5-2018

Editorial
Datenqualität in der Smart Factory
Durch die Förderung der Bundesregierung im Zukunftsprojekt Industrie 4.0 sollen
moderne Informations- und Kommunikationstechnologien die Industrie revolutionieren,
den Wirtschaftsstandort Deutschland stärken, und eine Steigerung der Produktivität
ermöglichen.
Dr.-Ing. Frederik Beutler
Geschäftsführer Knowtion UG –
Spezialist für Sensorfusion und
automatische Datenanalyse
Im Zukunftsprojekt der Industrie 4.0 nimmt der Begriff Smart Factory auch intelligenten
Fabrik eine entscheidende Rolle ein. In der intelligenten Fabrik werden alle
Entitäten in einem Prozess mit Sensoren, Aktoren und Kommunikationsverbindungen
ausgestattet. Durch die Kommunikation untereinander sollen diese den Fertigungsprozess
selbständig organisieren und lösen können. Um dies zu gewährleisten müssen
intelligente Monitoring- und autonome Entscheidungsprozesse bereitgestellt werden,
welche die Sensordaten in Echtzeit verarbeiten und basierend darauf den Aktoren
Aktionen mitteilen. Damit werden bei der Vernetzung von ganzen Fabriken zu Smart
Factories große Datenmengen anfallen und die Interpretation und Bewertung der
Sensordaten eine immer größere Bedeutung bekommen. Zudem muss die Qualität
der Produkte kontinuierlich überwacht werden, um frühzeitig Änderungen im Prozess
einzuleiten.
Dabei spielen zwei Aspekte hinsichtlich der Sensordaten eine entscheidende Rolle.
Um qualifizierte und zuverlässige Aussagen automatisiert zu gewinnen, muss die
Qualität der Sensordaten überwacht werden. Dies bedeutet die Integrität der Daten
muss sichergestellt werden. Dies kann man z. B. erreichen, wenn sich die Sensoren
untereinander überwachen, welche das gleiche Phänomen beobachten. Betrachtet
man z. B. eine Temperaturverteilung, welches mit einem Array von Temperatursensoren
dieses beobachtet, so stehen die Sensordaten über eine partielle Differentialgleichung
in Beziehung, mit der man Sensorausfälle oder Fehlmessungen detektieren
kann. Ein anderer Aspekt ist die Planung der verwendeten Sensoren für die
Qualitätsüberwachung. Dabei spielen die Sensoreinsatzplanung und die Heterogenität
der Sensoren eine entscheidende Rolle. Durch mobile Sensoren kann die Beobachtbarkeit
und damit die Genauigkeit erhöht werden. Durch die Verwendung von heterogenen
Sensoren können die Vorteile der unterschiedlichen Sensoren kombiniert und
die Nachteile minimiert werden.
Auch für die Validierung und die Verifikation einer Smart Factory wird man vor
großen Herausforderungen stehen, wenn maschinelle Lernverfahren und den daraus
gewonnen Datenmodellen Änderungsanweisungen für den Betrieb abgeleitet werden.
Dabei werden sich die Fragen stellen, auf Basis welcher historischen Daten kam
das Verfahren zu dieser Entscheidung, wie können die Entscheidungen auf die Auswirkungen
überprüft und wie können Gegenmaßnahmen für falsche Entscheidungen
aussehen. Andere Bereiche, wie z. B. autonome Fahrzeugsysteme, stehen vor ähnlichen
Fragestellungen. Hier besteht die große Chance Synergieeffekt zu nutzen, um
Vorgehensweisen gemeinsam zu entwickeln.
Dr.-Ing. Frederik Beutler
Knowtion UG
www.knowtion.de
PC & Industrie 5/2018 3