beispielsweise im Zuge der Geschäftsmodellweiterentwicklung erforderlich sein, neue Kompetenzen im Wertangebot zu ergänzen. Dies kann entweder durch die Hinzunahme neuer Partner in das Netzwerk realisiert werden oder durch die Weiterbildung der bestehenden Partner durch einen entsprechenden Kompetenzaufbau (beispielsweise durch das neue Angebot eines Webshops).

Deshalb müssen **Kollaborationsmöglichkeiten** in allen Phasen des Geschäftsmodellmanagements zur Verfügung gestellt werden, nämlich Analysemodule zur gemeinsamen Untersuchung relevanter Datenphänomene, die Zuordnung zu Akteuren und Geschäftsmodellbereichen, sowie die kollaborative Bearbeitung der zugrunde liegenden Geschäftsmodelle.

## 3.4 Ausblick

In diesem Kapitel wurde mit der Darstellung der Ausgangssituation und der technischen Grundlagen die Basis für die folgenden konzeptionellen und technischen Entwicklungen gelegt. Während das nächste Kapitel die entwickelte Prozesskette zur Anwendung von industriellen Datenanalysen beschreibt (siehe Kap. 4), werden daraufhin die Ergebnisse der Leistungsbereiche in **Teil II** insb. die Erkenntnisse aus Abschn. 3.3 aufgreifen und weiter ausführen. Bereits in diesem Kapitel haben dazu die Vertreter:innen die entsprechende Perspektive ihres Leistungsbereichs eingenommen und in den Abschnitten ausgeführt. Abschließend, sei für einen tiefergehenden Ausblick auf Kap. 20 verwiesen, das die weiterführende Entwicklung der industriellen Datenanalyse unter Berücksichtigung von Mensch, Technik und Organisation diskutiert.
Literatur

acatech. (2016). *Kompetenzen für Industrie 4.0. Qualifizierungsbedarfe und Lösungsansätze*. Herbert Utz.

Amazon Web Services. (2021). *Eine Übersicht über das AWS Cloud Adoption Framework*. *Whitepaper zu AWS* (3. Aufl.). AWS Inc.

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

Babiceanu, R. F., & Seker, R. (2016). Big Data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems: A survey of the current status and future outlook. *Computers in Industry, 81*, 128–137. https://doi.org/10.1016/j.compind.2016.02.004.

Becker, J., Delfmann, P., Knackstedt, R., & Kuropka, D. (2002). Konfigurative Referenz-
modellierung. In J. Becker & R. Knackstedt (Hrsg.), *Wissensmanagement mit Referenz-
modellen. Konzepte für die Anwendungssystem- und Organisationsgestaltung* (S. 25–144).
Physica.

Becker, J., Delfmann, P., & Rieke, T. (2007). Referenzmodellierung. Perspektiven für die effiziente Gestaltung von Softwaresystemen. In J. Becker, P. Delfmann, & T. Rieke (Hrsg.), *Effiziente Softwareentwicklung mit Referenzmodellen* (S. 1–10). Physica.

Becker, M., Spöttl, G., & Fischer, M. (Hrsg.). (2011). *Von der Arbeitsanalyse zur Diagnose beruflicher Kompetenzen. Methoden und methodologische Beiträge aus der Berufsbildungs-forschung*. Peter Lang GmbH Internationaler Verlag der Wissenschaften.

Birdman, J., Wiek, A., & Lang, D. J. (2022). Developing key competencies in sustainability through project-based learning in graduate sustainability programs. *International Journal of Sustainability in Higher Education, 23*(5), 1139–1157. https://doi.org/10.1108/IJSHE-12-2020-0506.

BMW. (2015). *Industrie 4.0 und Digitale Wirtschaft. Impulse für Wachstum, Beschäftigung und Innovation* (S. 7–12). Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Buchal, R., & Songsore, E. (2019). Using Microsoft teams to support collaborative knowledge building in the context of sustainability assessment. *Proceedings of the Canadian Engineering Education Association, 10*(1), 1–8. https://doi.org/10.24908/pceea.vi0.13882.

Burkhart, T., Krumeich, J., Werth, D., & Loos, P. (2011). Analyzing the business model concept. A comprehensive classification of literature. *Proceedings of the International Conference on Information Systems*, 109–130.

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.

Deuse, J., Erohin, O., & Lieber, D. (2014). Wissensentdeckung in vernetzten, industriellen Datenbeständen. *Industrie, 4*, 373–395.

Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2022). Rediscovering scientific management. The evolution from industrial engineering to industrial data science. *International Journal of Production Management and Engineering (IJPME)*, 10(1), 1–12. https://doi.org/10.4995/ijpme.2022.16617.

DIN SPEC 91345:2016-04, 04.2016: Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0).

Dogan, A., & Birant, D. (2021). Machine learning and data mining in manufacturing. *Expert Systems with Applications, 166*, 114060. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114060.

Eigner, M., Roubanov, D., & Zafirov, R. (2014). *Modellbasierte virtuelle Produktentwicklung*. Springer.

Emrich, A., Klein, S., Frey, M., Fettke, P., & Loos, P. (2018). A platform for data-driven self-consulting to enable business transformation and technology innovation. In P. Drews, B. Funk,
P. Niemeyer, & L. Xie (Hrsg.), *Data driven x – turning data into value (MKWI)* (S. 1309–1315). Leuphana Universität Lüneburg. https://doi.org/10.22028/D291-33441.

Engelhardt, S. V., Wangler, L., & Wischmann, S. (2017). *Eigenschaften und Erfolgsfaktoren digitaler Plattformen*. VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.

Ernst, J. (2016). *Systemübergreifendes Änderungsmanagement: Graphbasierte Identifikation und Visualisierung betroffener Konfigurationselemente aus PLM und ERP*. Technische Universität Kaiserslautern.

Faath-Becker, A., & Walker, F. (2020). Development of a video-based test instrument for the assessment of professional competence in the vocational teacher training course. In E. Wuttke, J. Seifried, & H. Niegemann (Hrsg.), *Vocational education and training in the age of digitization: Challenges and opportunities* (S. 109–130). Verlag Barbara Budrich. https://doi.org/10.2307/j.ctv18dvv1c.9.

Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. *Communications of the ACM*, 39(11), 27–34. https://doi.org/10.1145/240455.240464.

Gilz, T., & Eigner, M. (2013). Ansatz zur integrierten Verwendung von SysML Modellen in PLM zur Beschreibung der funktionalen Produktarchitektur. In M. Maurer & S.-O. Schulze (Hrsg.), *Tag des Systems Engineering* (S. 293–302). Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG.

Göbel, J. C., & Eickhoff, T. (2020). Konzeption von Digitalen Zwillingen smarter Produkte. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb*, 115(s1), 74–77. https://doi.org/10.3139/104.112301.

Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). *The elements of statistical learning*. Springer Series in Statistics.

Helmis, S., & Hollmann, R. (2009). *Webbasierte Datenintegration*. Vieweg+Teubner.

Ilag, B. N., & Sabale, A. M. (2022). *Troubleshooting Microsoft teams. Enlisting the right approach and tools in teams for mapping and troubleshooting issues*. Apress Media LLC.

ISO/IEC 7498-1:1994, 15.11.1994: Information technology – Open Systems Interconnection.

Krumeich, J., Werth, D., Loos, P., Schimmelpfennig, J., & Jacobi, S. (2014). Advanced planning and control of manufacturing processes in steel industry through big data analytics: Case study and architecture proposal. *IEEE International Conference on Big Data (Big Data)*, 16–24.

Leser, U., & Naumann, F. (2007). *Informationsintegration. Architekturen und Methoden zur Integration verteilter und heterogener Datenquellen*. Dpunkt.

Lin, S.-W., Simmon, E., Young, D., Miller, B., Durand, J., Bleakley, G., et al. (2022). The industrial internet reference architecture. Version 1.10. An industrial IoT consortium foundational document: Industry IoT consortium.

Marschner, J. (2011). Adaptives Feedback zur Unterstützung des selbstregulierten Lernens durch Experimentieren. Dissertation, Universität Duisburg-Essen, Duisburg, Essen.

Mazarov, J., Wolf, P., Schallow, J., Nöhring, F., Deuse, J., & Richter, R. (2019). Industrial Data Science in Wertschöpfungsnetzwerken. Konzept einer Service-Plattform zur Datenintegration und -analyse, Kompetenzentwicklung und Initiierung neuer Geschäftsmodelle. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb*, 114(12), 874–877. https://doi.org/10.3139/104.112205.

Meinel, C., & Sack, H. (2012). *Internetworking. Technische Grundlagen und Anwendungen*. Springer.

Mogo Nem, F. (2011). *Engineering networks: Holistic approach for multidisciplinary product lifecycle management*. Technische Universität Kaiserslautern.

Mufti, T., Mittal, P., & Gupta, B. (2020). A review on Amazon web service (AWS), Microsoft Azure & Google cloud platform (GCP) Services. *Proceedings of the International Conference on ICT for Digital, Smart and Sustainable Development*, 2(1), 1–9. https://doi.org/10.4108/eai.27-2-2020.2303255.
Narciss, S. (2006). *Informatives tutorielles Feedback. Entwicklungs- und Evaluationsprinzipien auf der Basis instruktionspsychologischer Erkenntnisse*. Waxmann.

Nickolaus, R., & Walker, F. (2016). Kompetenzorientierung in der beruflichen Bildung. In A. Dietzen, R. Nickolaus, B. Rammstedt, & R. Weiß (Hrsg.), *Kompetenzorientierung. Berufliche Kompetenzen entwickeln, messen und anerkennen* (S. 7–27). W. Bertelsmann Verlag GmbH & Co. KG.

Pfeiffer, M., Rossberg, M., Buttgereit, S., & Schaefer, G. (2019). Strong tenant separation in cloud computing platforms. *Proceedings of the International Conference on Availability, Reliability and Security, 14*(1), 1–10. https://doi.org/10.1145/3339252.3339262.

Prasad, U. D., & Madhavi, S. (2012). Prediction of churn behavior of bank customers using data mining tools. *Business Intelligence Journal, 5*(1), 96–101.

Reidt, A. (2019). Referenzarchitektur eines integrierten Informationssystems zur Unterstützung der Instandhaltung. Dissertation, Technische Universität München, München.

Rosen, Y., & Salomon, G. (2007). The differential learning achievements of constructivist technology-intensive learning environments as compared with traditional ones: A Meta-analysis. *Journal of Educational Computing Research, 36*(1), 1–14.

Savarino, P., & Dickopf, T. (2022). Enhancing product test management by using digital twins for device under test analysis. In O. C. Junior, F. Noël, L. Rivest, & A. Bouras (Hrsg.), *Product lifecycle management. Green and blue technologies to support smart and sustainable organizations* (Bd. 640, S. 257–271). Springer International Publishing (IFIP Advances in Information and Communication Technology).

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.

Schwegmann, A. (1999). *Objektorientierte Referenzmodellierung. Theoretische Grundlagen und praktische Anwendung*. Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH; Deutscher Universitäts-Verlag GmbH.

Stefănică, F., Abele, S., Walker, F., & Nickolaus, R. (2017). Modeling, measurement, and development of professional competence in industrial-technical professions. In M. Mulder (Hrsg.), *Competence-based vocational and professional education. Bridging the worlds of work and education* (Bd. 23, S. 843–861). Springer International Publishing.

Stegmann, K., Wecker, C., Mandl, H., & Fischer, F. (2018). Lehren und Lernen mit digitalen Medien. Ansätze und Befunde der empirischen Bildungsforschung. In R. Tippelt & B. Schmidt-Hertha (Hrsg.), *Handbuch Bildungsforschung* (4. Aufl., S. 967–988). Springer VS.

