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zu effizienteren Produktions- und Wertschöp-
fungsketten, indem es die Fehlerquote senkt
und ermöglicht, Fehler zeitnah zu beheben. Au-
ßerdem schafft das Projekt, durch die Bereit-
stellung seiner Technologie einen wichtigen An-
reiz zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle
und -prozesse.
SAKE – Semantische Analyse Komplexer
Ereignisse
Der Maschinenbau zählt seit jeher zu den wirt-
schaftsstärksten Industriezweigen Deutsch-
lands. Den Erfolg verdankt die Branche der zu-
nehmenden Automatisierung, was dazu führt,
dass immer mehr Prozesse der industriellen
Produktion durch Sensoren aufgenommen und
überwacht werden. Dadurch fallen täglich Peta-
byte an neuen Daten an. Um reibungslose Pro-
duktionsabläufe zu garantieren, ist eine intelli-
gente Verarbeitung der riesigen Informations-
ströme essenziell. Verbreitete Werkzeuge zur
Datenanalyse sind jedoch für derart gewaltige
Massen an Echtzeit-Daten nicht ausgelegt.
Ziel von SAKE, das unter der Führung der USU
Software AG durchgeführt wird, ist die Entwick-
lung eines Frameworks für die Analyse dieser
Sensordaten. Die Anwendungsschwerpunkte
von SAKE im Bereich des Maschinenbaus und
IT-Monitorings liegen exemplarisch in der Feh-
leranalyse von Druckmaschinen und dem opti-
mierten und sicheren Betrieb von Kompressor-
anlagen.
Im ersten Schritt werden alle gelieferten Infor-
mationen zunächst in ein einheitliches Format
gebracht, das es erlaubt, selbst stark hetero-
gene Daten zusammenzuführen. Die Modulari-
sierung der Daten vereinfacht die Verarbeitung
erheblich, wodurch massive Einsparungen von
System-Ressourcen möglich sind und die Ver-
anfallenden riesigen Datenmengen immer be-
deutender, sodass die digitale Kooperation und
die Vernetzung der einzelnen Unternehmen die
Industrie jedoch vor große Herausforderungen
stellt: Einerseits sind die Datenquellen auf ver-
schiedene, wirtschaftlich unabhängige Teilneh-
mer des Ecosystems verteilt. Hinzu kommt die
Größe und Heterogenität der Datenmengen, so-
wie der Anspruch, sie in Echtzeit zur Steuerung
des laufenden Betriebs zu nutzen. Zudem wer-
den unterschiedliche Qualitätsanforderungen
an die Daten gestellt, da jedes Unternehmen
unterschiedliche Auswertungsziele verfolgt und
dabei stets die Kontrolle über die eigenen Daten
bewahren möchte.
Das Projekt PRO-OPT unter der Konsortialfüh-
rung der DSA Daten- und Systemtechnik GmbH
nimmt sich genau dieser Herausforderungen
an. Exemplarisch anhand der Automobilferti-
gung möchte PRO-OPT Big-Data-Lösungen für
Unternehmen, insbesondere KMU, entwickeln,
um so die Potenziale vorhandener Datenschät-
ze in Smart Ecosytems zu heben.
Um den Datenschutzinteressen der Unterneh-
men gerecht zu werden, berücksichtigt PRO-
OPT die lokale Datenhoheit, indem Informatio-
nen zusammen mit deren Verwendungsbe-
schränkungen und ihrer Qualität modelliert
werden. In einem zweiten Schritt können diese
Daten dann von den beteiligten Unternehmen
zielgerichtet analysiert und in die eigenen Pro-
zesse integriert werden. Neben der Aufberei-
tung der Daten liefert PRO-OPT auch die Platt-
form für die dezentrale Datenanalyse, deren
Visualisierung sowie für den sicheren Aus-
tausch von internen und externen Daten unter
Einhaltung der Verwendungsbeschränkungen.
Durch die effektive, zeitnahe und unterneh-
mensübergreifende Analyse vorhandener pro-
duktionsbegleitender Daten verhilft PRO-OPT
ausforderungen von Smart Data spielen eine
wichtige Rolle für die Arbeit der Fachgruppe.
Rechtliche Fragestellungen spielen bei der Er-
forschung neuer technologischer Ansätze wie
Smart Data eine zentrale Rolle. Nur durch früh-
zeitige Einbeziehung rechtswissenschaftlicher
Perspektiven lässt sich Rechtskonformität und
damit eine möglichst reibungslose spätere
Überführbarkeit der entwickelten Smart-Data-
Innovationen in die Praxis gewährleisten. Die
Fachgruppe „Rechtsrahmen“ unterstützt daher
die Projekte und entwickelt gleichzeitig Hand-
lungsempfehlungen für eine Fortentwicklung
des Rechtsrahmens, bezogen auf die aktuellen
Herausforderungen im Bereich Datenschutz.
Mit der verstärkten Einbindung von Smart-
Data-Technologien in die Wertschöpfungsket-
ten der Unternehmen müssen aber Sicherheits-
standards sowohl auf Anbieter- als auch auf
Anwenderseite weiterentwickelt und an die
neuen Bedingungen angepasst werden. Bei der
Fachgruppe „Sicherheit“ dreht sich daher alles
um das Thema Sicherheit und Datenschutz bei
der Verwendung von Smart-Data-Technolo-
gien. Die Forscher beschäftigen sich mit dem
Schutz von ungewollten Zugriffen wie Daten-
spionage und -manipulation sowie vor Einbrü-
chen in IT-Infrastrukturen.
Industrie 4.0 braucht Smart Data
Unter dem Einsatzbereich Industrie 4.0 sind ins-
gesamt vier Leuchtturmprojekte gefasst, die ex-
emplarisch für den Nutzen von Big Data in der
Industrie stehen. So können die Datenmengen
beispielweise zur Produktionsoptimierung (PRO-
OPT), der Analyse komplexer Ereignisse (SAKE),
der Verarbeitung großen Datenmengen in der
Prozessindustrie (SIDAP) oder dem frühzeitigen
Aufspüren von externen Störfaktoren für Liefer-
ketten (Smart Data Web) eingesetzt werden.
PRO-OPT – Big-Data-Produktions-
optimierung in Smart Ecosystems
Heutige industrielle Produktionsprozesse,
zeichnen sich durch eine hochgradige Arbeits-
teilung aus. Zusätzlich zu den physischen Pro-
dukten werden die bei den Fertigungsschritten
Autor
Prof. Dr. Christof Weinhardt
Leiter der Begleitforschung des Technologieprogramms
„Smart Data – Innovationen aus Daten“ und Direktor am FZI
Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe
E-Mail:
CM November / Dezember 2015
