JR-Zentrum für Wissensunterstützte Visuelle Datenanalyse in der industriellen Produktion

Dieses JR-Zentrum strebt nach einer Optimierung des Zusammenspiels zwischen Mensch und Maschine, um effektiver und effizienter relevante Erkenntnisse aus industriellen Fertigungsdaten sowie Produktionsdaten zu gewinnen. Auf dieser Basis können dann die zugehörigen Fertigungsprozesse verbessert, optimiert und auch teilautomatisiert werden.

Durch die Digitalisierung der Fertigungsindustrie werden in sämtlichen Phasen eines industriellen Produktionsprozesses massive Mengen an Datensätzen gesammelt, die meist auch einen zeitlichen Zusammenhang besitzen. Werden diese in Beziehungen zueinander, zum Gesamtprozess und zu Endprodukten gesetzt, und die Beobachtungen in relevanter Weise interpretiert, so können daraus wertvolle Informationen gewonnen werden. So kann der gesamte Fertigungsablauf optimiert werden, etwa in Bezug auf den Umgang mit Umwelteinflüssen oder der Wartung der Produktionsmaschinen.

Die Schwierigkeit eines solchen Unterfangens: Für menschliche Expert*innen kann die schiere Fülle an Daten überfordernd wirken, auch weil sie teilweise widersprüchlich erscheinen können. Für Computersysteme wiederum ist die Erkennung von Trends und Mustern in großen Datenmengen wesentlich einfacher, allerdings fehlt ihnen für die sinnvolle Interpretation der zahlreichen auftretenden Muster schlicht das Expert*innenwissen der Menschen.

Um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine in diesem Kontext zu verbessern, sollen mittels Methoden des Fachgebiets der „Visual Analytics“ (VA) derartige Daten visualisiert werden, um Erkenntnisse abzuleiten. Zu diesem Zweck arbeitet das Team des JR-Zentrums daran, ein im Vorfeld bereits selbst entwickeltes theoretisches Modell aus diesem Bereich für die Praxis in der industriellen Fertigung nutzbar zu machen: Das Modell wurde im erfolgreich abgeschlossenen Projekt „KAVA-Time“ (Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data) entworfen, das sich zum Ziel gesetzt hatte, explizites Expert*innenwissen zu extrahieren, zu formalisieren und in ein VA-System zu speichern, sodass es für automatische Datenanalysen verwendet werden und für Informationsgewinne in den Resultaten sorgen kann.

Die Umsetzung genau dieses Prinzips in die Praxis ist das Ziel des JR-Zentrums, wobei auch großer Wert auf ein intuitives User Interface gelegt wird, das von den Domänenexpert*innen durch visuelle Interaktionsmöglichkeiten wie durch Drag&Drop-Gesten bedient werden kann. So kann den Expert*innen ihr implizites Wissen bewusst gemacht und in explizites Wissen umgewandelt werden, das dann in das KAVA-System eingespeist werden kann. Dabei soll das Modell auf verschiedene Nutzer*innengruppen zugeschnitten werden: Prozesstechniker*innen, Qualitätsmanager*innen, Maschineningenieur*innen und Vertriebsleiter*innen. Seine praktische Nutzung birgt großes Potential zur Optimierung des Einstellens von Produktionsmaschinen, der Verkaufs- und Betriebsplanung und der Suche nach Ursachen von Fehlern in der Fertigungsindustrie. Des Weiteren soll durch solche Systeme auch dem Wissensverlust in den Betrieben durch Abwanderung oder Pensionswellen entgegengewirkt bzw. sollen neue Mitarbeiter*innen mittels des gespeicherten Wissens geschult werden.