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Der Einsatz von Data Science in der Produktion ermöglicht eine neue Art der Optimierung von Prozessen und Systemen. Die Bedeutung der datengetriebenen Produktionsoptimierung wächst zunehmend im produzierenden Gewerbe. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, wie z. B. die des Lean Managements, basiert dieser anhaltende Trend auf der steigenden Verfügbarkeit von Daten im Zuge der digitalen Transformation. Vor allem kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung abzuwägen, welche Maßnahmen hierfür ergriffen werden sollten und welche Nutzenpotenziale sich daraus ergeben. Diese Arbeit stellt einen strukturierten Leitfaden zur Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten bezogen auf einen spezifischen Anwendungsfall im Kontext einer frühen Fehlerdetektion und -prävention dar.
In dem vorliegenden Zwischenbericht sind die Arbeiten und Ergebnisse zusammengefasst, die im Rahmen des Projektes GalvanoFlex_BW während der ersten acht Projektmonate der insgesamt 2 1/2 jährigen Laufzeit durchgeführt und erzielt wurden. Ziel des Projektes ist die Untersuchung und Verbesserung der Energieeffizienz in Industrieunternehmen mit dem speziellen Fokus auf der Einführung stromoptimiert betriebener KWK-Anlagen. Entsprechend des Arbeits- und Zeitplans sind die Literaturrecherche, die Festlegung von Prozesstypen, die Datenerfassung, die Strategieentwickung zur stromoptimierten KWK, die Optimierung der Schnittstelle zwischen KWK und Gleichrichtern, der Aufbau der Branchenplattform und die sozial-wissenschaftliche Begleitforschung beschrieben. Der aktuelle Projektstand deckt sich dabei im Wesentlichen mit den Vorgaben aus dem vorgelegten Zeitplan.