Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAIFlex4Apps
Das Internet der Dinge wird immer mehr zur Realität und ist Treiber für die Digitalisierung von unterschiedlichsten Lebens- und Wirtschaftsbereichen. Konzepte wie beispielsweise Industrie 4.0, Smart Mobility, Smart Health oder Smart Home beruhen darauf, dass eine immer größere Zahl von Systemen und Komponenten miteinander vernetzt werden und zunehmend größere Mengen an Daten ausgetauscht werden. Cyber Physical Systems (CPS) erlauben die enge Verknüpfung digitaler Systeme und Modelle mit Gegenständen und Abläufen der realen Welt über geeignete Sensoren, Aktoren, Prozessoren und Softwarekomponenten. Sie haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir technischen Systeme nutzen und wie wir mit deren Hilfe mit der Umgebung interagieren, tiefgreifend zu verändern. Um die wirtschaftlichen Vorteile von komplexen verteilten CPS heben zu können, bedarf es interaktiver, verlässlicher Bedienungskonzepte die auch im industriellen Umfeld einen sichtbaren Mehrwert schaffen.
Motivation
Heutige Anwendungen in CPS beruhen auf einer sehr heterogenen und bisweilen dezentralisierten Infrastruktur. Die große Masse der produzierten Daten erschwert die Fehlersuche in solchen Anwendungen derzeit jedoch immens, da von Hand domänenspezifische Werkzeuge erstellt werden müssen, deren Lebenszeit aufgrund wechselnder Anwendungsfelder zusätzlich häufig stark begrenzt ist. Flex4Apps befasst sich daher mit den Herausforderungen, die mit der Entwicklung und vor allem dem Einsatz von komplexen, skalierbaren CPS einhergehen. Im Zentrum stehen hier Lösungen, die es mittels Datenanalyse ermöglichen, den Betrieb zu überwachen (Monitoring), ihn unmittelbar (online) sowie mittelbar (offline) zu optimieren und insgesamt sowohl die Verlässlichkeit als auch die Effizienz zu erhöhen.
Ziele und Vorgehen
Das Ziel des Projektes ist es, die Nutzungsmöglichkeiten von CPS unter Berücksichtigung der gesamten Datenverarbeitungskette mittels tiefgreifender, umfassender Lösungen maßgeblich zu verbessern. Einerseits soll unter dem Einsatz von Cloud-Ressourcen und mit Hilfe von domänenübergreifenden Datenanalysewerkzeugen ein Rahmen für die Systemüberwachung entstehen. Der Gesamtzustand des Systems wird dabei aus den Zusammenhängen der gesammelten Daten erschlossen, um so vor einem Fehler warnen zu können, bevor dieser auftritt, und entstandene Defekte, die bisher aufgrund ausgebliebener Fehlermeldungen unerkannt blieben, zu entdecken. Andererseits wird auch eine online Serviceplattform für den Aufbau, die Steuerung und die Verbindung zu den installierten CPS entwickelt. Erprobt wird das Zusammenwirken dieser »Analyse- und Steuerungswerkzeuge« an Anwendungsfallbeispielen aus der Praxis der Projektpartner.
Innovation und Perspektiven
Neben der Arbeit der belgischen Partner im internationalen Projektkonsortium ist der deutsche Beitrag in erster Linie darauf ausgerichtet, die technische Wertschöpfung des Projektes durch innovative Arbeiten im Bereich der Datenanalyse und der Verbesserung der Systemresilienz bei erhöhter Flexibilität zu bereichern. Besonderes Augenmerk gilt dem Identifizieren geeigneter »Monitoring«-Parameter, der geeigneten Datengewinnung sowie dem effizienten Ressourceneinsatz durch Optimierung von Art und Menge der Monitoring-Daten versus deren Informationsgehalt über Schwachstellen oder Anomalien, sowie durch Einsatz von Cloud-Lösungen. Die Projektergebnisse werden Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit von unterschiedlich großen, verteilten CPS in verschiedensten industriellen und privaten Umfeldern haben. Höhere Verfügbarkeit, Stabilität, Zuverlässigkeit sowie verbesserte Servicequalität in diesen Systemen werden auch dazu beitragen, nachhaltig Betriebskosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen, insbesondere von KMU, nachhaltig zu stärken. Die Analyse von Prozessdaten und Anomalien wird es Anwendern erlauben, Qualitätsvorhersagen zu treffen, kritische Situationen frühzeitig zu erkennen und Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Projektpartner
Evermind
HiConnect
Genode Labs
Fraunhofer EAS
Fraunhofer SCAI
Nokia
NXP Semiconductors GmbH (Verbundkoordinator)
Laufzeit: |