EF 2017

Editorial
Dr.-Ing. Frederik Beutler
Geschäftsführer Knowtion UG –
Spezialist für Sensorfusion und
automatische Datenanalyse
Integrität der Daten
Durch das Voranschreiten der Digitalisierung wird es in Zukunft nicht
mehr ausreichen, die Daten nur zu speichern und zu visualisieren.
Vielmehr müssen neuartige Verfahren in Echtzeit Wissen aus den Daten
gewinnen, um daraus Handlungen ableiten zu können. Dies wird dazu
führen, dass die Sensoren zum einen intelligenter werden und zum
anderen vermehrt Softsensoren zum Einsatz kommen. Softsensoren sind
virtuelle Sensoren, die aus verschiedenen Sensordaten höherwertige
Information und charakteristische Muster ableiten. Diese werden dann
zur Analyse und Optimierung des zu überwachenden Prozesses genutzt.
Ausgangsgrößen der Softsensoren sind zum Beispiel Qualitätsmerkmale
oder der genaue Zustand eines komplexen, industriellen Prozesses. Mittels
dieser Softsensoren können z.B. schleichende Veränderungen und Fehler
im Prozess frühzeitigt detektiert werden, um diesen Veränderungen
schnellstmöglich entgegen zu wirken.
Diese Information kann somit verwendet werden, um Empfehlungen oder
Handlungsanweisungen zu geben. Wenn dies automatisiert abläuft wird
eine Integritätsprüfung der Daten unerlässlich sein, um falsche Schlüsse
aus den Daten zu verhindern. Die Daten können auf unterschiedliche Art
und Weise kompromittiert werden, wie z.B. durch kurzzeitige Störungen und
Ausfälle, fehlerhafte Kalibrierung oder durch eine externe fremde Quelle. In
ähnlicher Weise wie beim Herstellungsprozesses von Softwareprodukten
IT-Sicherheitsfragen betrachtet werden müssen, so müssen auch bei
Algorithmen zur Datenverarbeitung Fragen zur Datenintegrität berücksichtigt
werden.
Dies beinhaltet wie oben beschrieben nicht nur die Eingabedaten, sondern
auch die Prüfung der Ergebnisse der Verarbeitung auf Plausibilität. Einfache
Verfahren zur Wahrung der Integrität, wie beispielsweise die Wertebereichsund
Trendüberwachung eignen sich nur für eine sehr grobe Plausibilisierung,
da nur Grenzwerte überwacht werden. Komplexere Verfahren beziehen
die zeitliche oder auch räumliche Struktur mit ein. Bei mehrdimensionalen
Messgrößen kann die Plausibilisierung durch die Kombination verschiedener
Sensordaten - zeitlich oder auch örtlich – erreicht werden. Beispielsweise
bei einem Vergleich von räumlich benachbarten Temperatur- und
Feuchtesensoren kann man annehmen, dass bei steigender Temperatur
auch die Feuchte tendenziell steigen muss.
Um robuste Verfahren für die Verarbeitung von Prozessdaten in Bezug
auf Industrie 4.0 zu ermöglichen, müssen daher bereits in der Designphase
Fragen hinsichtlich der Wahrung der Datenintegrität betrachtet werden.
Dr.-Ing. Frederik Beutler, Geschäftsführer Knowtion UG
www.knowtion.de
Einkaufsführer Messtechnik & Sensorik 2017 3