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Konsistenzmanagement zum optimierten Data Management als Basis zur Anwendung von Data Science im Produktlebenszyklus von Materialflusssystemen

Consistency Management for optimized Data Management as a foundation for the application of Data Science in the Product Life Cycle of Internal Logistics Systems

  1. M. Sc. Maximilian Wünnenberg Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München
  2. M. Sc. Dominik Hujo Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München
  3. M. Sc. Fan Ji Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München
  4. M. Sc. Rafael Schypula Paluno, Universität Duisburg-Essen
  5. Prof. Dr.-Ing. Johannes Fottner Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Technische Universität München
  6. Prof. Dr. Michael Goedicke Paluno, Universität Duisburg-Essen
  7. Prof. Dr.-Ing. Birgit Vogel-Heuser Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Technische Universität München

Abstracts

Daten- und Konsistenzmanagement unterstützt dabei, den Produktlebenszyklus von Materialflusssystemen effizienter zu gestalten und Fehler zu vermeiden. Die Übertragung dieser Methode von der Softwareentwicklung auf Materialflusssysteme bietet zusätzlich auch das Potential, im laufenden Betrieb Prozessoptimierungen mit Methoden der Data Science zu befähigen. Dafür bedarf es verschiedener Arbeitsschritte wie der Modellierung organisatorischer Zusammenhänge im Projekt und inhaltlicher Abhängigkeiten involvierter Modelle sowie eines Reifegradmodells für entstehende Daten. In diesem Beitrag wird dargestellt, wie durch diese Arbeitsschritte ein durchgängiger Informationsfluss entlang aller Phasen des Produktlebenszyklus realisiert werden kann.

Data and consistency management helps to make the product lifecycle of material flow systems more efficient and less error-prone. Additionally, the transfer of this method from software development to material flow systems also yields the potential for process optimizations within the running system by using data science methods. This requires various preliminary work such as modelling organizational relations within the project, and context-wise dependencies of involved models, as well as a maturity model for generated data. This paper illustrates how, using this preliminary work, a continuous information flow along all phases of the product life cycle can be achieved.

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