Data Mining als neuen Pharma Service

Bosch Pack­ag­ing Tech­nol­o­gy stellte auf der Achema seine neue Data Min­ing Dien­stleis­tung vor, die seit kurzem im Rah­men des Phar­ma Ser­vice für feste Dar­re­ichungs­for­men ange­boten wird. Hier­für laufen bei der Bosch-Tochter Hüt­tlin die Fäden zusam­men. Ziel ist es, im Sinne von Indus­trie 4.0 bere­its vorhan­dene Maschi­nen­dat­en effek­tiv­er auszuw­erten, um Fehlerur­sachen (Root Caus­es) zu iden­ti­fizieren und zu beseit­i­gen. „Bis­lang wur­den etwa 50 Prozent der Abwe­ichun­gen als ‚men­schlich­es Ver­sagen‘ eingestuft“, so Dr. Marc Michaelis, Experte für kon­tinuier­liche Fer­ti­gung und Prozessver­i­fizierung bei Hüt­tlin. „Wir gehen aber davon aus, dass dies bei höch­stens zehn Prozent wirk­lich zutrifft. Der Rest wird oft­mals auf­grund zu geringer Infor­ma­tio­nen fehlin­ter­pretiert. Dabei liegen in der Regel genü­gend Dat­en vor, um den Ursachen tiefer auf den Grund zu gehen. Es fehlt jedoch an Know-how und Zeit, die Dat­en richtig auszule­sen.“ Erste Pro­jek­te haben gezeigt, dass sich dank Data Min­ing neue Muster und Fehlerquellen im Pro­duk­tion­s­ablauf erken­nen und beheben lassen, um langfristig eine sta­bile Pro­duk­tqual­ität zu erzielen.

Maschinendaten interpretieren

Mit dem Data Min­ing-Tool von Bosch lassen sich unter Anwen­dung sta­tis­tis­ch­er Meth­o­d­en große Daten­men­gen auf kle­in­ste Effek­te unter­suchen. Grund­sät­zlich reichen bere­its Dat­en aus zwei Pro­duk­tion­schar­gen, um erste Rückschlüsse zu ziehen. Je mehr Dat­en über einen län­geren Zeitraum für die Eval­u­a­tion zur Ver­fü­gung ste­hen, desto mehr Details lassen sich ermit­teln. Dazu benötigt es lediglich Maschi­nensen­soren, die bei fast allen his­torischen Maschi­nen bere­its Dat­en erfassen, und das passende Werkzeug, um die Dat­en ans Licht zu holen.