»SAKE – Semantische Analyse Komplexer Ereignisse«

»Big-Data-Toolbox« zur Förderung von Industrie 4.0: Präsentation der Forschungsergebnisse in Berlin

News / 4.10.2017

Durch die zunehmende Automatisierung im Maschinen- und Anlagenbau fallen immer größere Datenmengen – »Big Data« – an. Für die Analyse und Verarbeitung dieser komplexen Daten hat das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und weiteren Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft das Projekt »SAKE – Semantische Analyse Komplexer Ereignisse« initiiert. Am 14. November 2017 präsentieren die Partner ihre Ergebnisse und informieren über den aktuellen Stand der Forschung in den Bereichen »Smart Data« und »Maschinelles Lernen«.

© Foto Fraunhofer IAIS

Immer mehr Prozesse der industriellen Produktion werden durch Sensoren aufgenommen und überwacht. Ließen sich die dabei entstehenden enormen Datenmengen zentral und in Echtzeit auswerten, könnten mit den Ergebnissen die Abläufe im Unternehmen optimiert und dadurch die Produktionskosten erheblich gesenkt werden. Ziel des SAKE-Projekts ist die Entwicklung einer Plattform für die effiziente Integration und Verarbeitung von Strömen heterogener Ergebnisdaten. An dem durch das BMWi geförderten Projekt beteiligen sich neben dem Fraunhofer IAIS die USU Software AG, Heidelberg Druckmaschinen AG, AviComp Controls GmbH, Ontos GmbH sowie die Universität Leipzig.

Mit der Plattform soll eine »Big-Data-Toolbox« für die Verarbeitung von über Sensoren aufgenommenen Daten entstehen, insbesondere für Maschinenbau, Produktion und IT-Monitoring. Aus vorgefertigten Modulen lassen sich damit künftig individuelle Anwendungen für unterschiedliche Einsatzzwecke realisieren. Die am Projekt beteiligten Industriepartner evaluieren die einzelnen Bausteine der Toolbox in der Praxis.

SAKE – Ergebnispräsentation in Berlin

Zur Präsentation der SAKE-Projektergebnisse laden die Projektpartner herzlich ein.

Wann: 14. November 2017 | 14 bis 18 Uhr
Wo: Berlin – Crowne Plaza Hotel Potsdamer Platz (Hallesche Straße 10)
Anmeldung: Anmeldungen nimmt Ulrike Petersen entgegen.
Teilnahme: Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos.

Aktuelle Forschung zu den Themen Smart Data und Maschinelles Lernen

Teilnehmer und Teilnehmerinnen der Ergebnispräsentation erfahren, wie Industrieunternehmen mithilfe der SAKE-Verfahren ihre Maschinen und Anlagen prädiktiv überwachen lassen und wie Big Data und Machine Learning dem Fachpersonal Unterstützung bei Entscheidungen bieten. Anhand von Ergebnisberichten sowie Vorträgen können sie sich zum aktuellen Stand der Forschung im Bereich Smart Data und Maschinelles Lernen informieren. Best Practices aus der Industrie runden das Programm ab.

Agenda

14:00

Begrüßung
Volker Genetzky (BMWi)

14:10

Zur Motivation des Projektes
Henrik Oppermann (USU Software AG, Konsortialführer)

14:35

Ergebnisberichte

    Technische Sicht
    Prof. Dr. Axel Ngonga (Uni Leipzig und Uni Paderborn), Dr. Hans-Ulrich Kobialka (Fraunhofer IAIS)

    Use Cases der Projektpartner Wilfried Schumacher-Wirges (Heidelberger Druckmaschinen AG), Tobias Rauchfuss (AviComp Controls GmbH), PD Dr. Marco Huber (USU Software AG)

15:20

Pause

15:35

Best Practice – geladene Vorträge
(jeweils Vortrag / Fragen / kurze Diskussion)

    Maschine Learning: Baustelle 4.0 – Optimierung durch Logistic Insight
    Yvette Körber (Amberg Loglay AG)

    Herausforderungen der Mitglieder des VDMAs im Zeitalter der Digitalisierung
    Thomas Riegler (VDMA, AK-Leiter Big Data im Maschinenbau)

    Vernetzung von Maschinen und Kunden als Basis für Smart Data und Smart Services
    Bernd Bertram (Symmedia GmbH)

17:30

Verwertung und Ausblick

PD Dr. Marco Huber (USU Software AG)

Ca. 18:00

Ende der Veranstaltung