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 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 - SchwingungsdatenmessungEinklappen
-
- 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
- Theoretische Grundlagen zur Messung von Schwingungen
- Modul 2: Datenerfassung – Kräfte- und EnergiemessungEinklappen
-
- 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
- Theoretische Grundlagen zur Messung elektrischer Größen und zur Messung von Prozesskräften
- Modul 3: QualitätsbewertungEinklappen
-
- 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)
- Verfahren zur Messung der Qualität von Produktionsprozessen (z. B. optische Prüfverfahren mit Echtzeitbildüberwachung oder vollautomatische Prüfroboter)
- Modul 4: Datenaufbereitung und -auswertungEinklappen
-
- 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: DatenverwertungEinklappen
-
- 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: TransferworkshopEinklappen
-
- Transfer der erlernten Fähigkeiten und Kompetenzen auf Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen
- Beispiele aus den Unternehmen werden vorgestellt und gemeinsam konzeptionelle Lösungsvorschläge entwickelt