Messdatenauswertung/Messdatenanalyse in Forschung und Entwicklung

Was bedeutet Messdatenanalyse oder Messdatenauswertung in Forschung und Entwicklung?

Die schnelle, effiziente und nachhaltige Messdatenauswertung stellt eine große Herausforderung für alle Branchen dar. Insbesondere für die innovationsgetriebene Automobil-, Flugzeug- und Maschinenbauindustrie sowie die Forschung und Entwicklung, die auf umfassende Tests setzen. Gerade die Fahrzeugentwicklung sucht in diesem Bereich neue Wege. 

Die Weiterentwicklung der Sensorik erlaubt komplexere messtechnische Fragestellungen, die sich dank neuer Möglichkeiten zur Digitalisierung von Messdaten und Konfiguration von Messketten immer einfacher und schneller umsetzen lassen. Dabei fallen immens große Mengen wertvoller Messdaten an, die unter dem Druck immer kürzerer Entwicklungszeiten wiederum eine schnelle, effiziente und nachhaltige Auswertung und Analyse erfordern. 

Wie kann man die wachsende Menge von Messdaten erschließen? 

Wie können Unternehmen die aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Sensoren, Kanälen oder Netzwerken stammenden Daten möglichst nutzbringend zusammenführen und auswerten, um auf dieser Basis neue handlungsrelevante Einblicke für zukunftsfähige Innovationen zu gewinnen?

Ermöglicht wird ein solches Post Processing dank leistungsfähiger Messdatenanalyse-Software, die Ergebnisse so speichert und organisiert, dass sie schnell für unterschiedliche Berechnungen, Analysen und Vergleiche bereitstehen. Eine möglichst große Bandbreite von Suchoptionen und die Zulassung vieler unterschiedlicher Datenformate erweitert die Basis für mögliche Interpretationen. Die anschauliche Visualisierung bzw. grafische Aufbereitung ist ein ebenfalls wichtiges Kriterium. Trends, Strukturen und Ausreißer lassen sich schneller erkennen und tragen dazu bei, das Verständnis der betreffenden Zusammenhänge zu vertiefen.

Das sogenannte Data-Mining geht noch einen Schritt weiter: es basiert auf Analysesoftware, die dank Integration anwendungsspezifischer Algorithmen, d.h. künstlicher Intelligenz (KI), zugrundeliegende Korrelationen und Muster automatisch aufdeckt. 

Relevanz der Messdatenauswertung in:

  • Produktion
  • Forschung und Entwicklung
  • Automobilindustrie/Fahrzeugentwicklung (Prüfstand, Analyse des Antriebsstrangs, der Fahrdynamik, Betriebsfestigkeit, NVH)
  • Luftfahrt (Entwicklung und Wartung von Turbinen, Auswertung von Beschleunigungssignalen bzw. Vibrationen)
  • Werkzeugmaschinenindustrie 
  • Elektronikfertigungsindustrie
  • Produktion Medizinprodukte
  • Optische Industrie
  • Bahn (Messfahrten, Vibration, Akustik)
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