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Big Data in der Produktion

Big Steel

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Ein ambitioniertes Vorhaben. Damit der große Wurf gelingen kann, verbindet das Konsortium über seine Partner praxisnahe und wissenschaftliche Expertise. „Im Projekt kommt zusammen, was im Saarland zusammengehört: die Industriestruktur und die IT mit einem Exzellenz-Cluster“, flankiert Landeschefin Annegret Kramp-Karrenbauer den Startschuss für iProdict. Und der gebürtige Saarländer Jost hat in jungen Jahren selbst in der Hütte in Völklingen gearbeitet: „Ich kann mir also vorstellen, wie die Daten anfallen.“ Zwischen Sintern und Kochen, in Möller und glühenden Schlacken, Konvertern, Hochöfen und Strangguss.

Erfahrungswissen ist auch nach Ansicht von Prof. Dr. Peter Loos (siehe Kasten), vom Institut für Wirtschaftsinformatik am DFKI, dem Konsortialführer von iProdict, wichtig. Ob sich das als Muster aus den Daten herauskristallisieren und digital anwenden lässt, ist die Kernfrage. Loos nennt die wesentlichen Dimensionen des Projekts: Eine Herausforderung sei die Verschiedenheit der erzeugten Daten. „Bei den rund 1000 Sensordaten handelt es sich um eine Vielzahl auftretender Datenströme, Videodaten der Stranggießanlage und chemische Daten.“ Daraus müssten die relevanten Infos herausgefiltert und aggregiert werden, um eine realistisches Abbild zu erhalten.

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Keine konkrete Anwendung

Dr. Axel Poigné vom Fraunhofer IAIS in Sankt Augustin, das für die Big-Data-Architektur zuständig ist, veranschaulicht eine der Herausforderungen: „Das Problem bei Big Data ist, dass man die Daten modellieren muss, was ein bis vier Tage dauert. Das widerspricht also Echtzeit-Anwendungen. Deshalb soll im Streaming eine tiefere Analyse darunter laufen. Denn es geht auch um Systemidentifikation, elektrotechnisch gesehen also beispielsweise darum, Vibrationen zu vermeiden. Eine Möglichkeit, man weiß ja noch nicht genau, was in den Big Data eigentlich steckt.“

Ein Echtzeit-Nutzen: Bisher wird bei Abweichungen in der Stahlerzeugung nachträglich justiert, Ausschluss abgeschrieben oder schlimmstenfalls zurückgerufen. iProdict soll nun Erkenntnisse liefern, um künftig schon vor dem prognostizierten Ereignis reagieren zu können. Zeichnen sich beispielsweise Anomalien im Zusammentreffen bestimmter Kriterien ab, können sie durch eine frühzeitige Änderung der Parameter vermieden werden. Das ist eine Option. Eine weitere zielt noch stärker Richtung Smart Factory: „Ein Nutzen könnte auch sein, betroffene Stränge dynamisch während der Produktion einem anderen Auftrag zuzuordnen, der weniger hohe Anforderungen stellt, und gleichzeitig die Produktion dafür umzustellen“, erklärt Loos.

Ebenfalls denkbar, Nachbearbeitungen bereits während der Produktion vorzubereiten, so das Forscherteam. Vielleicht lassen sich auch der ein oder andere Arbeitsgang sparen, Energiekosten reduzieren oder kleinere Stellschrauben optimieren. „Uns interessiert auch, gibt es generell Probleme in den Prozessen, also von der untersten Ebene bis hin ins ERP-System“, ergänzt Loos. „Das lässt sich auch auf andere Industrien übertragen. Das Grundprinzip ist immer das Gleiche, auch wenn man sicherlich andere Muster oder Ereignisse herausfiltern muss.“ iProdict werde somit eine optimale Auslastung der Produktionskapazitäten fördern.

Auf drei Jahre es das Projekt iProdict angelegt. Die Beteiligten erhoffen sich viel – nur keine konkrete Anwendung. Blessing: „Wir warten nicht, dass wir das Ergebnis Plug & Play einsetzen können.“ Saarstahl wolle herausfinden, ob es da etwas gibt in den Big Data aus der glühenden Stahlerzeugung, „was man anwenden kann“. Die Ministerpräsidentin Kramp-Karrenbauer ergänzt mit Blick auf den Nutzen für die Allgemeinheit: „Ich halte es für wichtig, das Thema 4.0 und Big Data in Deutschland anzugehen. Und wenn es uns gelingt, so etwas in der Art zu entwickeln, das die verlorene Socke in der Waschmaschine findet, dann sind wir in der Menschheit einen entscheidenden Schritt voraus.“

Karin Pfeiffer ist Journalistin aus München

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