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Smart Data-Projekte des BMWi

Daten für die vierte industrielle Revolution

Mit seinem Technologieprogramm ‚Smart Data – Innovationen aus Daten‘ will das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie die intelligente Nutzung von Daten in Deutschland fördern. Hierfür forschen aktuell vier Projekte an innovativen Lösungen für die Industrie. Ein Überblick.

Smart Data für Industrie 4.0

Bild: Sebastian Kaulitzki / Fotolia.com

Smarte Innovationen für die deutsche Wirtschaft – dieses Ziel verfolgt das Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie mit dem Technologieprogramm ‘Smart Data – Innovationen aus Daten.’ Innerhalb des Programms werden 16 ausgewählte Leuchtturmprojekte gefördert, die innovative Dienste und Dienstleistungen aus Daten entwickeln. Die Projekte richten sich speziell an kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) und schließen sowohl die Anbieter- als auch die Anwenderseite ein. Neben Gesundheit, Energie und Mobilität ist die Industrie einer der Anwendungsschwerpunkte des Technologieprogramms. Insgesamt vier Leuchtturmprojekte stehen dabei exemplarisch für den Nutzen von Big Data in der Industrie. Die vier Projekte sind ein gutes Beispiel dafür, wie der Einsatz von Smart Data-Technologien dazu beitragen kann, Wertschöpfungsketten, Prozesse sowie die Vernetzung in der Industrie bedeutend zu verbessern. Gleichzeitig lassen sie auch erahnen, wie viel ungenutztes Potenzial in diesem Bereich noch steckt. Das Technologieprogramm ‘Smart Data – Innovationen aus Daten’ soll einen wichtigen Beitrag dazu leisten, diese Chancen zu nutzen und die Digitalisierung in Deutschland erfolgreich voranzutreiben.


PRO-OPT: Mit Smart Data zu
besseren Produktions- und Wertschöpfungsketten

Die industrielle Produktion ist hochgradig arbeitsteilig und setzt Kooperationen zwischen verschiedenen Unternehmen voraus. Erschwert wird dies jedoch unter anderem durch die Heterogenität und schieren Menge der anfallenden Daten sowie das Bestreben jedes Akteurs, die Hoheit und Kontrolle über seine Daten zu behalten. Das Projekt PRO-OPT nimmt sich genau dieser Herausforderungen an und entwickelt Big Data-Lösungen für Unternehmen. Diese sollen es ermöglichen, das Potenzial vorhandener Datensätze in unternehmerischen Ökosystemen zu nutzen. Um die Geschäftsinteressen aller Beteiligten zu schützen, sollen unternehmensübergreifende Analysen nur über Anfragen an die PRO-OPT-Plattform. Die einzelnen Analyseschritte werden unter Berücksichtigung von vordefinierten Sicherheitsbedürfnissen innerhalb eines Unternehmens durchgeführt. Dann werden die resultierenden beziehungsweise pseudonymisierten Erkenntnisse in der PRO-OPT-Plattform zu einem Ergebnis zusammengeführt. Somit verlassen die Rohdaten die Unternehmen nicht. Durch die unternehmensübergreifende Analyse vorhandener produktionsbegleitender Daten sollen zum Beispiel Fehler im Produktionsprozess erkannt und behoben und damit die Qualität verbessert werden können.

Sidap: Bestmöglicher Anlagenbetrieb in
der Prozessindustrie mit Smart Data

Für die Produktion von Arzneimitteln und Spezialchemie entwickelt und betreibt die Prozessindustrie hochautomatisierte Anlagen. Die dort eingebauten Geräte verschiedener Anbieter erzeugen in einer heterogenen IT-Landschaft oft eine Flut von Nutzungs-, Wartungs- und Qualitätsdaten. Diese Daten werden jedoch meist von Betrieben und Herstellern getrennt gesammelt. Im Projekt Sidap wird nach Wegen gesucht, um eine unternehmens- und akteursübergreifende Datenauswertung zu ermöglichen. Konkret wird dabei eine Software entwickelt, die Strukturinformationen und Datenströme in Engineering- und Prozessleitsystemen für interaktive Analysen leichter zugänglich machen soll. Anhand der erarbeiteten Smart Data-Lösungen sollen aus den Datenmassen die Ursachen und bisher unbekannte Zusammenhänge für Geräteausfälle erkannt und Gegenmaßnahmen entwickelt werden. Ziel ist die Unterstützung von Effektivitätsinitiativen durch eine geringere Gerätevielfalt und redizierte Ausfallzeiten.

Smart Data Web: Intelligente Vernetzung
betriebsinterner und öffentlicher Informationen

Das Weltgeschehen beeinflusst weltweit verzweigte Wertschöpfungsnetzwerke mitunter deutlich. Etwa wenn es aufgrund einer Naturkatastrophe oder politischen Unruhe zur Unterbrechung der Lieferkette kommt. Auch neue Technologien, Verordnungen und Gesetze wirken sich zuweilen auf Lieferketten aus. Oft stehen Informationen über solche Vorfälle schon lange im netz, bevor sie die Unternehmen erreichen. Ziel des Projekts ‘Smart Data Web’ ist es, eine Brücke zwischen dem Internet und den Firmennetzwerken zu schlagen. Dazu wird eine Art offenes Wissensnetz entwickelt, das relevante öffentliche Daten sammelt, analysiert und individuell aufbereitet. Insgesamt wertet das System pro Tag automatisch rund 16.000 Nachrichtendokumente aus und kombiniert diese mit Daten aus Firmendatenbanken sowie aus Open Street Map, einer Datenbank für frei nutzbare Geodaten. So können sich zum Beispiel Führungskräfte individuell zugeschnittene Informationspakete liefern lassen und als Grundlage für Ihre Entscheidungen nutzen.

Sake: Mit Semantik und Big Data zu effizienten Prozessen

Durch die zunehmende Automatisierung im Maschinenbau werden immer mehr Produktionsprozesse durch Sensoren ausgeleuchtet. Es fallen täglich riesige Mengen an neuen Daten an, die der Verbesserung von Produktionsabläufen dienen könnten. Im Projekt Sake soll eine Plattform zur Analyse von Sensordaten entstehen, mit der sich Einsichten aus dieser Datenflut ableiten lassen können. So sollen unter anderem Betriebsfehler besser vorhergesagt, Abläufe optimiert und Wartungskosten gesenkt werden. Im ersten Schritt werden dazu eingehende Informationen mit einem semantischen Datenmodell modularisiert repräsentiert, um die Zusammenführung selbst von heterogener Daten zu erlauben. Die Analyse erfolgt dann mit Machine Learning-Verfahren. Die semantische Datenrepräsentation und –verarbeitung ermöglicht es, Fehlerursachen in natürlicher Sprache wiederzugegeben. Zugängliche Nutzeroberflächen erleichtern es Anwendern, die Analyseergebnisse schrittweise zu erkunden. Am Ende sollen klar verständliche Informationen darüber vorliegen, ob ein Betriebsfehler vorliegt und welche Ursachen er hat. Dieses Wissen bietet gegebenfalls die Grundlage, die eigenen Prozesse anzupassen.


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