Eine der Hauptaufgaben im Projekt Plug_and_Control stellt die Entwicklung einer KMU-tauglichen Lösung für ein modulares Dienstleistungsangebot – speziell für die Anwendungsfälle der Instandhaltung sowie des Prozess- und Auftragsmanagements unter Verwendung von kostengünstiger Open Source-Tools dar. Grundlage dafür stellen automatisiert aufgenommene Daten dar, die mittels geeigneter Softwareapplikationen übertragen und gespeichert werden können. Darauf aufbauend sollen die erhobenen Daten geprüft, analysiert und valide Informationen zur Entscheidungsunterstützung als Smart Service bereitgestellt werden.

Grundsätzlich existieren für derartige Anwendungen bereits viele Tools auf dem Markt, deren Eignung zunächst für das Projekt geprüft werden musste. Da gerade KMU häufig nur über begrenzte personelle wie auch finanzielle Ressourcen verfügen, sollte die verwendete Software zum einen möglichst kostenfrei verfügbar sein. Zum anderen wird im Projekt das Konzept der Self-Service-Analytics, d.h. die Ausweitung des Endanwenderkreises über Fachexperten hinaus fokussiert, was nicht nur eine intuitive Bedienbarkeit der Software voraussetzt, sie sollte auch ohne vorhandenes fundiertes Fachwissen auf den Gebieten der Programmierung und Statistik durch den Anwender nutzbar sein. Aus den genannten Gründen wird sowohl für den generischen als auch für einige der anwendungsspezifischen Prototypen im Projekt Plug_and_Control das Open Source-Tool „Konstanz Information Miner (KNIME)“ zur Analyse und Aufbereitung der erhobenen Daten genutzt.

In KNIME erfolgt die Datenvorbereitung und Anwendung mathematischer Operationen durch visuelle Workflows, zu denen gängige Algorithmen für z.B. Clustering, Klassifikation, oder Dimensionsreduktion genauso wie Text und Image Processing zählen. Darüber hinaus wird das Ziel des Projektes, einen generalisierte Lösung für verschiedene Anwendungsbereiche bereit zu stellen gefördert, indem mittels KNIME aus verschiedensten Dateiformaten und webbasierte Quellen gelesen sowie in diese geschrieben werden kann. Einzig die Visualisierung der Ergebnisse wird im Projekt in eine IoT-Cloud verlagert, da diese in KNIME nicht mit einer vergleichsweisen, dynamischen Aufbereitung umsetzbar ist bzw. dafür erheblicher Programmieraufwand notwendig wäre, der den Rahmen des Projektes übersteigen würde.

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