Willkommen zurück! Heute möchte ich euch von meinen Aufgaben und den Projekten berichten, an denen ich während meines Praktikums und Werkstudenten-Jobs bei der Salzgitter Digital Solutions GmbH mitarbeiten durfte.
Meine Hauptaufgaben konnten dabei in vier Bereiche unterteilt werden, die ich im Folgenden jeweils kurz näher ausführen werde:
1. Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung
Hierbei begann ich mit Übungsdaten, um Methoden zur Bereinigung und Analyse zu erlernen. Diese übertrug ich später auf reale Produktionsdaten, wie Wetterstationsdaten zur Analyse von Brunnenpegelständen. Dabei ging es darum, Muster in den Daten zu erkennen und daraus wertvolle Erkenntnisse für die Praxis abzuleiten.
2. Machine Learning und Anomalie-Erkennung
Anschließend ging es um das Thema KI: Ziel war die Entwicklung eines Modells zur Anomalie-Erkennung. Das heißt, in meinem Fall auf Grundlage von Zeitreihendaten einer CNC-Maschine, mithilfe von Machine Learning zu prognostizieren, wie zukünftig eintretende Daten aussehen dürften, sollte eine bestimmte Situation eintreten. Ist diese Situation dann tatsächlich der Fall und die tatsächlich eintretenden Daten weichen von den prognostizierten, erwarteten Daten ab, besteht eine Anomalie. In der Praxis könnten solche Abweichungen auf Fehler in der Maschine hinweisen, die dann gezielt untersucht und behoben werden können. Durch den Einsatz von Machine Learning ermöglicht diese Methode also eine frühzeitige Erkennung und Fehlerbehebung.
3. Dokumentation und Visualisierung von Produktionsprozessen
Bei dieser Aufgabe ging es nun darum, komplexe Prozesse nachvollziehbar zu dokumentieren und zu visualisieren mit dem Hintergrund, personengebundenes Wissen vor dem Renteneintritt zu sichern. Dabei kam es zu Recherche innerhalb des Unternehmens, einigen Gesprächen mit entsprechenden Personen – v.a. der bald in Rente gehenden Person – und viel Durchgehen und Digitalisieren handschriftlicher Notizen. Das Ergebnis war dann zuletzt eine strukturierte Dokumentation, die es dem Unternehmen erleichtert, dieses Wissen unabhängig von einzelnen Personen langfristig verfügbar zu halten.
4. Definition von Anforderungen und Evaluation von Datenkatalogen
Hier lag der Fokus darauf, Anforderungen für ein zukünftiges Projekt zu definieren und verschiedene Datenkatalog-Tools näher zu untersuchen, miteinander zu vergleichen und zuletzt zu bewerten. Dazu wurden zu Beginn die Funktionen aller untersuchten Tools ausgearbeitet und mit den Bedingungen an das Projekt abgeglichen. Auf dieser Basis wurde dann eine engere Auswahl getroffen, die einen noch genaueren Blick auf die konkreten Ausführungen der Funktionen und Arbeitsweisen der in Frage kommenden Tools ermöglichte. Die Ergebnisse dieser Analyse konnte ich dann in wiederkehrenden Workshops mit dem Team teilen und so wertvolles Feedback erhalten, das wiederum half, die Auswahl noch mehr einzugrenzen und immer mehr sicherzustellen, dass die finale Empfehlung optimal auf die Bedürfnisse des Teams und Projekts abgestimmt ist.
Mit diesen vielfältigen Aufgaben und Projekten konnte ich also nicht nur wertvolle Einblicke in die Arbeit der Salzgitter Digital Solutions GmbH gewinnen, sondern auch mein Wissen und meine Fähigkeiten erweitern. Im nächsten und letzten Blog-Beitrag möchte ich daher ein persönliches Fazit ziehen, meine wichtigsten Erkenntnisse teilen und euch einige Empfehlungen mit auf den Weg geben, bleibt dran! 🙂