Plattform zur Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens im Umfeld von Industrie 4.0

Projekttyp Forschungsprojekt im Rahmen des Software Campus
Status laufend
Industriepartner Trumpf GmbH
Gefördert durch Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Beginn 01.01.2019
Ende 31.12.2020

Durch kleine Losgrößen, enorme Vielfalt und immer kürzer werdende Produktlebenszyklen sind Fabriken von einer hohen Dynamik geprägt, die durch manuelle Entscheidungsprozesse nicht mehr effektiv beherrscht werden kann. Informationen, die als wichtige Entscheidungsgrundlage dienen können, liegen durch die zunehmende Digitalisierung im Rahmen von Industrie 4.0 in Form von Daten vor. Diese Daten werden in kürzester Zeit erzeugt und sind teils enorm groß. Um die Daten nutzbar zu machen, müssen sie zuerst mit maschinellen Lernverfahren analysiert werden. Die Ergebnisse der Analysen sind Modelle des maschinellen Lernens, die z.B. zur Vorhersage von Auffälligkeiten, Fehlern und Störungen in Fertigungsprozessen verwendet werden können. Auf Basis solcher Vorhersagen können proaktiv Entscheidungen getroffen werden, die sich auf den Unternehmenserfolg auswirken. Zum Beispiel können Modelle auf Basis von Sensordaten Wartungsintervalle von Maschinen vorschlagen, so dass manuelle Überprüfungen entfallen und Kosten eingespart werden können. Dadurch werden Modelle des maschinellen Lernens zu wertvollen immateriellen Vermögensgegenständen, die aktiv verwaltet werden müssen. Dies erfordert eine Modellverwaltung, bei der nicht nur die Modelle selbst, sondern auch ihr Lebenszyklus und ihre Entwicklung über alle Phasen dieses Lebenszyklus hinweg dokumentiert werden muss.

Insbesondere die Wiederverwendbarkeit von Modellen stellt eine Herausforderung dar, da für verschiedene Anwendungen unterschiedliche Verfahren des maschinellen Lernens verwendet und somit auch viele unterschiedliche Modelle generiert werden. Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine Plattform für die Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens im Anwendungskontext von Fabriken zu entwickeln. In Abgrenzung zu bisherigen Ansätzen in der Modellverwaltung stellt diese Plattform verschiedene Metadaten im Fertigungskontext zur Verfügung, die mit den Modellen verknüpft werden. Die Plattform und die Metadaten sollen es Nutzern erleichtern, Modelle für ihre Anwendungsfälle zu suchen, diese wiederzuverwenden und eigene Modelle mit anderen Nutzern zu teilen. Ebenso ermöglicht sie, Nutzern geeignete Modelle vorzuschlagen. Insgesamt leistet die Plattform einen Beitrag zur Beherrschung der Komplexität verschiedener im Produktionsumfeld eingesetzter Analyseanwendungen.