Firmen, die komplexe Produkte herstellen, sind auf Zulieferer angewiesen. Ein Beispiel für ein solch komplexes Produkt ist das Auto, bei dessen Produktion viele Teile verschiedenster Zulieferer integriert und auch große Mengen Software eingebettet werden. Dabei und bei der anschließenden Diagnose der (teil-) gefertigten Fahrzeuge fallen Daten in massivem Umfang an. Aber auch nach der Fahrzeugherstellung entstehen riesige Datenmengen. Beispielsweise beim Besuch einer Werkstatt und beim Nutzen von Connected-Car-Lösungen. Smart-Data-Analysen sind deshalb ein wichtiger Ansatz, um die Produktionskette frühzeitig zu überblicken, sie zu optimieren und auftretende Probleme und dessen Ursachen zu erkennen und beheben.

Allerdings ist schon die schiere Masse der Daten ein Problem. Allein beim Autozulieferer Continental fallen pro Monat und Produktionsstandort mehr als ein Terabyte an Daten an. Gemeinsam mit Partnern aus der Industrie hat das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE im Projekt PRO-OPT deshalb eine Plattform entwickelt, die über Standort- und Unternehmensgrenzen hinweg eine smarte Datenanalyse ermöglicht. PRO-OPT (Big Data Produktions-Optimierung in smart ecosystems) wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi im Rahmen des Technologieprogramms »Smart Data - Innovationen aus Daten« gefördert. Ziel des Projekts ist es, Möglichkeiten zu schaffen, wie Daten aus verschiedenen Unternehmen so intelligent zusammengeführt werden, dass eine umfassende sowie standort- und unternehmensübergreifende Analyse möglich wird. Dabei entstehen allerdings unterschiedliche Herausforderungen.

Daten sicher teilen

Die Daten weisen unterschiedliche Qualitäten auf und kommen aus heterogenen Quellsystemen, was deren Nutzung und Analyse erschwert. »Allerdings ist der Austausch großer Datenmengen mit unterschiedlichen Formaten nur die Spitze des Eisbergs«, betont Dr. Lilana Guzmán vom Fraunhofer IESE. Ein weiterer Aspekt sei die Frage, wie die Kontrolle über die eigenen Daten bewahrt werden könne: »Die an einer Produktionskette beteiligten Unternehmen wollen in diesem Ökosystem einerseits Daten austauschen, um Probleme gemeinsam frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Auf der anderen Seite aber sehen sie die Gefahr, dass ihr individuelles, wertvolles Geschäfts-Know-how ungefiltert und unkontrolliert weitergegeben wird«, so Guzmán. Denn aus diesen Daten lassen sich zum Beispiel auch die Eigenschaften des produzierten Fahrzeugs sowie der Produktions- und Diagnosesysteme ableiten.

Plattform

Um diese Probleme zu lösen, arbeiten die Forscher in PRO-OPT nach dem Prinzip, dass Rohdaten niemals das einzelne Unternehmen verlassen dürfen. Umfassende Analysen werden deshalb zwar zentral bei der Plattform angefragt. Die einzelnen Analyseschritte werden dann aber lokal, also innerhalb des einzelnen Unternehmens, durchgeführt. Danach werden die resultierenden Einzelergebnisse in der Plattform zu einem Gesamtergebnis zusammengeführt. Um die Nutzer bei der Interpretation des Gesamtergebnisses zu unterstützen, stellt die Plattform zudem Informationen über die Bedeutung der Analyseergebnisse und der zugrundeliegenden Daten sowie deren Qualität zur Verfügung. So ist beispielsweise vermerkt, wie vollständig und wie korrekt ein Datensatz ist. Um dies zu gewährleisten, beschreiben die einzelnen Unternehmen der Produktionskette ihre Datenquellen und die zugehörigen Analysen in einem Datenkatalog. Freigegebene Teile der Datenkataloge können dann über die Plattform von allen dazu Berechtigten eingesehen werden. Im Datenkatalog werden auch die Datennutzungsrechte definiert. So kann zum Beispiel detailliert gesteuert werden, von wem welche Analysen auf welchen Daten wie oft im konkreten Einzelfall erlaubt sind.

Die Kontrolle der Datennutzung gewährleistet das vom Fraunhofer IESE entwickelte Sicherheitsframework IND²UCE. Erste Tests der Plattform werden bereits mit Projektpartnern aus der Automobilindustrie durchgeführt. Die Ergebnisse sind allerdings nicht nur für die Automobilbranche vielversprechend. Die Forscher haben sich deshalb zum Ziel gesetzt, eine branchenübergreifende Plattform zu entwickeln, um Smart Data Analysen gegebenenfalls auch in weiteren Ökosystemen zu ermöglichen.

(jmu/aku)