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.

Walker, F. (2016). Digitalisierung in Theorie und Praxis: Kommt die Ausbildung 4.0 in Technikberufen? In BMWi (Hrsg.), *Digitale Bildung. Themenheft Mittelstand-Digital* (S. 14–16).

Weißmann, M., & Hardwig, T. (2020). *Arbeit mit Kollaborationsplattformen. Gestaltungs-empfehlungen*. Soziologisches Forschungsinstitut Göttingen e. V.

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

Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). *Data mining. Practical machine learning tools and techniques* (3. Aufl.), Morgan Kaufmann.
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., Hoffmann, F., Schulte, L., Moreno, V. H., & Deuse, J. (2021b). An approach for deep reinforcement learning for production planning in value streams. In J. Franke & P. Schuderer (Hrsg.), *Simulation in Produktion und Logistik* (S. 347–356). Cuvillier.

West, N., Schlegl, T., & Deuse, J. (2021c). 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.

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 bottle-neck analysis in dynamic value streams of manufacturing companies. *Proceedings of the 8th Changeable, Agile, Reconfigurable and Virtual Production Conference*, 3–14. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90700-6_69.

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 auf-geführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers ein-zuholen.
Durchführung von industriellen Datenanalyseprojekten
entlang einer vierstufigen, tätigkeitsorientierten Prozesskette

Nikolai West ID, Marius Syberg ID, Jörn Schwenken ID, Edin Klapic ID,
Ralf Klinkenberg ID und Jochen Deuse ID

## 4.1 Motivation und Hintergrund

Im Zuge der Industrie 4.0 und der damit einhergehenden Digitalisierung treten die Potenziale einer intensiven Vernetzung und intelligenten Analyse von Daten in der industriellen Produktion in den Vordergrund (siehe Kap. 3). Ebenso alt wie das Versprechen der zu erwartenden Potenziale ist jedoch auch die Erkenntnis, dass die Anzahl erfolgreich umgesetzter, ganzheitlicher Konzepte der Digitalisierung sowie darauf aufbauender Data Science-Anwendungen in der Produktion deutlich hinter den Erwartungen zurückbleiben (Deuse et al., 2022, S. 2–3).

Das AKKORD-Projekt knüpft an diese Erkenntnis an und stellt ein Konzept zur Prozesskette der industriellen Datenanalyse vor. Basierend auf einem Referenzbaukasten und zusammengesetzt aus sechs verschiedenen Bausteinen soll dieses Konzept

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

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

J. Schwenken
E-Mail: joern.schwenken@ips.tu-dortmund.de

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.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
den Umgang mit Data Science vereinfachen, sodass die Erwartungshaltung an die Potenziale von IDS erfüllt werden kann (siehe Kap. 1). Auch die Zugangsschwelle zu IDS kann so reduziert werden, sodass auch unerfahrene Nutzer von diesem Trend profitieren können.

## 4.2 Prozesskette der industriellen Datenanalyse im Referenzbaukasten

Im Rahmen des Forschungsprojekts AKKORD wurde ein Referenzbaukasten mit Werkzeugen für die Anwendung von industriellen Datenanalysen entwickelt. Der Referenzbaukasten besitzt einen integrierten und datengetriebenen Charakter zur Durchführung von industriellen Datenanalysen. Er kombiniert die Prozesskette der Datenanalyse mit der kollaborativen Work&Learn-Plattform, exemplarischen Erfolgsgeschichten und einem umfangreichen Software- und Dienstleistungsangebot (Mazarov et al., 2019, S. 875). Sein Ziel ist die anwendungsorientierte Bereitstellung von modularen und einheitlichen Lösungsbausteinen, um die industrielle Datenanalyse einem breiteren Nutzerpektrum zugänglich zu machen. Zielgruppe sind vorzugsweise Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU), die häufig Hemmnisse in der Durchführung von industriellen Datenanalysen haben. Zu den zu nennenden Hindernissen gehören beispielsweise fehlende Ressourcen und Kompetenzen für die Aufgaben der industriellen Datenanalyse. Der Referenzbaukasten adressiert die Hemmnisse indem er Datenanalysen unternehmensübergreifend wiederverwendbar macht und somit Ressourcen schont. Gleichzeitig reduziert die Wiederverwendbarkeit die Komplexität von Datenanalysen, sodass weniger Kompetenzen bei der Durchführung notwendig sind. An dieser Stelle wird der Anwender ebenso durch die Kollaborations- und Lernplattform unterstützt.

Als Basis des AKKORD-Referenzbaukastens dient die Prozesskette der Datenanalyse (West et al., 2021, S. 131). Diese ist in Abb. 4.1 dargestellt und besteht aus den vier Prozessschritten *Datenzugriff*, *-analyse*, *-nutzung und -administration* (engl. *Access, Analyze, Apply, Administrate*). Der Prozessschritt der Datenadministration wird dabei im Referenzbaukasten nicht explizit aufgeführt, sondern ist in den weiteren Bausteinen inbegriffen. Innerhalb der Bausteine der Prozesskette, welche sich den Prozessschritten des *Cross Industry Standard Process for Data Mining*, (CRISP-DM, Chapman et al., 2000, S. 13) zuordnen lassen, werden praxisorientierte Module zusammengefasst (siehe Kap. 3). Zunächst werden im *Zugriffsbaustein* alle notwendigen Datenquellen erschlossen. Dazu gehören Module für die Identifizierung aller relevanten

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Abb. 4.1** Darstellung der Prozesskette der industriellen Datenanalyse</figcaption></figure>
Datenquellen für die Analyse, für die Umcodierung fehlender Daten mit geeigneten Erhebungsmethoden und die Bereitstellung der Daten für das Analysesystem (Eiden et al., 2020, S. 82). Dieser Baustein bezieht sich auf die CRISP-DM Phasen des *Business Understanding* und des *Data Understanding*. Nachdem ein durchgängiger Zugang zu den relevanten Daten sichergestellt wurde, beginnt die Zuständigkeit des *Analysebausteins*. Dieser teilt sich dabei in die Vorverarbeitungs- und Analysemodule. In Bezug auf den CRISP-DM stellt der Analysebaustein die Phasen des *Data Understanding*, der *Data Preparation*, des *Modeling* und der *Evaluation* dar. Zuletzt ergibt sich erst durch den *Nutzungsbaustein* der Prozesskette ein wirtschaftlicher Nutzen. Dieser Baustein umfasst die Durchführung von punktuellen Analysen für gezielte Fragestellungen als auch sowohl die Durchführung kontinuierlicher Auswertungen von Langzeitbeobachtungen. Im Einklang mit dem CRISP-DM entspricht der Nutzungsbaustein dem *Deployment* (West et al., 2021, S. 131). Zu den angesprochenen weiteren Bausteinen gehören die *Erfolgsgeschichten*. Sie umfassen beispielhafte Anwendungsfälle im AKKORD-Projekt, welche potenziellen Anwendern einen Einblick in die Potenziale, in den Nutzen und die möglichen Anwendungsfelder von IDS ermöglichen. Mit dem Baustein der *Lern- und Kollaborationsplattform* werden Anwender befähigt, IDS-Projekte durchzuführen. Hierzu stellt die sogenannte Work&Learn-Plattform ein breites Spektrum an Lernpfaden und -modulen zur Verfügung. Gleichzeitig ermöglicht die Work&Learn-Plattform eine unternehmensübergreifende Kollaboration. Zuletzt bietet AKKORD ein *Erweitertes Software- und Dienstleistungsangebot*, welches valide Werkzeuge für die Umsetzung von IDS-Projekten bietet (Schwenken et al., 2023, S. 2 f.).

## 4.3 Bausteine im Referenzbaukasten

Die Bausteine des AKKORD-Referenzbaukastens bilden die Grundlage, um IDS-Projekte einer breiten Nutzerbasis zugänglich zu machen und die Hürden für deren Durchführung zu senken. Bereits in Kap. 1 und 2 wurde als zentrales Projektziel die Entwicklung eines Referenzbaukastens erklärt. Der in diesem Forschungsprojekt erarbeitete Referenzbaukasten ist in Abb. 4.2 dargestellt. Er besteht aus insgesamt sechs Bausteinen, die im Nachfolgenden ausführlicher erläutert werden.

**Zugriffsbaustein** Mit diesem Baustein beginnt die Prozesskette der industriellen Daten-analyse. Seine Anforderungen leiten sich aus dem Analysebaustein ab. Dieser gibt den Datenbedarf und die Datenstruktur an den Zugriffsbaustein vor. Im Zugriff werden alle relevanten Datenquellen für die Analyse identifiziert. Hierfür wurden während der Laufzeit des AKKORD-Forschungsprojekts diverse software- und hardwaretechnische Module, die die notwendigen Daten aufnehmen, erstellt. Anschließend codieren Module fehlende Daten mit geeigneten Erhebungsmethoden um und Schnittstellenmodule stellen die Rohdaten für die Analyse bereit. Der Baustein startet den datengetriebenen Analyseprozess und muss eine gute Datenqualität gewährleisten (West et al., 2021, S. 132).
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Abb. 4.2** Darstellung des entwickelten AKKORD-Referenzbaukastens, der die Prozesskette der industriellen Datenanalyse abbildet und aus sechs Bausteinen besteht</figcaption></figure>

Qualitätsprobleme, wie fehlerhafte Werte, die während des Zugriffs auftreten, äußern sich später als Fehlentscheidungen im Nutzungsbaustein. Dadurch können wirtschaftliche Schäden entstehen, welche durch einen qualitativ hochwertigen Datenzugriff vermieden werden. Mit den AKKORD-Partnern Arendar IT-Security GmbH, Contact Software, PDTec und dem Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung konnten im AKKORD-Forschungsprojekt vertrauenswürdige Module für den Datenzugriff erstellt werden (siehe Kap. 5). Sie werden auf der Work&Learn-Plattform bereitgestellt.

**Analysebaustein** Der zweite Schritt der Prozesskette ist der Analysebaustein. In diesem Baustein werden die Rohdaten vorverarbeitet und analysiert, um Informationen und Wissen zu generieren. Hierbei gibt der Nutzungsbaustein vor, welcher Anwendungsfall untersucht werden soll, indem er die Durchführung der Analyse veranlasst. Aus dem Anwendungsfall leitet der Analysebaustein den Datenbedarf und die Datenstruktur ab und gibt sie als Anforderung an den Zugriffsbaustein weiter. Dieser stellt die Rohdaten für die Analyse bereit. In diesem Schritt werden die bereitgestellten Rohdaten entsprechend vorverarbeitet und durch verschiedene Werkzeuge und Methoden analysiert. Sowohl jede Datenvorverarbeitung als auch jede Analyse entspricht hierbei einem wiederverwendbaren Analysemodul. Zu den potenziellen Werkzeugen und Methoden des Analysebausteins gehören z. B. zahlreiche Open-Source Pakete und Data-Science-Algorithmen. Weitere Schritte zur Informationsverarbeitung und -umwandlung können den Analyseschritt begleiten. Die Ergebnisse werden vom Analysebaustein dem Nutzungsbaustein bereitgestellt. Während der Laufzeit des AKKORD-Forschungsprojekts konnten die Partner RapidMiner und das Institut für Produktionssysteme
zahlreiche Module für die Datenvorverarbeitung und -analyse entwickeln (siehe Kap. 6).
Sie werden generalisiert auf der Work&Learn-Plattform bereitgestellt.

