- Authors
- Christopher Sauer
- Benjamin Schleich
- Sandro Wartzack
- title
- Einsatz von Graphdatenbanken für das Produktdatenmanagement im Kontext von Industrie 4.0
- Please use the following URL when quoting:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-369335
- conference
- Entwerfen Entwickeln Erleben in Produktentwicklung und Design - EEE2019. Dresden, 27. - 28. Juni 2019
- original_in_proceeding00000
- Entwerfen Entwickeln Erleben in Produktentwicklung und Design 2019 - 2 - 2
Herausgeber: Stelzer, Ralph H., Krzywinski, Jens
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDpress
Erscheinungsjahr: 2019
Bandnummer Schriftenreihe: 2
Seiten: 393-408
ISBN: 978-3-95908-171-9 - publication_date
- 2019
- Abstract (DE)
- Im Zuge der digitalen Transformation im Kontext von Industrie 4.0 tun sich eine Vielzahl neuer Datenquellen auf, die im Produktdatenmanagement berücksichtigt werden müssen. Ein Beispiel neuer Datenquellen sind Daten der Industrie 4.0, die zum Beispiel über Sensoren in der Fertigung erhoben werden. Kennzeichen dieser Datenquellen sind die zunehmende Heterogenität der Daten, die nicht mehr in einer Tabelle erfasst werden können. So könnten dies unter anderem Bilder einer optischen Bauteilprüfung sein oder Code zur Bauteilprüfung. Dieser Umstand führt zum Aufbau vieler einzelner neuer Silos, in denen die Daten separat und getrennt vom PDM-System ver-rbeitet werden müssen. Zudem werden dort abgeschottet von den restlichen Silos Daten gespeichert. Daneben führt eine Vielzahl neuer Autorensysteme (Prüfsoftware, Kundenmanagement, Anforderungsmanagement) zu einer gesteigerten Datenmenge, die nicht mehr in klassischen tabellenbasierten und rein-relationalen Datenbanksystemen sinnvoll erfasst werden können. Um an Informationen zu gelangen, sind im Fall rein-relationaler Datenbanksysteme oft komplizierte Abfragen nötig. Diese greifen dann auf mehrere unterschiedliche Tabellen innerhalb der Datenbank zu und stellen daraus wiederum relevante Informationen bereit. Je mehr größer jedoch diese Datenbanken werden und je mehr Informationen miteinander relational verbunden werden müssen, desto mehr Expertenwissen über das jeweilige Datenbanksystem wird benötigt. Somit büßen rein-relationale (SQL-basierte) Systeme auch einen Großteil der Vorteile ihres logischen strukturellen Aufbaus ein. Um den oben genannten Problemen zu begegnen, können neue Ansätze aus dem Bereich der Linked Data herangezogen werden. Bei Linked Data werden nicht nur die reinen Daten verwendet, sondern auch beschreibende und verknüpfende Informationen um die Daten zu interpretieren verwendet und weitergegeben. Durch diesen Mehrwert an Information wird es in einem ersten Schritt möglich, heterogene Produkt- und Prozessdaten, also Daten aus verschiedensten Quellen, wie zum Beispiel Konstruktion, Simulation und Qualitätssicherung, miteinander zu verknüpfen. Durch diese Verknüpfung kann eine höherwertige Darstellungsform geschaffen werden, die neben den reinen Daten auch die sinnvolle Verknüpfung enthält und so eine semantisch höherwertige Repräsentation darstellt. Die so entstehende, vernetzte Datenbank kann z.B. über eine graphenorientierte Datenbank oder Graphdatenbank implementiert werden. Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, inwieweit die Modellierung mit gegenwärtig existierenden Lösungen für Graphdatenbanken möglich ist. Ausgehend von einem Beispiel mit einem vereinfachten Produkt- und Prozessdatenmodell der Blechmassivumformung, wird eine allgemeine Methode vorgestellt, durch die ein SQL-basiertes 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. Die Ergebnisse des Beitrags sind auf der einen Seite das allgemeine Vorgehensmodell zur Einführung von Graphdatenbanken und auf der anderen Seite Aussagen über die Nutzbarkeit der vorgestellten Lösung für das Produkt- & Prozessdatenmanagement. [... aus der Einleitung]
- Keywords (DE)
- Produktdesign, Digitalisierung, Engineering, Graphdatenbanken, Produktdatenmanagement, Prozessdatenmanagement, Industrie 4.0, Datenbanksysteme
- Keywords (EN)
- Product design, digitization, engineering, graph databases, product data management, process data management, Industry 4.0, database systems
- Classification (DDC)
- 620
- Classification (RVK)
- ZG 9148
- Publishing house
- Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG, Dresden
- version
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-369335
- Qucosa date of publication
- 03.01.2020
- Document type
- in_proceeding
- Document language
- German
- licence