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Fallstudie aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 1,7, (IU Internationale Hochschule), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Fallstudie analysiert die "RotorWind GmbH", ein Unternehmen, das sich auf die Herstellung von Rotorblättern für Windkraftanlagen spezialisiert hat. Angesichts der wirtschaftlichen Herausforderungen im Bereich erneuerbarer Energien muss das Unternehmen seine Produktionskosten senken, um wettbewerbsfähige Preise zu bieten. Ein entscheidender Faktor sind die hohen Kosten für Fertigungsmaschinen, insbesondere bei unzureichender Auslastung oder…mehr

Produktbeschreibung
Fallstudie aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Industrie 4.0, Note: 1,7, (IU Internationale Hochschule), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Fallstudie analysiert die "RotorWind GmbH", ein Unternehmen, das sich auf die Herstellung von Rotorblättern für Windkraftanlagen spezialisiert hat. Angesichts der wirtschaftlichen Herausforderungen im Bereich erneuerbarer Energien muss das Unternehmen seine Produktionskosten senken, um wettbewerbsfähige Preise zu bieten. Ein entscheidender Faktor sind die hohen Kosten für Fertigungsmaschinen, insbesondere bei unzureichender Auslastung oder unerwarteten Stillständen aufgrund von Defekten oder Wartungsarbeiten. Diese Fallstudie schlägt eine Big-Data-Lösung vor, um den ersten Schritt in Richtung Smart Factory und Industrie 4.0 zu gehen. Bestehende Sensoren sollen eingesetzt werden, um die Betriebstemperatur der Maschinen in kurzen Zeitabständen zu messen und die Daten auf einem Echtzeit-Dashboard zu visualisieren. Langfristige Datenspeicherung ermöglicht die Analyse historischer Temperaturverläufe zur Vermeidung von Maschinenausfällen. Die neue Lösung soll die bestehende IT-Infrastruktur der RotorWind GmbH erweitern und eine effizientere Produktionsplanung durch Echtzeitüberwachung und schnelle Reaktionsmöglichkeiten bei kritischen Temperaturwerten ermöglichen. Die Projektinitiierung umfasst die Skizzierung einer Systemarchitektur zur Temperaturdatenanalyse, die Auswahl geeigneter Big-Data-Werkzeuge, die Konzeption eines Verarbeitungsbeispiels und die Erstellung eines Prototyps.