**Nutzungsbaustein** Damit die gewonnenen Informationen aus dem Analysebaustein eingesetzt werden können, ist der Nutzungsbaustein notwendig. Er ist der finale Baustein der Prozesskette und stellt somit die Schnittstelle zum Nutzer der industriellen Datenanalyse dar. Die Aufgabe des Bausteins ist auf der einen Seite die Formulierung der Bedürfnisse des Nutzers und die daraus resultierende Veranlassung zur Durchführung der Datenanalyse an den Analysebaustein. Auf der anderen Seite ist es die Aufgabe des Nutzungsbausteins dem Nutzer die Informationen gebündelt und übersichtlich zu präsentieren, sodass dieser die Informationen für den Anwendungsfall interpretieren kann. Erst durch die Nutzung der aus der Analyse gewonnenen Informationen kann ein monetärer Nutzen erzielt werden (West et al., 2021, S. 131). Eine breite Menge an Modulen zur Nutzung von Datenanalysen haben die AKKORD-Partner RapidMiner und IPS, gemeinsam mit den Anwendungspartnern (siehe **Teil III**), bereitgestellt.

**Erfolgsgeschichten** Die Erfolgsgeschichten ermöglichen dem Nutzer einen Einblick in die Applikationsmöglichkeiten von Datenanalysen in der industriellen Praxis. Im Kontext des AKKORD-Forschungsprojekts bestehen verschiedene Erfolgsgeschichten, welche durch die verschiedenen Projektpartner ERCO GmbH, Miele & Cie. KG, Polymerge GmbH und Volkswagen AG in Form von konkreten Anwendungsfällen durchgeführt wurden. Diese Anwendungsfälle bestehen aus den folgenden verschiedenen IDS-relevanten Themenbereichen: Industrial Engineering, Qualitätsmanagement, integrierte Datenanalyse, Potenzialanalyse und Datenakquisition sowie Geschäftsmodellentwicklung. Innerhalb der Erfolgsgeschichten werden die Prozessschritte der Prozesskette der industriellen Datenanalyse exemplarisch durchlaufen. Die Erfolgsgeschichten können im Detail auf der Work&Learn-Plattform sowie auf der Projekt-Webseite (www.akkord-projekt.de/use-cases) nachvollzogen werden. Anwender erhalten durch die Ergebnisse der Use Cases die Möglichkeit, einen Einblick in die Potenziale industrieller Datenanalyse.

**Lern- und Kollaborationsplattform** Im Referenzbaukasten wird die Lern- und Kollaborationsplattform durch die eigenentwickelte Work&Learn-Plattform abgebildet. Die Plattform bündelt Wissen und Ressourcen wie Artikel, Kurse und Anwendungen rund um das Thema IDS. So schafft sie eine Umgebung, in der ihre Nutzer ihre Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich von IDS entwickeln und verfeinern können. Anwender bekommen abhängig von ihrer Rolle in IDS-Projekten und ihrem IDS-Kenntnisstand Inhalte vorgeschlagen. Ebenso bildet sich in dieser Abhängigkeit ein Lernpfad für den individuellen Kompetenzaufbau. Technisch basiert die Work&Learn-Plattform auf der Plattform PIIPE (Syberg et al., 2023, S. 4). Die fünf Bereiche der Work&Learn-Plattform, Kanal-, Service-, Lern-, Kollaborations- und Newsbereich,
wurden maßgeblich vom Lehrstuhl Berufspädagogik in den technischen Fächern und der Neocosmo GmbH umgesetzt (Schwenken et al., 2023, S. 6).

**Software und Dienstleistungsangebot** Den letzten Baustein des AKKORD-Referenzbaukastens bildet das ergänzende Software- und Dienstleistungsangebot. Über die Work&Learn-Plattform werden den Anwendern leicht zugängliche Beratungsangebote für die begleitende Durchführung von IDS-Projekten bereitgestellt. Des Weiteren wird über Open Source-Angebote hinaus auch ein erweitertes Angebot an Software- und Hardwarelösungen für die technische Umsetzung vorgeschlagen. Sowohl das Beratungsangebot als auch die Softwarelösungen unterstützen Anwender entlang der gesamten Prozesskette der industriellen Datenanalyse.

## 4.4 Ausblick

Abschließend lässt sich resümieren, dass der AKKORD-Referenzbaukasten mit seinen sechs Bausteinen die verschiedenen Bedürfnisse und Probleme von Nutzern im IDS-Umfeld adressiert. Er vereinfacht durch seinen modularen Charakter in verschiedenen Anwendungsfällen die Durchführung von IDS-Projekten und erhöht dadurch die Wiederverwendbarkeit von Datenanalysen. Die Nutzung der Bausteine erfolgt in der Praxis mithilfe der webbasierten AI-Toolbox (siehe Kap. 6).

Durch die Work&Learn-Plattform werden zudem die Kompetenzen von Mitarbeitern in den Rollen der Prozesskette der industriellen Datenanalyse verbessert. Gleichzeitig schafft die Plattform eine Möglichkeit, über Unternehmensgrenzen hinweg zu kollaborieren (siehe Kap. 7 und 13) In den Erfolgsgeschichten wird beispielhaft gezeigt, wie die Durchführung der Prozesskette aussehen kann. Mit dem Erweiterten Software- und Dienstleistungsangebot stehen die Konsortialpartner den Nutzern zur Verfügung, um individuell und zielgerichtet bei der Durchführung von Datenanalysen zu unterstützen. Ein weiterführender Ausblick für dieses Vorhaben findet sich in Kap. 20, in dem die weiterführende Entwicklung industrieller Datenanalysen im Einklang mit Mensch, Technik und Organisation diskutiert wird.

## Literatur

* Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0. Step-by-step data mining guide, CRISP-DM consortium.

* Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2022). 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.

* Eiden, A., Gries, J., Eickhoff, T., & Göbel, J. C. (2020). Anforderungen an ein Daten-Backend-System zur Unterstützung industrieller Datenanalyse-Anwendungen in digitalen Engineering-
Prozessen dynamischer Wertschöpfungsnetzwerke. *Proceedings of the 31st Symposium Design for X*, 81–90.

Mazarov, J., Wolf, P., Schallow, J., Nöhring, F., Deuse, J., & Richter, R. (2019). Industrial Data Science in Wertschöpfungsnetzwerken. Konzept einer Service-Plattform zur Datenintegration und -analyse, Kompetenzentwicklung und Initiierung neuer Geschäftsmodelle. *Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb*, 114(12), 874–877. https://doi.org/10.3139/104.112205.

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.

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/IRI51335.2021.00024.

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

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

Leistungsbereiche im Referenzbaukasten
# Konzeption und Entwicklung eines integrierten Datenbackends für die industrielle Datenanalyse

Vorstellung entwickelter Konzepte, Lösungsbauisteine sowie einer Entscheidungshilfe zur industriellen Implementierung

Thomas Eickhoff, Jens C. Göbel, Christo Apostolov und Hardy Krappe

## 5.1 Anforderungen an das Datenbackend

In der Softwareentwicklung bezeichnet ein (Daten-)Backend die Teile der Gesamtlösung, die sich mit der Speicherung und Verwaltung von Daten befassen. Das Backend, welches sich weiter vom Benutzer entfernt befindet als das Frontend, stellt Eingabemasken und andere Benutzeroberflächen und Interaktionsmöglichkeiten bereit. Grundlegende Ansätze zum Aufbau eines Backends, wie zum Beispiel Synchronisation oder Integration bestehender Datenquellen im Kontext der Produktentwicklung werden von Bergsjö et al. (2006, S. 1065 ff.) verglichen.

Die Entwicklung eines Datenbackends für die industrielle Datenanalyse setzt ein tiefgehendes Verständnis des adressierten Anwendungsszenarios voraus. Um im Kontext des integrierten Referenzbaukastens auf verschiedene grundsätzliche Ausprägungen eines möglichen Datenbackends eingehen zu können, wurden im Rahmen des Forschungs-Projekts AKKORD (siehe Kap. 1) zunächst allgemeine funktionale und nicht-funktionale

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

<footnote>J. C. Göbel
E-Mail: goebel@mv.uni-kl.de</footnote>

<footnote>C. Apostolov
CONTACT Software GmbH, Bremen, Deutschland
E-Mail: christo.apostolov@contact-software.com</footnote>

<footnote>H. Krappe
PDTec AG, Karlsruhe, Deutschland
E-Mail: krappe@pdtec.de</footnote>
Anforderungen, an die im Projekt zu entwickelnde Backend-Lösung formuliert. Diese aufgenommenen Anforderungen lassen sich anhand einiger repräsentativer Beispiele illustrieren: Durch funktionale Anforderungen wurde der prinzipielle Funktionsumfang des Backends eingegrenzt. Das Datenbackend muss erforderliche Schnittstellen bereitstellen, um verschiedene Quellsysteme anzubinden. Das Backend soll darüber hinaus in der Lage sein, diese Daten so aufzubereiten, dass sie für eine Analyse verwendet werden können. Neben der Kernfunktionalität wurden auch weitere Aspekte, wie zum Beispiel ein flexibler Einsatz der entwickelten Lösung sowohl in der Cloud als auch auf eigener Hardware vorgesehen. Nichtfunktionale Anforderungen, beispielsweise zur verarbeiteten Datenmenge, wurden ebenfalls berücksichtigt. Um das im Projekt gewonnene Wissen sichern zu können, wurde durch weitere definierte Anforderungen die Erstellung dieser bezüglicher Leitfäden berücksichtigt. Insgesamt bezogen sich 29 der aufgenommenen Anforderungen auf das Datenbackend. Alle Anforderungen wurden mit passenden Prüfkriterien verknüpft, die die Basis für die Validierung am Projektende liefern sollten.

## 5.2 Allgemeines Vorgehen zum Aufbau des Datenbackends

Basierend auf den Anforderungen wurde ein Vorgehensmodell für die Entwicklung des Datenbackends definiert. Der prinzipielle Aufbau orientiert sich an den Phasen des Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) nach (Chapman et al., 2000), der ein allgemeines Vorgehen für Data Mining-Projekte definiert und bereits in Kap. 3 vorgestellt wurde (West et al., 2021, S. 133). In der ersten Phase, die das *Geschäftsverständnis* umfasst, wird fachlich definiert, was mit den geplanten Analysen erreicht werden soll. Ein solches Verständnis ergab sich im Projektkontext aus der Bearbeitung der ersten Arbeitspakete, die sich mit der Anforderungsaufnahme und Konzeption des Referenzbaukastens befassten. Das hier beschriebene Vorgehen setzt daher ein fachliches Verständnis als gegeben voraus, welches jedoch bei der späteren Beschreibung der fachlichen Ebene noch nachgeschärft werden kann.

Der Aufbau des Backends, von der Konzeption bis hin zur technischen Umsetzung, wird in diesem Kontext als Teil der Datenverständnis-Phase aufgefasst, da es hier um die Verfügbarmachung der Daten für die Datenvorverarbeitungs-Phase geht. In der Prozesskette der Industriellen Datenanalyse behandelt das im weiteren vorgestellte Datenbackend also den Schritt des Datenzugriffs (siehe Kap. 4). Da die Vorverarbeitung der Daten im Projektkontext teilweise in den in Kap. 6 beschriebenen Analysebausteinen erfolgt, endet der Aufbau des Datenbackends zwischen der Datenverständnis- und Datenvorverarbeitungs-Phase. In der exemplarischen Umsetzung im Projektkontext werden unterschiedliche Abgrenzungen zwischen Backend-Aufbau und Datenvorverarbeitung aufgezeigt. Dies ist schematisch in der nun folgenden Abb. 5.1 dargestellt.

