01. 09. 2020
Verfasst von: Javad Chamanara, Sandra Niemeyer

Industrie 4.0 – Big Data nutzbar machen

Grafische Darstellung von elektronischen Daten und ihrer Vernetzung. — Ein europäisches Konsortium erarbeitet Modelle und eine sichere digitale Infrastruktur, um Produktionsdaten unternehmensübergreifend besser nutzen zu können.

Um Effizienz und Produktivität in der Industrie zu steigern, ist es unerlässlich, heterogene Datenflüsse zu harmonisieren und unternehmensübergreifend zu nutzen. Ein internationales Forschungsprojekt verfolgt das Ziel, Produktionsdaten aller Art in einem „europäischen Datenraum“ zugänglich zu machen und damit die Wettbewerbsfähigkeit in Europa zu verbessern. Hannoversche Forschende entwickeln hierfür Modelle zur semantischen Datenverknüpfung und Integration.

„Europäischen Datenraum“ für Fertigungsdaten

Große Teile der anfallenden Fertigungsdaten bleiben ungenutzt, da die Auswertung zu lange dauert und Produktionsentscheidungen viel schneller erfolgen müssen. Außerdem sind zu wenige Daten mit Kontextinformationen versehen, um daraus Wert zu schöpfen. Aus diesem Grund baut das von der EU geförderte Projekt BOOST 4.0 einen European Industrial Data Space auf. Die Initiative soll die Nutzung von Big Data und moderner Datenanalyse in der Automobilindustrie durch globale Standards, offene Programmierschnittstellen (API), eine sichere digitale Infrastruktur sowie digitale Fertigungsplattformen beschleunigen. Zum Konsortium gehören insgesamt 50 Unternehmen aus 16 Ländern.

Fundierte Entscheidungen schneller treffen

Da es zeitlich und personell aufwändig ist, Daten in einen Kontext zu stellen, können semantische Modelle die Plattformanbindung verbessern. „Die semantische Modellierung ermöglicht nicht nur, ein gemeinsames Verständnis der Struktur und Bedeutung von Daten in einer Community zu entwickeln, sondern diese auch maschinenlesbar zu machen“, sagt Dr. Javad Chamanara. Er gehört der gemeinsamen Forschungsgruppe der TIB – Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und des Forschungszentrums L3S in Hannover an. „Diese Modelle ermöglichen es, Daten unternehmensübergreifend auszutauschen und durch andere Partner wiederzuverwenden. Das Management kann schnellere und fundierte Entscheidungen treffen“, führt Javad Chamanara weiter aus. Außerdem lassen sich maschinelles Lernen und Analysemethoden auf ein größeres Datenvolumen in deutlich kürzerer Zeit anwenden.

Semantische Modelle mit definiertem Vokabular

Die semantischen Modelle definieren und verwenden gemeinsame standardisierte Programmierschnittstellen und gängige industrielle Datenmodelle. Sie basieren auf einem Netzwerk aus definiertem Vokabular zu Lebenszyklus, Hierarchieebenen und geschäftlich-funktionalen Aspekten, das die Kernkonzepte der Fertigung abdeckt. Hierfür hat das Forschungsteam mit VoCol eine integrierte Umgebung für die kollaborative Vokabularentwicklung erstellt. VoCol liefert den Nutzern ein verständliches Feedback zu semantischen Fehlern und eine lesbare Präsentation des Vokabulars. Um konkrete Anwendungsfälle der Datenraumarchitektur von Boost 4.0 zu realisieren, haben die Forschenden das regionale Kompetenznetzwerk International Data Space mit niedersächsischen Unternehmen gegründet.