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Fraunhofer IOSB-INA Großprojekt treibt Big Data in der Produktion voran

| Redakteur: Sariana Kunze

Auch auf die Industrie hat mit der Verarbeitung von großen Datenmengen zu kämpfen. Das Projekt „AGATA – Analyse großer Datenmengen in Verarbeitungsprozessen“ unter Leitung des Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA) soll nun Big Data in der Produktion vorantreiben. Mit über 2,2 Mio. Euro Gesamtvolumen ist das Projekt eines der größten vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekte.

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

Das BMBF hat im Januar 2012 das Zukunftsprojekt Industrie 4.0 ins Leben gerufen, um den Wirtschaftsstandort Deutschland signifikant zu stärken. Zahlreiche Projekte von Unternehmen und Forschungseinrichtungen sind seit dem entstanden, welche die industrielle Produktion effizienter, flexibler und ergonomischer machen sollen und so den Produktionsstandort Deutschland langfristig sichern.

Nun wurden unter zahlreichen Projekteinsendungen 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“. „Zusammen mit Bayer Technology Services, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Claas, Hilscher, Tönsmeier und dem Fraunhofer IOSB in Karlsruhe forschen wir in diesem Projekt an der Nutzbarmachung großer in Industrie- und Landwirtschaftlichen Prozessen anfallender Datenmengen.“, erklärt Professor Oliver Niggemann, stellvertretender Leiter des Fraunhofer-Anwendungszentrums in Lemgo und Projektkoordinator, den Inhalt von AGATA.

Assistenzsystem soll den Datenfluss positiv beeinflussen

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 dieses nun ändern. 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. Hilscher entwickelt hierzu notwendige Technologien, die es ermöglichen, Daten genau und über den gesamten Produktionsstandort verteilt zu erfassen.

Anomalien ausfindig machen

Das Fraunhofer IOSB mit dem Anwendungszentrum Industrial Automation und das DFKI entwickeln auf Basis dieser Daten Verfahren, die Muster und Zusammenhänge in den Prozessdaten herstellen und somit Anomalien finden können. Die Verfahren der Fraunhofer Wissenschaftler 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. 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.

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