Innerhalb der Datenverständnis-Phase ergeben sich die folgenden vier Teilschritte: Zunächst wird auf der fachlichen Ebene das Geschäftsverständnis auf die im Unternehmen verfügbaren Datenquellen abgebildet. Zu diesem Zweck wird der sich aus dem
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Abb. 5.1 Vorgehen beim Aufbau des Datenbackends</figcaption></figure>

Geschäftsverständnis ergebende Datenbedarf in Form von benötigten Datenobjekten aufgebaut. Dieser wird dann den tatsächlich in den IT-Systemen des Unternehmens vorhandenen Datenobjekten gegenübergestellt. Hierbei besteht die Möglichkeit, in der Vernetzungsebene Querbeziehungen zwischen den einzelnen angebundenen Datenquellen zu ergänzen und diese in der Anreicherungsebene mit weiteren Informationen, wie beispielsweise externen Links oder Metainformationen, anzureichern.

Abschließend können die zusammengeführten Daten entsprechend dem Datenbedarf an die für die Datenvorverarbeitung bzw. Analyse zuständigen Bausteine weitergegeben werden.

## 5.3 Lösungsbasteine

Das im vorherigen Abschnitt abstrakt beschriebene Vorgehen lässt grundsätzlich noch ein breites Spektrum an technischen Umsetzungen zu. Im Kontext des Forschungsprojekts wurden einige Lösungsbasteine entwickelt, die auf verschiedenen Umsetzungsstrategien basieren, die von einer zentralisierten Datenintegration über Datenduplizierung bis hin zu einer metadatenbasierten dezentralen Datenhaltung reichen. Die entwickelten Lösungsbasteine in Datenzugriffsbausteine, Backendbausteine sowie Schnittstellenbausteine untergliedern. Die Wahl einer passenden Umsetzung hängt vom Anwendungsszenario ab, jede Lösung bringt eigene Vor- und Nachteile mit sich (Bergsjö et al., 2006, S. 1065 ff.).

Die Datenzugriffsbausteine ermöglichen das Anbinden von Datenquellen. Dies kann sehr pragmatisch erfolgen. Beispielsweise wurde im Kontext des Autoren-Demonstrators (siehe Kap. 17) ein Baustein entwickelt, der die Übertragung von Daten der Bahn (Rundenzeiten und simulierte Tankfüllstände) und weiteren Metainformationen (Fahrername, Fahrzeug, Alter) ermöglicht. Dieser Zugriffsbaustein liegt in der Form
eines einfachen Python-Skripts vor, dass auf einem RaspberryPi ausgeführt wird, der über Bluetooth auf die Rennbahndaten zugreift. Ein etwas komplexeres Beispiel für Datenzugriffsbausteine sind die in Abschn. 5.3.2 beschriebenen SP²IDER-Konnektoren.

Die Schnittstellenbausteine ermöglichen das Übertragen von Daten zwischen den Datenzugriffsbausteinen und dem Backend, aber auch die Weitergabe von Daten aus dem Backend an die Analysebausteine. Exemplarisch wird nachfolgend der für das Projekt zentrale Lösungsbaustein „Data Model Canvas“ vorgestellt.

### 5.3.1 Dezentrale Datenvernetzung mit SP²IDER

Der dezentrale Ansatz zur Datenvernetzung basiert auf der Idee, die im Unternehmen verfügbaren Daten in ihren ursprünglichen Quellsystemen gespeichert zu lassen, und über ein gemeinsames Metadatennetz darauf zu verlinken. Zum Aufbau des Netzes und zum Abruf der Daten wird jedes Quellsystem über einen minimalistischen Konnektor mit einem zentralen Repository verbunden.

Das zentrale Repository verwaltet im Gegensatz zu monolithischen Daten-integrationsansätzen bewusst keine vollständige Kopie der angebundenen Daten. Stattdessen wird nur die Information „Datensatz A existiert in Quellsystem B“ und „Datensatz A steht in Beziehung zu Datensatz C“ verwaltet. Aus der Vielzahl so beschriebener Beziehungen entsteht ein Graph, der mit zusätzlichen Informationen angereichert werden kann, um beispielsweise systemübergreifende Querbeziehungen zwischen Datensätzen zu modellieren. Wird ein kompletter Datensatz benötigt, kann dieser im ursprünglichen System abgefragt werden.

Die technologische Basis für die dezentrale Datenintegration im Forschungsprojekt AKKORD bildet das am Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung der RPTU entwickelte SP²IDER-System. Die Architektur der SP²IDER-Plattform ist in Abb. 5.2 dargestellt. Das System wurde bereits in verschiedenen Publikationen beschrieben (Eiden et al., 2021, S. 690 ff.).

Um Daten aus verschiedenen Quellsystemen in der SP²IDER-Plattform verfügbar zu machen, werden bestehende IT-Systeme über eine einheitliche Schnittstelle mit der Plattform verbunden. Auch diese Konnektoren wurden im Kontext des Projekts in Python implementiert, können aber mithilfe beliebigen Programmiersprachen umgesetzt werden, da für die Kommunikation mit der Plattform ausschließlich sprachunabhängige REST-Schnittstellen zum Einsatz kommen. Um den Benutzer durch die in Abschn. 5.2 beschriebenen Phasen zu leiten, stellt die SP²IDER-Plattform mit dem Data Model Canvas eine intuitive Benutzeroberfläche zur Verfügung (siehe Abb. 5.3). Auf der fachlichen Ebene unterstützt der Data Model Canvas die Benutzer methodisch und informationstechnisch beim Aufbau einer fachlichen Datengrundlage zur Datenanalyse. Datenmodelle aus verschiedenen Quellen können analysiert und in ein gemeinsames Modell für die weitere Analyse integriert werden. Der Aufbau dieses fachlich orientierten Datenmodells soll hierbei vorrangig durch Domänen-Experten erfolgen.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Abb. 5.2** Architektur der SP²IDER-Plattform</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Abb. 5.3** Benutzeroberfläche des Data Model Canvas</figcaption></figure>

Die prototypische Implementierung des Data Model Canvas wird als Web-App bereitgestellt und liefert die beschriebenen Möglichkeiten, Datenmodelle in verschiedenen Formaten sowie bereits bestehende Vorüberlegungen zu importieren. Die Daten werden in einem Graph mit Datentypen als Knoten, die durch als Kanten dargestellte Relation miteinander in Beziehung stehen, dargestellt.
Nach dem Import des ersten Datenmodells wird dieses auf die relevanten Daten-
typen reduziert. Der Aufbau des gemeinsamen Datenmodells folgt anschließend
einem iterativen Prozess: Jedes weitere importierte Datenmodell wird ebenfalls auf die
relevanten Datenobjekte reduziert. Querbeziehungen zwischen den Datenmodellen
werden durch das Einfügen neuer Kanten abgebildet. Datentypen, die denselben Sach-
verhalt in unterschiedlichen Systemen abbilden, können zu einem gemeinsamen Knoten
zusammengeführt werden.

Die zusammengeführten Informationen liefern ein initiales fachliches Verständnis über die vorhandenen Daten, und bilden somit die fachliche Ebene des Datenzugriffsprozesses ab. Gleichzeitig liefert das entwickelte Modell aber auch eine technische Abbildung der Verfügbarkeit dieser Daten in den angebundenen Quellsystemen. Der Data Model Canvas ermöglicht somit die Verfeinerung des entwickelten Datenmodells hin zur technischen Ebene. Sind die benötigten Daten sowie ihre Beziehungen und ihr Speicherort bekannt, kann die eigentliche Vernetzung stattfinden. In diesem Schritt werden die im DMC entwickelten Modelle auf die reale Infrastruktur übertragen, damit die Daten in gebündelter Form für die Analyse zur Verfügung stehen. Dafür kommen verschiedene Lösungen infrage, wobei der DMC durch seinen Aufbau eine große Flexibilität in der technischen Umsetzung erlaubt. Eine Einschränkung auf konkret zu verwendende Softwaresysteme oder eine feste Struktur des endgültigen Datenmodells wird vermieden. Im Projektkontext ergibt sich die konkret gewählte Umsetzung aus den Anforderungen der betroffenen Use Cases.

In den Anwendungsfällen des Projekts kam der Data Model Canvas für die Gegen-
überstellung eines Datenbedarfes gegen die in den mit SP²IDER verbundenen Quell-
systemen verfügbaren Daten zum Einsatz. Der Datenbedarf wird in diesem Fall in Form
einer JSON-Datei bereitgestellt. Benötigte Datenobjekte können mit verfügbaren Daten-
objekten verbunden werden. Das daraus resultierende Datenmapping wird wiederum als
JSON-Datei bereitgestellt, die u. a. URLs zum Abruf der ausgewählten Daten beinhaltet.
Diese Datei wird anschließend an die in Rapidminer Studio implementierten Analyse-
bausteine weitergegeben.

5.3.2 Aufbau eines zentralen Datenmodells mit der Contact Elements-Plattform

In diesem Ansatz werden alle Daten in einer zentralen Plattform gespeichert. Das Datenmodell kann hierbei unterschiedlichste Datenquellen umfassen und detaillierte Verknüpfungen abbilden. Die eingesetzte Datenbank kann bereits Werkzeuge zur weiteren Vernetzung, Bearbeitung oder Auswertung der Daten mitliefern. Im Kontext von Produktdaten oder Daten aus dem „Internet of Things“ (IoT) ist es sinnvoll, eine angemessene Plattform zu wählen, wie beispielsweise eine PLM-Softwarelösung für die Verwaltung von Produktlebenszyklusdaten.
Im Forschungsprojekt wurde ein zentrales Datenmodell in der Elements-Plattform des Herstellers Contact Software erstellt. Die Architektur der Lösung ist in Abb. 5.4 dargestellt. Im Zentrum stand hierbei der Aufbau eines durchgängigen Datenmodells, um eine möglichst breite Informationsbasis für Datenanalysen bereitstellen zu können.

Zur Anbindung von Datenquellen und zur Weitergabe der Daten an die Analysebausteine wird auch hier auf den im vorherigen Ansatz beschriebenen Data Model Canvas zurückgegriffen. Ein Einsatz der bestehenden Möglichkeiten zum Datenimport oder -export in der Contact Elements Plattform ist ebenfalls möglich.

Der Einsatz einer konsolidierten Backend-Lösung bietet vielfältige Möglichkeiten, Daten direkt miteinander zu verknüpfen und über den kompletten Produktlebenszyklus hinweg an einer Stelle zu verwalten. Konkret können beispielsweise Daten eines über die Zugriffsbausteine angebundenen IoT-Assets mit PLM-Stammdaten vernetzt werden. Das konsolidierte Backend liefert auch Möglichkeiten, erste Vorverarbeitungsschritte oder grundlegende Analysen direkt auszuführen und wichtige Performance-Indikatoren in Dashboards zusammenzufassen. Die für verschiedene Aufgabenbereiche relevanten Daten sind in Abb. 5.5 dargestellt.

Verschiedene Datenobjekte aus Modulen repräsentieren Daten aus heterogenen Quellen des Produktlebenszyklus in der Contact Elements Plattform: Das Modul Produktdatenmanagement besteht aus Objekten wie dem Produkt selbst, das auf generischer Ebene verschiedene Teile enthält. Das generische Produkt muss Spezifikationen erfüllen, die Teil von Anforderungen sind, die in Testläufen gemäß Akzeptanzkriterien getestet werden und Testergebnisse erzeugen. Jedes getestete Teil wird durch die Zuweisung einer Serie instanziert, auf die in einem Testauftrag als Teil des Testausführungsmanagementmoduls Bezug genommen wird. Arbeits- und Prüfpläne bestehen aus einer oder mehreren Sequenzen (bzw. Prüfprozessen) und einer oder mehreren Operationen (bzw. Prüfschritten) und sind Teil des Moduls Arbeitsplanung bzw. Prüfplanung. Ein Arbeitsplatz stellt das Organisations- und Ressourcenmanagementmodul dar, das Teil einer Organisation oder eines Werkes ist, dem Personen, z. B. arbeitendes Personal, zugeordnet sind. Echtzeitdaten werden durch Objekte wie Assets repräsentiert, die den digitalen Zwilling einer Produktinstanz beschreiben. Der Produktionsauftrag schließlich beschreibt die Reihenfolge, in der Vorgänge ausgeführt werden. Als Teil verschiedener Module kommunizieren diese Objekte mit den Modulen zur Datenanalyse und der Datenmodellanalyse und -vorlage.

