Mit über 2,2 Mio. € Gesamtvolumen ist das jetzt gestartete Projekt „AGATA – Analyse großer Datenmengen in Verarbeitungsprozessen“ unter Leitung des Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA) eines der größten vom Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekte. Das Projekt unter Beteiligung von sieben namhaften Unternehmen aus Industrie und Forschung befasst sich mit der Verarbeitung großer Datenmengen in der Industrie.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (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 die herausragendsten 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 der Bayer Technology Services GmbH, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), der Claas KGaA mbH, der Hilscher Gesellschaft für Systemautomation, der Tönsmeier GmbH 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.
Und darum geht es genau:
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.
Die Hilscher Gesellschaft für Systemautomation entwickelt hierzu notwendige Technologien, die es ermöglichen, Daten hoch-genau und über den gesamten Produktionsstandort verteilt zu erfassen.
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 die Bayer Technology Services GmbH 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. Die Tönsmeier GmbH 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.
Fachkontakt:
Sören Volgmann
soeren.volgmann@iosb-ina.fraunhofer.de
Tel.: 05261 94290-34
Fraunhofer IOSB-INA
Anwendungszentrum Industrial Automation
Langenbruch 6
32657 Lemgo