Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung

Nachhaltig und effizient im digitalen Wettbewerb

Der berufsbegleitende Zertifikatskurs "Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung" wurde von 2022 bis 2023 durchgeführt und war ein Kooperationsprojekt zwischen der Campus-Akademie für Weiterbildung und dem Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik der Universität Bayreuth.
Unser Kurs richtete sich an Mitarbeitende produzierender kleiner und mittlerer Unternehmen in Bayern, die sich zeitlich und örtlich flexibel die sich zeitlich und örtlich flexibel im Themengebiet „Data Science“ weiterbilden wollten. Die Wissensvermittlung erfolgte durch den anwendungsorientierten Wissenstransfer aus der universitären Forschung in die industrielle Anwendung. Die Einzelmodule konnten sowohl in Präsenz am Campus der Universität Bayreuth besucht als auch als Onlinekurs via Zoom wahrgenommen werden.

Der Kurs wurde durch den Europäischen Sozialfonds (ESF) gefördert und war deshalb für Mitarbeitende bayerischer KMU kostenfrei.

Inhalte

Der Zertifikatslehrgang bestand aus insgesamt sechs Modulen, in welchen Anhand von Anwendungsbeispielen die verschiedenen Ebenen im Prozess der Datennutzung durchlaufen wurden.

Modulplan

Modul 1: Datenerfassung - Schwingungsdatenmessung Einklappen

Theoretische Grundlagen zur Messung von Schwingungen
Auswirkungen ungewünschter Schwingungen auf Produktionsqualität, Verschleiß, Geräuschemissionen und mögliche Beschädigungen technischer Anlagen und entsprechende Vermeidungsstrategien zur Schonung der Ressourcen
Messkonzepte und Sensorik (Beschleunigungssensoren, Laser-Doppler-Vibrometrie, etc.)
Praxisteil: Identifikation von Schwachstellen, Positionierung der Schwingungssensorik, zielgerichtete Datengewinnung

Modul 2: Datenerfassung – Kräfte- und Energiemessung Einklappen

Theoretische Grundlagen zur Messung elektrischer Größen und zur Messung von Prozesskräften
Digitale Überwachungsmöglichkeiten in der Produktion und Auswahl geeigneter Prozessgrößen
Praxisteil: Abgreifen energetischer Prozessgrößen mittels geeigneter Messtechnik in Schaltschränken
Praxisteil: Abgreifen weiterer Prozessgrößen (z. B. Kräfte beim Fräsen) zur Qualitätssteigerung der Bauteile

Modul 3: Qualitätsbewertung Einklappen

Verfahren zur Messung der Qualität von Produktionsprozessen (z. B. optische Prüfverfahren mit Echtzeitbildüberwachung oder vollautomatische Prüfroboter)
Videodatenauswertung in Echtzeit zur Bestimmung von Lage und Ausrichtung von Bauteilen
Vollautomatisierte Laservermessung zur Ermittlung der Maßabweichung von Bauteilen
Praxisteil: Vorstellung verschiedener Verfahren zur messtechnischen Auswertung der Fertigungsqualität anhand eines Referenzwerkstückes (sowie Möglichkeiten und Limitationen der Verfahren)

Modul 4: Datenaufbereitung und -auswertung Einklappen

Theoretische Konzepte und deren praktische Anwendungsmöglichkeiten zur Erhöhung des Datennutzungsgrades im Unternehmen
Methoden zur Datenveredelung (z. B. Feature Selection und Extraction)
Vorbereitung der Daten für die Weiterverarbeitung (z. B. für statistische Methoden oder eine Verwendung mit Verfahren des Maschinellen Lernens)
Vermittlung grundlegender Kenntnisse zur Datenanalyse
Praxisteil: Die in den Modulen 1 bis 3 gewonnen Daten werden beispielhaft für die Datenaufbereitung und -auswertung herangezogen

Modul 5: Datenverwertung Einklappen

Potenziale der Datenverwertung aufzeigen (z. B. Erhöhung der Produktivität (Wirtschaftlichkeit, Steigerung der Produktqualität durch eine verbesserte Prozesskontrolle, Ressourcenschonung, Flexibilisierung des Personals)
Identifizierung geeigneter Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine
Visualisierungsmöglichkeiten in Dashboards, digitale Assistenzsysteme, Implementierung und Integration der Modelle im Produktionsumfeld
Praxisteil: Beispielimplementierungen basierend auf den Ergebnissen und Erkenntnissen aus den vorherigen Lehrgangsmodulen

Modul 6: Transferworkshop Einklappen

Transfer der erlernten Fähigkeiten und Kompetenzen auf Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen
Beispiele aus den Unternehmen werden vorgestellt und gemeinsam konzeptionelle Lösungsvorschläge entwickelt