Wie oben beschrieben, bietet die CONTACT Elements Plattform ein umfangreiches Datenmodell, das es erlaubt, heterogene Daten aus verschiedenen Legacy-Quellen in eine State-of-the-Art-Plattform einzubringen, zu verknüpfen und diese Daten semantisch anzureichern. Diese Ansätze können mit den Bausteinen der anderen Ansätze kombiniert werden, um eine ganzheitliche Backendlösung zu realisieren. Das detaillierte Konzept wurde im Rahmen einer Veröffentlichung im Rahmen der DESIGN2022 Konferenz vorgestellt (Eiden et al., 2022, S. 693 ff.). Hier ist auch beschrieben, wie ein zentrales Backend mit dem SP²IDER-System aus der in Abschn. 5.3.1 beschriebenen dezentralen Lösung kombiniert werden kann, um gezielt Daten für eine Analyse zusammenzuführen und an die im Projekt entwickelten Analysebausteine weitergegeben werden.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Abb. 5.4** Architektur und Module des konsolidierten Datenbackends</figcaption></figure>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Abb. 5.5 Datenmodell des konsolidierten Datenbackends</figcaption></figure>
### 5.3.3 Data Warehouse-Ansatz mit Power-BI

Ein Data Warehouse ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt (Devlin & Cote, 1996). Die Architektur eines Data Warehouse und von Microsoft Power BI umfasst in der Regel die Verwendung eines ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Daten z. B. aus SaaS-Anwendungen, aber auch aus strukturierten Dateien (Excel) oder unstrukturierten Formaten, sowie Datenbanken zu extrahieren und in diese über ein Staging/Publishing Mechanismus in das Data Warehouse zu laden. Dabei sind insbesondere das Vorschieben von Business-Transformationslogik aus Power BI in die Datenbank und das Speichern von Dimensionsdaten im Data Warehouse für Berichts- und Analysezwecke zu beachten. Je nach Situation kann entweder ein Data Warehouse oder Power BI Dataflow die beste Option für eine bestimmte Lösung sein. Im Kontext AKKORD lag der Fokus auf der Implementierung des Data Warehouse. PowerBI wurde im Rahmen der Plausibilisierung und Validierung der Daten im Wesentlichen für die Visualisierung und das Reporting verwendet. Zu den verwendeten Verfahren für die Kopplung eines Data Warehouse mit Power BI gehörten neben der Verwendung eines Data Warehouse, das alle Daten an einem einzigen Ort für Analysen konsolidiert, auch die Erstellung eines dimensionalen Modells mithilfe von Datenflüssen, sowie die Möglichkeit zur Berichtserstellung und die Implementierung von Self-Service-BI.

Im Rahmen von AKKORD zeigt das Abb. 5.6 die gewählte Architektur, die im Rahmen des Referenzbaukastens als Lösungsschablone dienen sollte. Ausgehend von verschiedenartigen Quellsystemen wird mittels verschiedener Mechanismen und Methoden, wie das Mapping von Modellinformationen (Klassen, Attribute, Relationen), Datenschemas und Datenstrukturen und deren Konsolidierung die Daten in ein Data Warehouse, bestehend aus Staging und Publishing System, hinterlegt und aufbereitet. Diese stehen im Anschluss zur Analyse mittels z. B. Visualisierung, Machine-Learning-Algorithmen oder anderen Verfahren u. a. für PowerBI oder anderen 3rd Party Solutions den Domänenexperten im Unternehmen zur Verfügung.

Für die Instanziierung der Architektur aus Abb. 5.6 wurde ein agiler Ansatz anstelle eines Big-Bang-Ansatzes gewählt. Es wurden sukzessive verschiedene Quellsysteme, je nach Verfügbarkeit, agil aufbereitet und in das Data Warehouse extrahiert. Ein großer Vorteil dieser Methode liegt darin, dass auf diese Weise sich die Erstellung abtrünniger „unabhängiger“ Data Marts vermeiden lässt und das Geschäftsmodell und die Architektur nur bei Bedarf und sobald die Data Marts einen echten Mehrwert liefern, berücksichtigt werden. Außerdem ist es wichtig, in der Testphase Sortiertests sowie Hierarchisierungstest durchzuführen und später optimierte Abläufe einzuführen. Dazu wurden entsprechende Läufe und Tests über eine speziell geschaffene Infrastruktur entwickelt und durchgeführt. Schließlich sind die Einhaltung von Best Practices der Branche, wie z. B. das Verständnis, warum man ein Data Warehouse braucht, und die Analyse der Quellsysteme, wichtige Konzepte, die bei der Implementierung berücksichtigt wurden.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Abb. 5.6** Architektur des Data Warehouses im Referenzbaukasten von AKKORD</figcaption></figure>

In Abb. 5.7 wird die Instanziierung der Architektur dargestellt. Dabei wird auf der linken Seite den Quellsystemen die zugehörige Instanz, sowie die Import- und Mapping-methode gezeigt. In der PDTec eigenen ice.NET Plattform wird die Staging Daten-bank gehostet. Ice.NET stellt mittels speziell im Projektkontext entwickelten Tools automatisierte Transformationsalgorithmen zur Verfügung, die im Wesentlichen eine Normalisierung der DB vornehmen, wobei der Fokus insbesondere auf Robustheit und Performance, z. B. bei verschachtelten Hierarchien, lagen. Im ice.NET Data Warehouse liegen letztendlich die normalisierten Daten bereit, um in verschiedenen 3rd Party Tools Anwendung zu finden. Beispielhaft wurde hierzu PowerBI, SQL View und SQL Queries herangezogen.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>**Abb. 5.7** Instanziierung des Data Warehouse für AKKORD</figcaption></figure>
## 5.4 Diskussion und Entscheidungshilfe zur Auswahl der entwickelten Lösungsbausteine

Die Stärke des Data-Warehouse-Ansatzes liegt in der flexiblen Vorverarbeitung in der Staging-Datenbank, da hier eine uneingeschränkte Transformation der Daten vorgenommen werden kann. Wie bereits beschrieben können die anderen beiden Ansätze (d. h. dezentrale Datenvernetzung oder zentrales Datenmodell) eingebunden werden, indem die Daten durch ein geeignetes Austauschformat in die Staging-Datenbank übertragen werden. Der Ansatz ist also insbesondere geeignet, wenn ein exploratives Herangehen an die Daten und eine umfangreiche Datenvorverarbeitung bereits im Backend erwünscht sind. Zur Befüllung des Data Warehouses kann bei Bedarf auf Datenzugriffsbausteine zugegriffen werden, die im Kontext der anderen Ansätze entwickelt wurden.

Der Aufbau eines zentralen Datenmodells ist sinnvoll, wenn im angedachten Einsatzszenario eine hohe Integrationstiefe und ein direkter Zugriff auf Daten aus dem Live-Betrieb erforderlich sind. Sofern eine vollständige Backend-Lösung ohne zuvor bestehende Datenbanken aufgebaut werden soll, liefert ein zentrales Backend direkt einen Ort, an dem Daten persistent gespeichert werden können. Für Datenanbindung und -weitergabe kann hier ebenfalls auf Bausteine aus dem dezentralen Ansatz zurückgegriffen werden, wie in Abschn. 5.3.1 aufgezeigt wird. Falls bereits andere datenverwaltende IT-Systeme im Einsatz sind, gilt es hier aber den „Single Source of Truth“-Grundsatz zu beachten, d. h. keine Datenbestände parallel weiter zu pflegen. Stattdessen wäre hier eine (potenziell aufwendige) Datenmigration angeraten.

Der dezentrale Ansatz kommt ohne die Einführung einer großen neuen Datenbank aus. Über offene Standards kann mit relativ geringem Aufwand auf neue Quellsysteme zugegriffen werden, weshalb der Ansatz im Kontext des Forschungsprojekts auch oft als „Datenlieferant“ für die beiden anderen Ansätze zum Einsatz kam. Dieser Daten-Minimalismus wird aber damit erkauft, dass zunächst keine Datenbank für neue Daten ohne persistentes Quellsystem (z. B. ein neu angebundenes IoT-Asset) zur Verfügung steht.

## 5.5 Zusammenfassung

Insgesamt ergibt sich im Kontext des im Projekt realisierten Referenzbaukastens eine flexible, modulare Lösung, die auf spezifische Datenanalyse-Anforderungen des jeweiligen Unternehmens anpassbar ist. So stehen neben dem vorgestellten Prozess und IT-Tool zur Analyse vorhandener Datenmodelle Lösungen für die Sammlung und Verwaltung der relevanten Daten: Dieser kann durch den Aufbau einer Staging-Datenbank für Analysen in einem kontrollierten Umfeld erfolgen. Gleichermaßen stehen aber auch Konzepte für den dezentralen Zugriff auf Daten mittels Verwaltung eines gemeinsamen Metadatenmodells sowie skalierbare Konzepte für den Aufbau eines Datenbackends im Unternehmen bis hin zu einer vollständigen Lösung zur Datenverwaltung basierend auf
dem PLM-System Contact Elements zur Verfügung. Je nach gewähltem Lösungsansatz stehen die gesammelten Daten und/oder Analyseergebnisse zur weiteren Freigabe zur Verfügung. Die Anforderungen an das Rollen- und Rechte-Management variieren hierbei stark mit den anvisierten Anwendungsfällen. Besonders im Hinblick auf Kollaboration über Unternehmensgrenzen hinweg besteht ein großer Bedarf daran, den Zugriff auf freigegebene Daten des eigenen Unternehmens feingranular kontrollieren zu können. Im Projekt kommt das ausgereifte Rollenkonzept der Contact Plattform zum Einsatz, für Daten aus den Quellsystemen wird auf die sorgfältige Vergabe von Rechten in den jeweiligen Zielplattformen gesetzt, um den beteiligten Unternehmen maximale Sicherheit und Transparenz zu garantieren.

Im Rahmen der Use Cases im Projekt wurde ein breites Feld an unterschiedlichen Szenarien aufgezeigt, weshalb eine „One-Size-Fits-All“-Lösung für das Datenbackend nicht realistisch erscheint. Stattdessen wird im Rahmen des modularen Referenzbaukastens des AKKORD-Projekts die hier vorgestellte Bandbreite an Lösungsbausteinen bereitgestellt, um auf die individuellen Anforderungen von Unternehmen eingehen zu können.

Denkbare Erweiterungen der im Projekt entwickelten Lösung wären beispielsweise Konzepte zu entwickeln, wie die Datenfreigaben anonymisiert und gefiltert werden können. Zudem könnten zeitgebundene Freigaben zwischen Unternehmen betrachtet werden, was beispielsweise ein „Abo-Modell“ für Nutzungsdaten ermöglicht.

Die im Leistungsbereich entwickelten Lösungen werden im Rahmen der Projektergebnisse zur Verfügung gestellt. Zudem wird derzeit die Veröffentlichung der im akademischen Umfeld entstandenen Lösungskomponenten geprüft.

