Der Discom Data Hub ist die zentrale Plattform für die Verwaltung, Integration und Analyse von Mess- und Testdaten. Er verbindet unterschiedliche Datenquellen, standardisiert Formate und stellt sicher, dass alle Beteiligten jederzeit auf konsistente und valide Informationen zugreifen können. Durch die zentrale Datenhaltung werden Fehler reduziert, Analysen beschleunigt und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung, Produktion und Qualitätssicherung optimiert. DDH schafft damit die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und unterstützt den Einsatz moderner Technologien wie KI und Big Data.
Die wichtigsten Features des Discom Data Hub (DDH)
Monitoring Services
Intelligente Überwachung:
Hintergrunddienste überwachen kontinuierlich Produktionskennzahlen wie Teststand-Aktivität, Ausschussraten, Fehlercodes und Einzelwert-Zeitreihen.
Benachrichtigungen:
Bei Abweichungen von definierten Parametern werden automatisch Push- oder E-Mail-Benachrichtigungen an WebPal oder andere Clients gesendet. Nutzer können individuell festlegen, über welche Ereignisse sie informiert werden möchten.
Datenzugriff & Analyse
Mehrere DDH‑Instanzen lassen sich sicher vernetzen (Cloud/On‑Prem), inkl. Gateway‑API als Single Point of Access. Edge‑naher Zugriff auf lokale Daten plus globaler Überblick – verringert Latenzen, reduziert Datenkopien und unterstützt Datenschutzregeln.
Python SDK:
Direkter Zugriff auf NVH-Daten für Dateningenieure und Analysten, inklusive Visualisierung, Analyse und Simulation.
Beschleunigte Analysen:
Schnelle Datenmanipulation mit vertrauten Python-Workflows.
Prozessoptimierung:
Simulationen zur Feinabstimmung von Produktionsparametern vor der Umsetzung.
Individuelle Berichte:
Flexible Exportfunktionen für maßgeschneiderte Berichte.
Integration & Offenheit
Offene Schnittstellen:
Einfache Anbindung an bestehende Analytics-Plattformen und Datenpipelines.
Automatisierung:
Unterstützung für automatisierte Workflows und Integration von Machine Learning/AI-Services.
DDH Python SDK – Enabler für Datenzugriff, Feature Engineering & ML-Workflows
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Direkter, performanter Zugriff auf Mess- und Produktionsdaten
- Einheitliche API für Kurven-/Spektraldaten, Einzelwerte, Fehlercodes, Metadaten (z. B. Testbedingungen, Bench-IDs).
- Batch‑Lesen und lazy streaming für große Datenmengen – ideal für Trainingsdatensätze.
Feature Engineering out‑of‑the‑box
- Zugriff auf Domänenmerkmale (z. B. NVH‑Kennwerte, Spektralaggregate) erleichtert das Ableiten robuster Features.
- Zeitreihen‑Transformationen (Aggregation, Fensterung, Trend-/Change‑Point‑Erkennung) – passend für Klassifikation, Anomalieerkennung, Prognosen.
Simulationen & „What‑if“-Analysen
- Kurvenlimit‑Simulation: Impact von Grenzwertänderungen auf Ausschussraten vor Umsetzung testen.
- Unterstützung für A/B‑Vergleiche zwischen Linien/Testständen.
Integration in gängige ML‑Stacks
- Nahtloses Zusammenspiel mit NumPy/Pandas/Scikit‑learn/TensorFlow/PyTorch für Training, Evaluation und Deployment.
- Export in parquet/CSV/JSON oder direkt in Ihre Feature Stores / Data Lakes.
Typische Use Cases, die Sie mit DDH und der Python SDK beschleunigen können
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Predictive Maintenance:
Frühzeitige Abweichungen an Testständen erkennen; Modelle mit referenzbasierten Zeitreihen füttern.
Root‑Cause‑Analysis:
Heterogene Fehlercodes konsistent auswerten; Korrelationen zwischen Spektren/Einzelwerten und NOK.
Qualitätsoptimierung:
„Was‑wäre‑wenn“-Simulationen zu Grenzwerten, schneller Rollout auf mehrere Linien via Grid.
Produktionsvergleich:
Benchmarking über Standorte mit identischem Datenmodell; schnelle BI‑Dashboards und KI‑Insights.
MLOps/Automation:
Events → Pipelines starten (Feature‑Recompute, Retraining, Deployment), alles abgesichert über DDH‑Gateways.
Ihre Vorteile auf einen Blick
Verbesserung der Messanalysen
- Frühzeitige Erkennung von Fehlern und Trends
- Erhöhte Transparenz und Qualitätssicherung
- Effizientere Zusammenarbeit zwischen Teams
- Flexibilität durch Cloud- oder On-Premise-Betrieb
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