Unternehmensführung

BMBF-Großprojekt zum Thema Big Data

Big Data in der Industrie

Mit über 2,2 Mio. Euro Gesamtvolumen ist das jetzt gestartete Projekt „AGATA– Analyse großer Datenmengen in Verarbeitungsprozessen“ eines der größten vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekte. Das Projekt befasst sich mit der Verarbeitung großer Datenmengen in der Industrie.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat 2012 das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 ins Leben gerufen, um den Wirtschaftsstandort Deutschland signifikant zu stärken.

Nun wurden unter zahlreichen Projekteinsendungen die sieben Projekte ausgewählt, die ab diesem Herbst vom BMBF gefördert werden. Eines dieser Projekte ist das unter Lemgoer Leitung anlaufende Projekt „AGATA – Analyse großer Datenmengen in Verarbeitungsprozessen“. Ziel des Projektes ist Nutzbarmachung großer in Industrie- und Landwirtschaftlichen Prozessen anfallender Datenmengen.

Datenpotenzial nutzen

In der Produktion werden heute Daten in bisher ungekanntem Umfang erzeugt, welche zurzeit jedoch kaum sinnvoll genutzt werden können. Ursachen dafür sind ein ganzes Bündel von Technologien, die kontinuierlich Zettabyte an Daten sammeln und speichern. Diese Daten bergen ein großes Potenzial. Werden sie analysiert und bei der Prozessführung beachtet, können sie Unternehmen einen deutlichen wirtschaftlichen Vorteil verschaffen.

Die Projektpartner möchten nun dieses große Potenzial sinnvoll nutzen. In AGATA wird hierzu ein selbstlernendes Assistenzsystem entwickelt, das durch die Beobachtung komplexer Verarbeitungsprozesse in Industrie und Landwirtschaft Zusammenhänge ermittelt und so Fehler, Anomalien und Optimierungsbedarf automatisch erkennt.

Die Hilscher Gesellschaft für Systemautomation entwickelt hierzu notwendige Technologien, die es ermöglichen, Daten hochgenau und über den gesamten Produktionsstandort verteilt zu erfassen. Auf Basis dieser Daten werden Verfahren entwickelt, die Muster und Zusammenhänge in den Prozessdaten herstellen und somit Anomalien finden können. Die Verfahren basieren auf automatisch und ohne Programmieraufwand des Menschen gelernte Prozessmodelle. Das DFKI hingegen setzt auf die Analyse von Rohdaten, ohne dass detailliertes Prozess- und Modellwissen zu Grunde liegt.

Verschiedene Anwendungen

Die weiteren Projektpartner nutzen diese Verfahren dann für ihre individuellen Anwendungen. So will Bayer Technology Services die entwickelten Verfahren für ein integriertes Plant Asset Monitoring nutzbar machen.

Claas-Landmaschinen wird das Assis­tenzsystem zur Darstellung von Analyseergebnissen implementieren und an das bereits bestehende Produkt Claas-Telematics knüpfen. Tönsmeier möchte die entwickelten Verfahren in ihre Sortiermaschinen für die Rückgewinnung von Wertstoffen aus Abfällen integrieren.

So sollen in Zukunft Steuerungs- und Regelungsprozesse optimiert und damit eine Erhöhung der Recyclingquote erreicht werden. Das Projekt wird über drei Jahre gefördert. Erste Projektergebnisse erwarten die Beteiligten aber schon Mitte nächsten Jahres.

Projektteam von AGATA beim Kickoff-Meeting
Das Projektteam von AGATA beim Kickoff-Meeting im Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo. // Fraunhofer IOSB
 
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