## Literatur

- Bergsjö, D., Malmqvist, J., & Ström, M. (2006). Architectures for mechatronic product data integration in PLM systems. In *Proceedings of the, 9th international design conference – Design 2006*, S. 1065–1076.

- Devlin, B., & Cote, L. D. (1996). *Data warehouse: From architecture to implementation*. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.

- Eiden, A., Eickhoff, T., Göbel, J. C., Apostolov, C., Savarino, P., & Dickopf, T. (2022). Data networking for industrial data analysis based on a data backbone system. *Proceedings of the Design Society*, 2, 693–702. https://doi.org/10.1017/pds.2022.71.

- Eiden, A., Eickhoff, T., Gries, J., Göbel, J. C., & Psota, T. (2021). Supporting semantic PLM by using a lightweight engineering metadata mapping engine. *Procedia CIRP*, 100, 690–695. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.146.

- 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.

- 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. In *IEEE International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science (IRI)*, 22(1), 131–138. https://doi.org/10.1109/IRI51335.2021.00024.
**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_21.png" /></figure>
Entwicklung von modularisierten Analysebausteinen zur
Nutzung in industriellen Anwendungsfällen

Marius Syberg ID, Nikolai West ID, Edin Klapic ID, Jörn Schwenken ID,
Ralf Klinkenberg ID und Jochen Deuse ID

**6.1 Einleitung**

Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung der industriellen Produktion rückt die
**industrielle Datenanalyse** in den Fokus von Unternehmen, die im Zeitalter global
konkurrierender Wertschöpfungsnetzwerke wettbewerbsfähig bleiben möchten. Das
Verständnis industrieller Datenanalysen folgt dazu der Definition von Kap. 2. In
diesem Kapitel wird außerdem der gebräuchliche, englischsprachige Ausdruck der
*Industrial Data Science* (IDS) verwendet. Grundsätzlich folgt jedes IDS-Projekt im
produzierenden Gewerbe einem ähnlichen Prozess, wobei bestimmte Prozesse und
Abläufe in den Projekten wiederkehren (Schulz et al., 2021, S. 2 f.). Diese Erkenntnis ist

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

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

J. Schwenken
E-Mail: joern.schwenken@ips.tu-dortmund.de

J. Deuse
E-Mail: jochen.deuse@ips.tu-dortmund.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
den Nutzern der Datenanalyse seit der Entwicklung des *Knowledge Discovery in Data-bases* (KDD) spätestens bekannt (Fayyad et al., 1996, S. 13 ff.). Für eine Vorstellung von Vorgehensmodellen der industriellen Datenanalyse verweisen wir auf Kap. 3. Neben einem Prozessmodell sind menschliche Kompetenzen von entscheidender Bedeutung für den erfolgreichen Abschluss eines Datenanalyseprojekts. Hierfür definieren Mazarov et al. (2020, S. 63 ff.) vier **Kompetenzbereiche** und zugewiesene **Rollen** für die unterschiedlichen Verantwortlichkeiten in einem IDS-Projekt:

1. Management

2. Data Scientist

3. Domänenexperte

4. IT-Personal

In ähnlicher Weise können die Kompetenzbereiche für verschiedene Verantwortlichkeiten in vier Gruppen unterteilt werden. Daher empfehlen Deuse et al. (2022, S. 3) den Ablauf eines IDS-Projekts in vier separate Elemente zu teilen (siehe Kap. 4). Das Ergebnis ist eine **Prozesskette**, die diese Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge anordnet und Interaktionspunkte definiert. Die Segmentierung von IDS-Projekten entlang der Prozesskette ermöglicht es den Mitarbeitern der genannten Kompetenzbereiche, ihre jeweiligen Fähigkeiten gezielt einzubringen. Darüber hinaus erleichtert die Prozesskette die Entwicklung von Analyseergebnissen in einer wiederverwendbaren Form, indem sie einzelne Teilanalysen klar voneinander trennt. Um jedoch eine gute Wiederverwendbarkeit von Lösungen für Datenzugriff, Datenanalyse, Datennutzung und Datenmanagement zu erreichen, ist eine geeignete Plattform für die Zusammenarbeit mit einer angemessenen IT-Infrastruktur erforderlich. Um dies zu erreichen, muss ein Unternehmen diese Rollen besetzen, um Projekte erfolgreich durchzuführen.

In den meisten Fällen müssen die erforderlichen Kompetenzen zunächst mit einem gewissen Aufwand aufgebaut werden. Gleichzeitig bietet die iterative Natur solcher Projekte den Mehrwert, dass diese Kompetenzen mittel- und langfristig nützlich sein können, indem sie in vielen weiteren Projekten eingesetzt werden. Es muss daher möglich sein, die eigene Datenanalyseaufgabe in Elemente (Module) zu unterteilen, die wiederum wiederverwendet werden können. Dieses Kapitel beschreibt die Methodik und Umsetzung der Abstraktion und die Generalisierung von Datenanalysen im Rahmen des AKKORD-Projekts (siehe Kap. 1). Somit ist es Unternehmen, insbesondere KMU, möglich, niederschwellig Datenanalysen auszuführen, (weiter-) zu entwickeln und im Unternehmen mit anderen Nutzern oder außerhalb mit anderen Unternehmen zu teilen. Dazu werden zunächst die bereits erhobenen Anforderungen zusammengefasst und danach die Modularisierung industrieller Datenanalysen methodisch und technisch mitsamt den entwickelten Funktionalitäten beschrieben. Spezifika des Projektergebnisses folgen im Anschluss. Ein Ausblick auf die zukünftige Nutzung schließt dieses Kapitel ab.
## 6.2 Anforderungen an die Generalisierung von Datenanalysen

Für den erfolgreichen Einsatz von Datenanalysen im industriellen Umfeld, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen, gelten bestimmte Anforderungen. Syberg et al. (2023, S. 64 ff.) haben diese Anforderungen durch Experteninterviews mit Anwendern und Anbietern sowie auf Basis einer umfassenden Literaturrecherche erhoben.

Eine wichtige Grundlage für die Erhebung der Anforderungen stellt das FURPS-Modell von Grady und Caswell (1987) dar. Die Abkürzung steht für Functionality, Usability, Reliability, Performance, Supportability und wurde in Abb. 6.1 aufgegriffen. Dieses Modell ermöglicht eine strukturierte Erfassung und Kategorisierung der Anforderungen an die Qualität einer Softwarelösung und lässt sich auf die Entwicklung einer Kollaborationsplattform für die industrielle Datenanalyse übertragen. In dieser Adaption des bewährten FURPS-Modells werden explizit IDS-spezifische Anforderungen definiert. Dieses sichert eine stabile Datenanalyse-Pipeline.

**Funktionalität.** Im Bereich Functionality werden Anforderungen an die Fragmentierung des Analyseprozesses in Module gestellt, die wiederverwendbar und in verschiedenen Konfigurationen nutzbar sein müssen. Zudem müssen die Analyseergebnisse durch Schnittstellen oder Visualisierungsoptionen nutzbar gemacht werden können. Dies ist insbesondere bei KMU unabdinglich, da häufig keine eigenen Ressourcen zur Programmierung von Schnittstellen an eigene Systeme bestehen. Gleichzeitig sollten Visualisierungen von Datenanalyseergebnissen entsprechend zugänglich gewählt werden können, um zielgerichtete Auswertungen zu ermöglichen (Mazarov et al., 2020, S. 63 ff.).

**Nutzbarkeit.** Die Anforderungen im Bereich Usability beinhalten die Entwicklung von Modulen für alle Phasen eines IDS-Projekts, die auf die Bedürfnisse der

<table><caption>Abb. 6.1 Anforderungen aus dem Bereich der industriellen Datenanalyse an eine Kollaborationsplattform (Syberg et al., 2023, S. 66)</caption><thead><tr><td>Anforderung</td><td>Beschreibung</td></tr></thead><tbody><tr><td>Functionality<br>(Funktionalität)</td><td>Fragmentierung des Analyseprozesses; Konfigurierbarkeit;<br>Nutzung der Ergebnisse in anderen Umgebungen</td></tr><tr><td>Usability<br>(Nutzbarkeit)</td><td>Erstellung von Modulen für alle Phasen eines IDS-Projekts;<br>Auswahl und Erstellung von Modulen durch Benutzer</td></tr><tr><td>Reliability<br>(Zuverlässigkeit)</td><td>Vorverarbeitung der Daten und Vorbereitung der Analyse zur<br>Sicherstellung der Datenqualität</td></tr><tr><td>Performance<br>(Leistung)</td><td>Leistungsstarke analytische Umgebung (Cloud-basiert);<br>Verknüpfung mit Kompetenz-Entwicklung</td></tr><tr><td>Supportability<br>(Unterstützung)</td><td>Strukturierte Datenbank, Up- und Download von Daten und<br>Ergebnisse; Unterstützung bei technischen Problemen</td></tr></tbody></table>
industriellen Produktion abgestimmt sind. Diese Module müssen entsprechend der in Kap. 3 genannten Prozessmodelle beschrieben werden, um den erfolgreichen Verlauf des Projekts zu gewährleisten. Benutzer müssen in der Lage sein, Module auszuwählen oder bei Bedarf selbst zu erstellen und anderen wiederum zur Verfügung stellen zu können. Gleichzeitig muss das Verfahren entsprechend dokumentiert werden, um es für neue Benutzer zugänglich zu machen.

**Zuverlässigkeit.** Unter *Reliability* wird die Notwendigkeit betont, eine bestimmte Menge an Vorverarbeitung der Daten sowie Vorbereitung des Analyseprozesses technisch zu handhaben, um die erforderliche Datenqualität für Datenanalysen zu erreichen (West et al., 2021, S. 133 ff.).

**Leistung.** Die Anforderungen im Bereich *Performance* beziehen sich auf eine leistungsstarke Serverumgebung als Teil einer Cloud-Lösung, die eng mit der technischen Infrastruktur verbunden ist. Inhaltlich kann das Potenzial der Plattform in Bezug auf die Performance nur durch die Verknüpfung der praktischen Datenanalyse mit der Kompetenzentwicklung und dem kontinuierlichen Lernen in geeigneter Weise realisiert werden. Dennoch muss die Lösung methodisch und technisch ermöglichen, auch erweiterte Analyseverfahren aus dem Bereich des überwachten, semi-überwachten und unüberwachten Lernen zu nutzen.

**Unterstützung.** Die *Supportability* wird durch den kollaborativen Ansatz der Plattform sichergestellt. Dazu gehört auch die Umsetzung einer strukturierten Datenbank, die Möglichkeit zum Hoch- und Herunterladen von Daten und Ergebnissen sowie die Verfügbarkeit eines technischen Supports bei Problemen.

Diese Aspekte decken den Bereich der technischen Infrastruktur ab. Gleichzeitig erfordert die Heterogenität der Anwendungsfälle in den Unternehmen explizit eine Individualisierung. Dies bedeutet vor allem, dass die Analysemodule individuell angepasst werden können. So kann zum Beispiel eine Zeitreihenanalyse für ein Unternehmen im Vertriebsbereich sinnvoll sein (siehe Kap. 11), aber für einen anderen Benutzer im Bereich der Prozessüberwachung relevant sein (siehe Kap. 12). Entsprechend soll ein Modul wiederverwendet werden können, wenn es konfigurierbar und entsprechend auf andere Daten übertragbar ist. Gleichzeitig müssen auch Assistenzsysteme implementiert werden.

