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Big-Data-Analysen

Von Big Data zu Smart Data – Dieser Weg wird kein leichter sein

| Autor / Redakteur: Sabine Mühlenkamp / Dr. Jörg Kempf

So können selbst scheinbar gleiche Daten in unterschiedlichen Datenbanken verschiedene Bezeichnungen oder Einheiten besitzen. Und schon gar nicht kann ein Algorithmus etwas mit Freitexteingaben, etwa in Formblättern der Instandhaltung, anfangen, in denen die Aussagen „Ventil klemmt“, „Ventil funktioniert nicht“ und „Ventil fährt nicht auf“ das Gleiche bedeuten.

Big-Data-Analysen – auf der Suche nach dem neuen Gold

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Big-Data-Analysen – auf der Suche nach dem neuen Gold

29.10.17 - Es ist ein Spiel der ganz großen Zahlen: Big-Data-Analysen werden als eine der Säulen angesehen, um Prozesse zu optimieren, Standorte effizienter zu gestalten, neue Geschäftsfelder zu generieren oder schlicht die Nase im globalen Wettbewerb etwas weiter vorne zu haben. Dass hier immense Potenziale liegen, ist Konsens – die Herausforderung liegt jedoch an anderer Stelle. lesen

Bei Stellungsreglern gibt es zudem die Problematik, dass sich die Daten erst gar nicht herauslesen lassen, weil die dafür notwendige Kommunikation entweder nicht konfiguriert wurde oder von der Datenübertragungsrate nicht die notwendige Kapazität aufweist (z.B. bei Hart).

Und wenn man noch weiter in die Tiefe schaut, stellt sich die Frage: Unterscheiden sich die Abtastraten der einzelnen Signale und müssen diese vor der Analyse auf eine gemeinsame Referenzzeit übertragen werden (Zeitsynchronisation)?

Für die Validierung der eingesetzten Modelle stehen verschiedene, mehrjährige Datensätze mit historischen Prozessdaten von einer automatisierten prozesstechnischen Anlage zur Verfügung. Diese beinhalteten u.a. Werte zu den Messgrößen Ventilhub, Druck und Durchfluss. Zusätzlich wurden aufgetretene Fehler der Ventile innerhalb des Aufzeichnungszeitraumes mit Zeitstempel und Beschreibung dokumentiert. Die vorliegenden Datensätze werden in einen Trainings- und einen Testdatensatz unterteilt. Durch die Optimierung der Modellparameter unter Verwendung des Trainingsdatensatzes werden die Modelle an das zu untersuchende Ventilverhalten angepasst. Mithilfe des Testdatensatzes werden die Modelle anschließend validiert und das Ergebnis evaluiert.

Es gibt noch Aufgaben für die Zukunft

Insgesamt konnten bereits ein hoher Anteil der Fehler richtig erkannt und die Informationen für den Anwender entsprechend aufbereitet werden. Allerdings wurden auch einige Fehlalarme (False Positives) durch die Modelle ausgegeben. „Noch haben wir fälschlicherweise zu viele ‚defekte‘ Ventile detektiert, die aber eigentlich keinen Fehler hatten. Hier muss noch weiter geforscht werden und Ursachenforschung kostet Zeit“, mahnt Pötter. „Daher haben wir sicher nicht alles erreicht, was wir gehofft haben. Wir haben zwar viele Daten, aber manchmal einfach noch nicht die richtigen.“

Gelohnt hat sich SIDAP für Pötter aber schon deshalb, weil sich nun viele Informationen besser einordnen lassen und deutlich wurde, was nicht möglich ist. Eine Konsequenz daraus ist z.B., dass man nicht alle Fehler über Modelle abbilden kann und dass man andere Messdaten benötigt.

Daraufhin wurden gezielt Versuchsstände entwickelt, auf denen ein beschädigtes Ventil getestet und ermittelt wurde, wie sich das Verhalten bei einem Fehler über die Zeit ändert. Daraus lassen sich wiederum neue Rückschlüsse ziehen. Schließlich geht es bei Weitem nicht nur um das frühzeitige Erkennen von Fehlern.

„Es wäre natürlich wünschenswert, wenn letztendlich daraus sogar Rückschlüsse auf die Weiterentwicklung der Regelarmaturen gezogen werden, oder die Ventile besser an die tatsächlichen Bedingungen der Anlage angepasst werden könnten“, so Pötter abschließend.

Wie geht es mit dem SIDAP-Projekt weiter, welche Aufgaben stehen an? Im Interview auf der nächsten Seite gibt Prof. Birgit Vogel-Heuser, Lehrstuhl für Automatisierung und Informationstechnik, Technische Universität München, Einblick in die nächsten Schritte.

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