Projekt Flex4Apps: Datenanalyse optimiert cyber-physische Systeme in Telekommunikation und Gebäudeautomation

Pressemitteilung SCAI / 12.12.2016

Moderne Infrastrukturen für die Telekommunikation oder die Gebäudeautomation sind komplexe Systeme. Sie bestehen beispielsweise aus softwaretechnischen Komponenten, elektronischen Elementen und Sensoren, die oft über das Internet miteinander kommunizieren. In solchen cyber-physischen Systemen (CPS) fallen große Mengen an Daten an. Die Analyse dieser Datenvolumina – online und offline – stellt eine wissenschaftliche Herausforderung dar. Im Projekt »Flex4Apps« geht es daher darum, mittels Datenanalyse die Prozesse in CPS besser zu verstehen, die Systeme fehlertoleranter und verlässlicher zu gestalten und neue Dienstleistungen zu ermöglichen.

© Foto Fraunhofer SCAI

»Der deutsche Beitrag im internationalen Konsortium konzentriert sich auf die Datenanalyse«, sagt Prof. Dr. Jochen Garcke, Abteilungsleiter »Numerische datenbasierte Vorhersage« am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI. Basierend auf den im CPS erhobenen Daten, so Garcke, werden Zusammenhänge zwischen Monitoring-Datensätzen und beobachtbaren Anomalien untersucht, mit dem Ziel geeignete Parameter zur Beschreibung der Systemzustände von CPS zu identifizieren. Außerdem sollen Verfahren zur Beschleunigung der Datenanalyse erforscht werden.

Ziel von »Flex4Apps« ist es, zusammen mit den belgischen Projektpartnern die Nutzungsmöglichkeiten von CPS unter Berücksichtigung der gesamten Datenverarbeitungskette durch umfassende Lösungen zu verbessern. So soll durch den Einsatz von Cloud-Ressourcen und mit Hilfe domänenübergreifender Datenanalysewerkzeuge ein Rahmen für die Systemüberwachung entstehen. Dies kann man sich folgendermaßen vorstellen:

Die einzelnen Komponenten eines CPS zeichnen jedes Detail ihres Zustands sekundengenau auf. Die Analyse dieser Masse an Daten ist durch Menschen jedoch nur unter hohem Zeitaufwand zu bewerkstelligen, da es an Werkzeugen zur Vorverarbeitung mangelt, die die Daten in kritische und unkritische Meldungen unterteilen. Häufig wird eine Analyse daher nur im Fehlerfall betrieben.

Mit »Flex4Apps« wird es möglich werden, den Gesamtzustand des Systems aus den Zusammenhängen der gesammelten Daten zu erschließen und somit einerseits vor einem Fehler warnen zu können und andererseits Defekte, die bisher aufgrund ausgebliebener Fehlermeldungen unerkannt blieben, zu entdecken. Die Erstellung domänenspezifischer Tools, die laufend an die Veränderungen des Systems angepasst werden müssen, entfällt.

Erprobt wird das Zusammenwirken dieser Analyse- und Steuerungswerkzeuge an Anwendungsbeispielen aus der Praxis der Projektpartner.

Das Fraunhofer-Institut SCAI ist auch beteiligt am Projekt VAVID im vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Big-Data-Programm. In diesem Projekt werden Daten aus dem Condition-Monitoring von Windenergieanlagen untersucht. Die von SCAI und den Projektpartnern aus Industrie und Forschung gewonnenen praktischen Erfahrungen werden in »Flex4Apps« eingebracht. Insbesondere sollen mathematische Zusammenhänge bei der Datenanalyse des Condition-Monitorings von Windenergieanlagen und den dort auftretenden Zeitreihendaten mit den in Anwendungsfällen von »Flex4Apps« betrachteten zeitabhängigen Daten aus der Gebäudeautomation untersucht werden.

Im deutschen Teil des Vorhabens »Flex4Apps« engagieren sich die Industriepartner:

  • NXP Semiconductors Germany GmbH, Hamburg,
  • Nokia, Nürnberg,
  • T-Systems Multimedia Solutions GmbH, Dresden,
  • Provedo Automation GmbH, Leipzig,
  • Genode Labs, Dresden,
  • HiConnect GmbH, Mittweida, sowie die
  • Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., vertreten durch das Fraunhofer-Institut IIS, Institutsteil Entwurfsautomatisierung EAS, Dresden, und das Fraunhofer-Institut SCAI, Sankt Augustin.

Ansprechpartner für den Gesamtverbund und Ansprechpartner für Deutschland ist Johannes Berg, NXP.

Der deutsche Teil des Gesamtvorhabens »Flex4Apps« wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) über das Cluster ITEA 3 der europäischen Forschungsinitiative EUREKA gefördert. Das BMBF beteiligt sich mit einer Fördersumme von 2,73 Millionen Euro.