Open Integration Hub plus

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
Entwicklung einer offenen Digitalisierungsplattform zur Unterstützung von KMUs
Von: 
01.05.2020
to
30.04.2022
Projekt-Webseite: 
Open Integration Hub

Projektbeschreibung

Ziel von OIHplus ist es, eine offene Digitalisierungsplattform (OIH Plattform) zu entwickeln, welche KMU bei den typischen Herausforderungen im Rahmen der Digitalisierung unterstützt. Es wird Unterstützung bei der Erfüllung von Compliance-Anforderungen, ein intelligentes und systemübergreifendes Prozessmanagement sowie eine herstellerübergreifende Zustandsüberwachung zur Produktionsoptimierung bereitgestellt. Diese Funktionen basieren auf intelligenten Analysen von Daten, welche integriert und zentral verfügbar sind. 

Neben der Bereitstellung als Plattform werden in folgenden Bereichen neue Lösungswege erforscht:

1. Für das übergeordnete Dashboard zur Produktionsoptimierung, werden erstmals herstellerunabhängig einheitliche Datenwelten für verschiedene Anlagen erstellt, welche für KMU nutzbar sind. Für die nötige semantische Interoperabilität werden bestehende Konzepte wie Ontologien und verbreitete Datenmodelle sowie gängige Standards analysiert. Auf Basis daraus gewonnener Erkenntnisse werden die Modelle für KMU optimiert und vereinheitlicht.

2. Durch OIHplus sollen KMU erstmals vorhandene Daten aus unterschiedlichen Anwendungen standardisiert für Vorhersagen durch externe KI-Systeme (bspw. durch Machine Learning für Predictive Maintenance) nutzen können. Bei der Zusammenführung der Daten im OIH Data Hub werden diese bereits auf standardisierte Formate transformiert. Für die Aufbereitung wird OIHplus erweiterte Data Transformation und neue Data Quality sowie Data Cleansing Services bieten, so dass KMU systemseitig beim Aufbau der Datenquellen bestmöglich unterstützt werden.

3. Die Lücke zwischen dem theoretisch vorhandenen, aber in der Praxis kaum genutzten Instrument des Prozessmanagement für KMU, wird mit einem neuen Ansatz geschlossen. Hierbei wird der Prozess nicht im Vorfeld exakt modelliert, sondern aus bestehenden „Prozessbausteinen“ je Geschäftsvorfall individuell zusammengestellt und als digitales ausführbares Prozessmodell bereitgestellt. Weiterhin sollen KMU bei der Analyse, dem Monitoring und der Kontrolle der Prozesse unterstützt werden. Hierzu werden dem KMU über die „Smart Process Assistance“ Vorschläge zur Prozessoptimierung gemacht. Die „Smart Process Assistance“ basiert auf passenden Kennzahlsystemen, Data Mining- und KI-Methoden, sowie deren Parametrisierung.  

4. Um KMU mehr Sicherheit im Umgang mit Daten zu verschaffen, wird ein Dashboard zum Monitoring und Controlling wichtiger Governance Aspekte entwickelt. Als technische Basis wird dazu erstmalig ein Konzept zur Datensouveränität für KMU umgesetzt. Ferner werden praxisorientierte Regeln, Prozess-Templates und Best Practises zur Sicherstellung von Compliance als s.g. „Smart Rules“ konzipiert. Dort werden Vorgehensmodelle zum Austausch von Daten mit Dritten oder die Dokumentation von Prozessen abgebildet und gemeinsam mit KMU in einer prototypischen Anwendung implementiert

Projektleitung an der H-BRS

Prof. Dr. Andreas Gadatsch

Inhaber der Professur für Betriebswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsinformatik
Leiter Masterstudiengang Innovations- und Informationsmanagement
Leiter Data Innovation Lab
Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
E-Mail: 
andreas.gadatsch [at] h-brs.de

Thomas Neifer

Predicitive Analytics in Unternehmen
Hochschule Bonn-Rhein-Sieg
E-Mail: 
thomas.neifer [at] h-brs.de

Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter

Geldgeber