Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0
Sauer C, Schleich B, Wartzack S (2019)
Publication Language: German
Publication Type: Conference contribution, Conference Contribution
Publication year: 2019
Publisher: Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG
City/Town: Dresden
Pages Range: 393 - 406
Conference Proceedings Title: Entwickeln Entwerfen Erleben in Produktentwicklung und Design 2019
Event location: Dresden
ISBN: 978-3-95908-171-9
URI: https://www.archiv.mfk.tf.fau.de/?file=pubmfk_5d2d828aa8af1
Open Access Link: http://urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-342089
Abstract
Im Zuge der digitalen Transformation im Kontext von Industrie 4.0 tun sich eine Vielzahl neuer Datenquellen auf, die im Produktdatenmanagement berücksichtigt werden müssen. Kennzeichen dieser Datenquellen sind die zunehmende Heterogenität der Daten. Dieser Umstand führt zum Aufbau vieler einzelner neuer Silos, die abgeschottet von den restlichen Silos Daten speichern. Daneben führt eine Vielzahl neuer Autorensysteme zu einer gesteigerten Datenmenge, die nicht mehr in klassischen tabellenbasierten und rein-relationalen Datenbanksystemen sinnvoll erfasst werden können. Um an Informationen zu gelangen, sind oft komplizierte Abfragen nötig, die auf mehrere unterschiedliche Datenbanken zugreifen, um daraus wiederum relevante Informationen bereitzustellen. Dies schafft ungewollt eine Redundanz innerhalb des Produktdaten-managements, da nicht direkt mit den zugrundeliegenden Daten gearbeitet werden kann. Somit büßen rein-relationale Datenbanksysteme einen Großteil ihrer Vorteile ein.
Um den oben genannten Problemen zu begegnen, können neue Ansätze aus dem Bereich der Linked Data für das Produktdatenmanagement herangezogen werden. Hierbei wird es in einem ersten Schritt möglich, heterogene Produktdaten, also Daten aus verschiedensten Quellen wie zum Beispiel CAD, Simulation, Qualitätssicherung und Einkauf miteinander zu verknüpfen. Dabei können auch Themen aus dem Umfeld von Industrie 4.0 aufgegriffen werden. So lassen sich zum Beispiel Felddaten aus Sensoren direkt integrieren und als Datenquelle bereitstellen. Durch diese Verknüpfung kann eine neue höherwertige Repräsentationsform für das Produktdatenmanagement geschaffen werden, die neben den reinen Daten und Metadaten auch die sinnvolle Verknüpfung der zugrundeliegenden Daten und Datenquellen enthält und so eine semantische höherwertige Repräsentation darstellt. Das Produktdatenmanagement entwickelt sich so von der reinen Ablage in teilweise kompliziert strukturierten Datenbanken hin zu einem verknüpften System, das Produktdaten beliebiger Repräsentationsform in einem ersten Schritt erhalten und im nächsten Schritt miteinander in Beziehung setzen und verknüpfen kann. Die entstandenen Silos lassen sich dabei intelligent verknüpfen, so dass jeder Bereich trotzdem innerhalb des Silos arbeiten kann, jedoch nach außen hin verknüpft wird. Dabei werden nicht nur rein dokumentenbasierte Ansätze unterstützt, sondern auch die direkte Verknüpfung mit neuartigen Datenquellen, die in Echtzeit Daten bereitstellen. Das so entstehende vernetzte System kann z.B. über eine graphenorientierte Datenbank oder Graphdatenbank umgesetzt werden.
Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, inwieweit die Modellierung mit gegenwärtig existierenden Lösungen für Graphdatenbanken möglich ist und welche Widrigkeiten dabei noch auftreten. Ausgehend von einem Beispiel mit einem vereinfachten Produkt- und Prozessdatenmodell der Blechmassivumformung, wird eine allgemeine Methode vorgestellt, durch die ein relationales Datenbanksystem in eine Graphdatenbank überführt werden kann. Anhand dieser Methode wird dargestellt, wie bestehende Lösungen teilweise auch parallel zu neuartigen Linked Data Datenbanken existieren können, um diese Schritt für Schritt in eine Graphdatenbank zu überführen. Anschließend wird die einfache Abfrage und Darstellung von Produktdaten aufgezeigt und Möglichkeiten beschrieben neuartige Datenquellen (z.B. Sensordaten aus dem Feld) für die Anbindung an die Graphdatenbank bereitzustellen. Darüber hinaus können die so erfassten Produkt- und Prozessdaten über semantische Schnittstellen für Prozesse auf organisational höherliegenden Ebenen bereitgestellt werden. Die Ergebnisse des Beitrags sind auf der einen Seite das allgemeine Vorgehensmodell zur Einführung von Graphdatenbanken. Auf der anderen Seite die Nutzbarkeitsanalyse der vorgestellten Lösung für das Produktdatenmanagement.
Authors with CRIS profile
Christopher Sauer
Chair of Engineering Design
Benjamin Schleich
Chair of Engineering Design
Sandro Wartzack
Chair of Engineering Design
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How to cite
APA:
Sauer, C., Schleich, B., & Wartzack, S. (2019). Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0. In Ralph H. Stelzer, Jens Krzywinski (Hrg.), Entwickeln Entwerfen Erleben in Produktentwicklung und Design 2019 (S. 393 - 406). Dresden, DE: Dresden: Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG.
MLA:
Sauer, Christopher, Benjamin Schleich, and Sandro Wartzack. "Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0." Tagungsband EEE 2019, Dresden Hrg. Ralph H. Stelzer, Jens Krzywinski, Dresden: Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG, 2019. 393 - 406.
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