## 6.3 Modularisierung industrieller Datenanalysen

Die Abstrahierung und Modularisierung von bisher einmalig durchgeführten Datenanalysen ist das zentrale Objekt in der Befähigung von Unternehmen zur Anwendung industrieller Datenanalysen. Da die Entwicklung durch die Probleme der Anwender getrieben ist, ist eine Abstrahierung der Datenanalyse-Pipeline sinnvoll. Im Rahmen der Arbeiten im Leistungsbereich wurde das Grundkonzept von verallgemeinerten, wieder verwendbaren Modulen zur Problemlösung aufgegriffen und in ein Nutzungskonzept überführt. Verallgemeinerte Module sind in der Informatik weit verbreitet, sei es in der
Medizintechnik oder im Bereich des Internet of Things (Banijamali et al., 2020; Sievi-Korte et al., 2019). Dieser Aufbau bietet zahlreiche Vorteile für die Anwender der Systeme:

* Ein wichtiger Vorteil von verallgemeinerten Modulen ist ihre **definierte Schnittstelle**. Die Verwendung solcher definierten Schnittstellen erleichtert die Integration des Moduls in ein bestehendes System. Da verallgemeinerte Module eben diese bieten, müssen nur wenige Änderungen am System vorgenommen werden, um sie zu integrieren. Dies vereinfacht den Integrationsprozess erheblich und senkt die Integrationshürden.

* Ein weiterer Vorteil verallgemeinerter Module ist die **Bildung von Teilmodulen**. Durch die Aufteilung eines komplexen Problemlösungsprozesses in Teilmodule kann die Komplexität reduziert werden. Jedes Teilmodul kann dann separat entwickelt und getestet werden, bevor es in das Gesamtsystem integriert wird. Dadurch wird das Fehlerrisiko minimiert und die Qualität des Gesamtsystems verbessert.

* Die Zerlegung der Analyse in Teilmodule erleichtert auch die **Skalierbarkeit**. Wenn ein System erweitert werden muss, kann einfach ein neues Modul hinzugefügt werden. Da das Modul immer gleiche Schnittstellen zur Verfügung stellt, müssen nur wenige Änderungen am Gesamtsystem vorgenommen werden. Dies erleichtert die Anpassung an sich ändernde technische oder inhaltliche Anforderungen.

* Ein weiterer Vorteil verallgemeinerter Module ist das **Ersetzen von Teilaspekten durch ,bessere' Module**. Wenn ein Teilaspekt des Systems verbessert werden muss, kann einfach ein neues Modul erstellt werden, das den alten Teilaspekt ersetzt. Dies erhöht die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Systems. Hauptvorteil ist jedoch die *Wiederverwendbarkeit* inner- und außerhalb von Unternehmensgrenzen. Wenn ein Modul in einem Projekt entwickelt wurde, kann es einfach in anderen Projekten wiederverwendet werden, um Zeit und Entwicklungskosten zu sparen. Dies reduziert auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und verbessert die Qualität des Systems.

Technisch wird dieser modulare Aufbau in den Arbeiten zu diesem Kapitel mithilfe der Datenanalysesoftware **RapidMiner** umgesetzt. RapidMiner ist eine Softwareplattform für Maschinelles Lernen und Datenanalyse, mit der Benutzer Daten visuell analysieren, Modelle entwickeln und bereitstellen können, ohne direkt Programmieren zu müssen. RapidMiner enthält verschiedene Komponenten, die für verschiedene Phasen des Daten-analyseprozesses verwendet werden können.

Die Software bietet eine Vielzahl von Werkzeugen, um Datenvorverarbeitungsprozesse durchzuführen und darauf aufbauend niederschwellig ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Das Portfolio enthält zahlreiche Algorithmen, die für verschiedene Anwendungsfälle wie Klassifikation, Regression, Clustering und Assoziationsanalysen geeignet sind. Darüber hinaus bietet die Software eine breite Palette von Reporting- und Visualisierungstools, um Ergebnisse und Erkenntnisse zu kommunizieren.
### 6.3.1 Methodische Idee der Datenanalysemodule

Betrachtet man die nötigen Elemente eines Datenanalyseprozesses als abstraktes System, benötigt dieser einen **Input**, eine **Analyse** und einen **Output**. Diese drei Elemente gilt es für jeden Analyseprozess zu abstrahieren und zu modularisieren. Analog zu einem simplen Transformationsprozess, bilden diese Elemente ein Analysemodul, wie es bereits in Kap. 2 beschrieben wurde (Abb. 6.2).

Zunächst muss für die Funktionalität sichergestellt werden, dass ein **Input-Datensatz** für einen Analyseprozess besteht und immer gleich aufgebaut ist. Um die Eigenschaften von Input-Datensätzen abzubilden, werden unterschiedliche Abstraktionslevel genutzt. Das im Forschungsprojekt **DaPro** (www.dapro-projekt.de) von RapidMiner entwickelte **Data Schema** hilft dabei, die Anforderungen an die Input-Daten zu definieren. Dies umfasst Dateninhalte, Statistiken und allgemeine Beschreibungen einzelner, für die Analyse notwendiger und optionaler Attribute. Eine grafische Benutzeroberfläche unterstützt die Anwender dabei, eigene Inputdaten den bestehenden Anforderungen zuzuordnen. Das **Data Schema** beinhaltet zusätzliche Hilfestellungen, wie zum Beispiel eine automatische Konvertierung von Datentypen. Dies ermöglicht beispielsweise die Anwendung der Module mit unterschiedlichen Datumsformaten.

Unter Berücksichtigung des vollständigen Datenanalyseprozesses werden die verschiedenen Funktionalitäten hinsichtlich ihrer Generalisierbarkeit und Notwendigkeit betrachtet. Auch die für die Analyse erforderlichen Daten werden kritisch untersucht, um festzustellen, welche davon unerlässlich, welche optional und welche für das Ergebnis überflüssig sind. Eine umfassende Beschreibung der Attribute ist wichtig, um die gewünschten Ergebnisse aus den Analyseprozessen zu erzielen. Dabei können auch bestimmte statistische Kennzahlen wie Verteilungen oder Anzahl von Fehlwerten als Vorgabe dienen. Das Ziel ist es, eine gekapselte Prozess-Einheit zu schaffen, die sich leicht mit Variablen modifizieren lässt, um komplexe Sachverhalte über *Schleifen, if-else*-Anweisungen oder weitere logische Verknüpfungen abbilden zu können. Auch die Kapselung von ganzen datenwissenschaftlichen Methoden und Modellen ist so möglich.

Das zweite Element ist die abstrahierte **Pipeline** für die industrielle Datenanalyse. Abb. 6.3 zeigt ein exemplarisches Beispiel einer Pipeline in RapidMiner Studio. Jede Verarbeitung eines Datensatzes wird mit einer solchen Kette aus **Operatoren** dar-

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Abb. 6.2** Schematische Darstellung der Elemente eines Datenanalysemoduls</figcaption></figure>
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Abb. 6.3** Exemplarische Pipeline für einen Analyseprozesses in RapidMiner Studio am Beispiel einer univariaten Zeitreihenprognose mit mehreren Vorverarbeitungsprozessen</figcaption></figure>

gestellt Diese Kette aus verschiedenen Operatoren aus RapidMiner Studio wird einer Java-Archive-Datei zusammengeführt und zu einem eigenen spezifischen Operator zusammengeführt, der als *Custom Operator* bezeichnet wird. Dieser stellt das Hauptelement des Analysemoduls dar. Der Custom Operator enthält dabei außerdem auch allgemeinere textuelle Informationen, die der Ersteller eines Analysemoduls den späteren Nutzern kommunizieren möchte.

Das dritte Element ist die **Visualisierung** des Ergebnisses. Die vom Ersteller als am geeignetsten identifizierte Visualisierung kann von diesem gespeichert und ebenfalls als Teil des Analysemoduls bereitgestellt werden. Dabei ist diese Konfigurationsdatei austauschbar und so vom Nutzer entsprechend seiner Bedürfnisse auch im Nachgang noch anpassbar.

Diese Elemente des Analysemoduls werden schließlich zu einem Analysemodul zusammengeführt und als Module auf der *AI-Toolbox*, einer eigens entwickelten Daten-analyse-Plattform, zur Verfügung gestellt, die in Abschn. 7.4 ausführlicher beschrieben wird. Dort ist dieses Analysemodul auf den Daten eines ebenfalls hochgeladenen Daten-satzes anwendbar.

### 6.3.2 Technischer Hintergrund der modularisierten Datenanalysen

Die Softwareplattform *RapidMiner Studio* basiert auf der Programmiersprache Java. Neben dem Kernprodukt wurden seitens RapidMiner einige Software-Erweiterungen entwickelt sowie öffentliche Schnittstellen bereitgestellt, welche auch externen Personen die Möglichkeit bieten, mithilfe von Erweiterungen eigenständige Lösungen zu programmieren. Beispielsweise wird ein eigenständiger Operator angeboten, mit dem es möglich ist, Python-Programmcode auszuführen und so eine noch höhere Individualisierung in der Datenanalyse zu erreichen. Im vorliegenden Anwendungsfall konnte eine bereits existierende Erweiterung zur Gruppierung von Analyseschritten
mittels umfangreicher Anpassungen für die Umsetzung im Kontext allgemeiner Daten-analysemodule verwendet werden.

Dabei werden die einzelnen Modulkomponenten verschiedentlich repräsentiert. Während die Prozesse im XML-Format existieren, ist die Visualisierungskonfiguration im JSON-Format und das Datenschema als HDF5-Datensatz verfügbar. Sobald die einzelnen Bestandteile die internen Qualitäts- und Funktionalitäts-Tests bestanden haben, erfolgt die Bündelung und Kapselung in Form des Custom Operators. Daran anschließend erfolgt die Transformation des Custom Operators in eine spezifische RapidMiner Erweiterung, die für die spätere Produktivnahme auf der im Abschn. 7.4 beschriebenen AI-Toolbox benötigt wird.

Im Zuge dessen werden eben jene in Real-Time Scoring Agents (RTSA) durchgeführt. Dabei handelt es sich um vordefinierte, allein lauffähige und für die operationalisierte Nutzung direkt einsetzbare Softwareprogramme, die als “Representational state transfer” (REST) Web Service Endpunkte genutzt werden. Als Besonderheit der RTSA ist zu nennen, dass diese auf jedem Gerät lauffähig sind, welches die Mindestvoraussetzungen erfüllt. Hierbei gilt insbesondere die Einschränkung, dass eine Ausführungsumgebung für sogenannte. Container, wie beispielsweise *Docker* verfügbar sein muss. Ein RTSA Deployment, und somit auch ein Datenanalysemodul, wird durch den Start des Containers aktiviert. Neben einem minimalistischen Webserver für die Verfügbarkeit als Webservice enthält das Deployment, wie im vorangegangenen Abschn. 7.3 beschrieben, das Datenschema, die Visualisierungskonfiguration und die Prozessdefinition.

Der RapidMiner RTSA ist für eine breite Palette an Einsatzmöglichkeiten vorgesehen. Als Input- und Output-Standard wird das Dateiformat *JavaScript Object Notation* (JSON) verwendet, welches vielfältige Varianten zur Datenrepräsentation bietet. Im Rahmen der programmatischen Umsetzung wurde zur besseren Nutzbarkeit für die Anwender das Datenformat CSV nach außen gegeben, welches intern in JSON umgewandelt wird. In der Anwendung wird beim Aufruf des RESTful Web Service der zu analysierende Datensatz als Payload des Web Service Aufrufs an das Datenanalysemodul übergeben, welches die vorgesehene Verarbeitung vornimmt und die Ergebnisse gemäß den bereitgestellten Informationen ausliefert.

