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Wie lassen sich Technologien zur Interpretation von Herkunft, Ursachen und Quellen in komplexen, datenbetriebenen und vernetzten Anwendungen für die Industrie umsetzen? Wissenschaftler am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule Ostwestfalen-Lippe arbeiten an einem neuen Konzept der Datenvisualisierung: der „Provenance Analytics“. Kern dieses Forschungsvorhabens mit Partnern aus der Industrie und Wissenschaft ist die Analyse der Datenherkunft und dessen Visualisierung. Benutzer sollen nachvollziehen können, warum beispielsweise ein Produktionssystem eine Fehlermeldung anzeigt. Das Projekt wird mit rund 2,8 Millionen Euro vom BMBF unterstützt.
Die Fabrik der Zukunft soll ressourceneffizient, wandlungsfähig und selbstoptimierend sein. Um all diese Aspekte umzusetzen, benötigt man viele Daten, um beispielsweise Produktionsprozesse optimieren zu können. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel: Datenanalysetechniken im Zeitalter von Industrie 4.0 und Big Data werden immer komplexer und kombinieren eine Vielzahl intelligenter Technologien. Bisher war die Datenanalyse jedoch sehr umfangreich und Ergebnisse waren nur schwer nachvollziehbar. Dies wird zudem problematisch, wenn etwa falsche Fehlermeldungen auftreten.
Bei Industrie 4.0 werden mehr Entscheidungen von Systemen getroffen, was konkret für die Industrie bedeutet: Es gibt es einen größere Bedarf an der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, wofür nun die Provenance Analytics gebraucht wird. „Provenance ist eine zentrale Maßnahme zur Vertrauensbildung für digitale Informationen, indem die Ergebnisse für den Nutzer nachvollziehbar dargestellt und begründet werden. Das Forschungsvorhaben ‚Provenance Analytics‘ soll das Bewusstsein für diesen wichtigen Aspekt des digitalen Strukturwandels schaffen“, erläutert Projektleiter Professor Oliver Niggemann, Vorstand am inIT.
Die Lemgoer Wissenschaftler am inIT entwickeln Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinelles Lernen in Produktionssystemen. Beim Forschungsprojekt sollen praktische und nutzbare Techniken und Methoden für diese Gebiete entwickelt werden, die besonders benutzerfreundlich sind. Konkret erfassen die Forscher zu den Prozessdaten zusätzliche Meta-Daten, wie etwa Zeitpunkt, Herkunft oder Verarbeitungsschritte. Am Ende analysieren Software-Systeme alle Daten in der Produktion und erkennen automatisch Verschleiß, Fehler und Optimierungsbedarf. Erforscht wird die Erfassung und Verarbeitung dieser Meta-Daten, die anhand von Daten der Lemgoer SmartFactoryOWL, eine Initiative der Fraunhofer-Gesellschaft und der Hochschule OWL, validiert werden. „Neben der grundlegenden Theorie- und Modellbildung, werden im Projekt auch Algorithmen und Techniken entwickelt, die in einem produktnahen Prototyp integriert und evaluiert werden. Dabei wird die SmartFactoryOWL als Forschungs- und Demonstrationsplattform verwendet“, so Niggemann.
Zum Mehrwert des interdisziplinären Forschungsvorhabens resümiert Niggemann: „Die Provenance-Technologie ist besonders gebietsspezifisch und nicht nur für die Industrie interessant, sondern in vielen Bereichen nutzbar. Gemeinsam mit unseren Projektpartnern aus der Industrie und Forschung wollen wir ein Vertrauen in die Datenanalyse schaffen, die auf viele Bereiche des Alltags anzuwenden ist.“
Über Provenance Analytics:
Der Projektname steht für „Technologien zur Interpretation von Herkunft, Ursache und Quellen in komplexen, datengetriebenen und vernetzten Anwendungen“. Neben dem Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL sind die Projektpartner Bauhaus-Universität Weimar, Universität Passau und ArcTron 3D Vermessungstechnik & Softwareentwicklungs GmbH beim Forschungsvorhaben beteiligt. Über eine Projektlaufzeit von drei Jahren werden sie dabei mit rund 2,8 Millionen Euro vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Die Lemgoer Wissenschaftler am inIT forschen seit Jahren im Bereich Sensordatenanalyse und der technischen Modellbildung für Diagnosezwecke, in der Entwicklung von Visualisierungstechnologie und Interfaces für technische Anwendungen sowie im Information Retrieval, im Data Mining und dessen Analyse.
Die Forschungsergebnisse dienen zur Entwicklung von Provenance-Technologien für die Datenanalyse im Industrie 4.0-Umfeld mit Fokus auf die Diagnoseanwendung; zur 3D-Digitalisierung im Bereich Denkmalpflege und Archäologie; zur Nachrichtenflussanalyse, Reuse-Detektion und Forensik; sowie zum Social Semantic Web der Dinge mit Betracht auf der Erkundung von Zusammenhängen.
Pressekontakt inIT:
Jessica Zimmermann
Telefon: 05261 920-4250
E-Mail: j.zimmermann@ciit-owl.de
Professor Oliver Niggemann, Vorstand am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT).
Foto: CIIT
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Criteria of this press release:
Journalists
Electrical engineering, Information technology
transregional, national
Research projects
German
Professor Oliver Niggemann, Vorstand am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT).
Foto: CIIT
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