## 6.4 AI-Toolbox als Enabler für das Nutzen und Teilen der Module

Die Abstraktion industrieller Datenanalysen in generalisierte Analysemodule ist der relevanteste Schritt, produzierenden Unternehmen den **Einstieg in industrielle Daten-analyseprojekte** zu ermöglichen. Für eine Anwendung ist aber die Bereitstellung der Module entscheidend. Die eigens dafür entwickelte Plattform AI-Toolbox ist dabei eine browserbasierte Softwarelösung, mit der die Analysemodule ausgeführt, angepasst und geteilt werden können. Das Kürzel AI steht dabei für *Artificial Intelligence*, die englische Bezeichnung für die **Künstliche Intelligenz**. Der Begriff Toolbox wurde gewählt, in
Anlehnung an die Analogie des **Werkzeugkoffers** für industrielle Datenanalysen (siehe Kap. 1 und 4). Technisch handelt es sich bei der AI-Toolbox um eine container-basierte *Spring-Boot-Applikation*, deren Frontend mittels des React-Frameworks realisiert worden ist. In der Anwendung wird diese an einen sogenannten *AI-Hub* von RapidMiner angedockt. So ist es möglich, in gängigen Internetbrowsern und auf mobilen Endgeräten Analysemodule zu verwenden. In der grundsätzlichen Anwendung erhält der Nutzer eine Übersicht über die Funktionen der verfügbaren Module, kann die gewünschten Daten im entsprechenden Format hochladen und das Modul auf der AI-Toolbox selbst ausführen. Als Ergebnis werden eine Visualisierung sowie ein Ergebnisdatensatz ausgegeben. Neben dem Nutzer als Hauptanwender der Analysemodule bestehen mit dem *Analysten* und dem *Admin* zwei weitere Rollen. Die Rollenverteilung ist hierbei an ein transdisziplinäres Rollenkonzept für Industrial Data-Science-Projekte (Schwenken et al., 2023, S. 82 f.) angelehnt. Dabei ist der Analyst neben der Nutzung der Module in der Lage, bestehende Module zu modifizieren und eigene Module hochzuladen. Der *Admin* ist darüber hinaus in der Lage, die Implementierung der Plattformlösung technisch zu überwachen und zu steuern und fungiert so als technischer Support.

Der Aufbau der AI-Toolbox ist an gängige Plattformen angelehnt, die im Consumer Bereich marktführend sind. Das **UX Design** ist dabei möglichst einfach gehalten, um eine leichte Bedienbarkeit zu gewährleisten. Im Bereich *Production Modules* findet sich eine Übersicht über alle vorhandenen Analysemodule. Diese sind über ihre Bezeichnung und Icons schnell den eigenen Anwendungsfällen und Problemstellungen zugeordnet. Gleichzeitig dienen die Demoprozesse und Beschreibungen jedes einzelnen Moduls dazu, den Nutzer bei der Auswahl des passenden Moduls zu unterstützen. Der Bereich *Dashboard* zeigt die Ergebnisse des ausgewählten Analysemoduls. Dabei ist die Visualisierung nicht statisch, sondern entsprechend der gewählten Konfiguration anpassbar. So lassen sich Bereiche der Abbildung vergrößern und Inhalte ein-/ausblenden. Auch dies begünstigt die Nutzererfahrung, da mit geringem Aufwand Übersichtlichkeit in einer Visualisierung hergestellt werden kann, um Wissen aus der Analyse zu generieren. Beispielhaft ist eine Anomalie in einer Zeitreihe näher analysierbar, auch im Vergleich verschiedener Prognosemodelle im Rahmen der Absatzprognose lassen sich durch gezieltes Ein- und Ausblenden entsprechender Verfahren schnelle Vergleiche auf Basis der Visualisierung ziehen. Außerdem lassen sich Analyseergebnisse als CSV-Dateien exportieren.

Neben der reinen Verwendung der Analysemodule ist die AI-Toolbox vielmehr **Plattformkonzept** als Softwarelösung (siehe Kap. 3). Hierbei wird neben der reinen Nutzung von Analysemodulen das Ziel angestrebt, die Entwicklung und Verbreitung von Modulen zu vereinfachen. Dies wird durch die Möglichkeit realisiert, nicht nur vorhandene Analysemodule anpassen und wieder bereitstellen zu können, sondern vollständig neue Analysen in RapidMiner zu erstellen und auf der Plattform Anwender zur Verfügung zu stellen. Dadurch wird Skalierbarkeit und Flexibilität gewährleistet. Technisch fungiert die AI-Toolbox so als service-orientierte Schnittstelle zwischen Nutzern ohne große Vorkenntnisse und Datenanalysen. Zudem erfüllt die Möglichkeit des Datenexports eine Schnittstellenfunktion in andere Systeme. Auf der operativen
Ebene wird die AI-Toolbox mit einer geschaffenen Verknüpfung zur Work&Learn-Plattform zu einer Kollaborationsplattform. Dieser Teil der Entwicklungen im AKKORD Projekt erfüllt Kommunikations- und Informationsfunktionen und ermöglicht außerdem eine Zusammenarbeit. Außerdem wurden durch textuelle und visuelle Anleitungen für einzelne datenanalytische Themenblöcke aber auch die Nutzung der AI-Toolbox selbst Voraussetzungen dafür geschaffen, das Personal in einem Unternehmen dazu zu befähigen, die Plattform zielführend einzusetzen.

## 6.5 Zusammenfassung

Die Abstraktion industrieller Datenanalysen und die Umsetzung in modularisierte Elemente ist den obigen Ausführungen folgend ein vielversprechender Ansatz zur Verbreitung datenanalytischer Methoden in KMU. Die Umsetzung in Form einer Plattform wie der AI-Toolbox ist ein Erfolgsfaktor für die Implementierung in der täglichen Arbeit. Nutzer können die Analysemodule in ihrem bekannten Internetbrowser nutzen und schnell auf der Grundlage von Visualisierungen Wissen aus ihren Daten generieren. Der skalierbare Ansatz auf Basis von RapidMiner ermöglicht außerdem spezielle Anwendungen und individuelle Analysen für komplexe Problemstellungen. RapidMiner ist dabei explizit für den Einsatz von Maschinellen Lernverfahren bzw. datenwissenschaftlichen Methoden entwickelt worden. Jeder in RapidMiner verfügbare Operator ist dabei in ein Analysemodul auf der AI-Toolbox überführbar. Dadurch ist die Komplexität der angewandten Analysen nur durch die Rechenleistung der Umgebung begrenzt, auf der der zu Grunde liegende AI-Hub gehostet wird. Selbst die Einbindung von nicht RapidMiner-basierten Datenanalyseprozessen ist möglich, da die Software die freie Programmierung in anderen Programmiersprachen wie Python oder C++ mit entsprechend dafür entwickelten Operatoren unterstützt. So stellt die Abstraktion der industriellen Datenanalyseprozesse in Kombination mit der Bereitstellung auf der AI-Toolbox einen niederschwelligen Einstieg in die industrielle Datenanalyse dar, die gleichzeitig hoch spezialisiert und maximal individualisiert im Unternehmen eingesetzt werden kann. Kap. 18 stellt ein anschauliches Beispiel für den Einsatz von Analysebauteinen für den Anwendungsfall einer Spielzeug-Autorennbahn vor.

Die AI-Toolbox kann dabei eine **Schlüsseltechnologie** für Unternehmen in der datenbasierten **Entscheidungsfindung** und der Anwendung von Maschinellem Lernen sein. Entscheidend in der Roll-Out-Phase sind hierbei drei Aspekte. Erstens muss die technische Infrastruktur hergestellt werden. In der Entwicklung der Plattform hat sich gezeigt, dass das Hosting des zu Grunde liegenden AI-Hubs in die bestehende IT-Infrastruktur ein elementarer Punkt ist. Dabei müssen insbesondere auch Datenschutz- und Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden. Cloud- und On-Premise-Lösungen sind beide im Einsatz. Die kontinuierliche Aufnahme von Daten innerhalb der Produktion ist als Grundlage für eine datengetriebene Optimierung Voraussetzung (Richter et al., 2022, S. 1). Zweitens ist der Roll-Out entsprechend zu organisieren. Zusammenfassend ist
anzuführen, dass die Hürde der umfassenden Mitarbeiterschulung, die mit einer Softwareimplementierung häufig einhergeht, durch die begleitend entwickelte Work&Learn-Plattform minimiert wird. Dennoch sind klare Prozesse zur Einführung zu etablieren. Auch müssen die entsprechenden Rollen und Zuständigkeiten definiert werden. Der letzte Aspekt betrifft die Managementunterstützung. Gerade in der datenbasierten Entscheidungsfindung mithilfe von erweiterten Verfahren des Maschinellen Lernens, wie in vielen Digitalisierungsmaßnahmen, ist es wichtig, durch eine entsprechende Förderung Vertrauen in die Technologie zu schaffen, um so die Nutzerakzeptanz zu erhöhen.

## Literatur

Banijamali, A., Pakanen, O.-P., Kuvaja, P., & Oivo, M. (2020). Software architectures of the convergence of cloud computing and the internet of things: A systematic literature review. *Information and Software Technology, 122*, 106271.

Deuse, J., West, N., & Syberg, M. (2022). 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.

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

Grady, R. B., & Caswell, D. L. (1987). *Software metrics. Establishing a company-wide program*. Prentice-Hall.

Mazarov, J., Schmitt, J., Deuse, J., Richter, R., Kühnast-Benedikt, R., & Biedermann, H. (2020). Visualisation in industrial data science projects (Translation). Visualisierung in industrial data-science-projekten (Original title). *Industrie 4.0 Management, 36*(6), 63–66.

Richter, R., Syberg, M., Deuse, J., Willats, P., & Lenze, D. (2022). Creating lean value streams through proactive variability management. *International Journal of Production Research*, 1–12. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2111614.

Schulz, M., Neuhaus, U., Kaufmann, J., Badura, D., Kerzel, U., Welter, F. et al. (2021). DASC-PM v1.0 – Ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte. Unter Mitarbeit von Universitäts- und Landesbibliothek Sachsen-Anhalt und Martin-Luther Universität.

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.

Sievi-Korte, O., Richardson, I., & Beecham, S. (2019). Software architecture design in global software development: An empirical study. *Journal of Systems and Software, 158*, 110400.

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/IRI51335.2021.00024.
**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_24.png" /></figure>
Christopher Klupak, Felix Walker, Volker Zimmermann und Rebekka Adams

### 7.1 Einleitung und Motivation

Die zunehmende Digitalisierung und Automatisierung in der Industrie hat dazu geführt, dass immer mehr Daten erfasst werden. Diese Daten können besonders für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) eine wichtige Ressource darstellen, um den zahlreichen Herausforderungen, wie zum Beispiel den steigenden Kosten, dem erhöhten Wettbewerbsdruck und den schnellen Veränderungen im Marktumfeld, zu begegnen (West et al., 2021, S. 131 ff.; Haarmeier, 2021, S. 5 ff.). Die Bedeutung kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) in Deutschland ist dabei nicht zu unterschätzen, da sie das Rückgrat der deutschen Wirtschaft mit etwa 99 % aller Unternehmen in Deutschland bilden. Damit sind sie ein wichtiger Treiber für Innovation und Wachstum (Statistisches Bundesamt, 2019). Allerdings haben diese Unternehmen auch besondere Herausforderungen zu bewältigen. Sie verfügen oft über begrenzte Ressourcen und müssen sich gegenüber großen Konzernen behaupten. Dies erfordert ein hohes Maß an Flexibilität

<footnote>C. Klupak (✉) · F. Walker
Universität Hamburg, Hamburg, Deutschland
E-Mail: christopher.andre.klupak@uni-hamburg.de</footnote>

<footnote>F. Walker
E-Mail: felix.walker@uni-hamburg.de</footnote>

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

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