
Eine lokale Datenauswertung ist wesentlich günstiger und schneller als die bisherige Big-Data-Analyse. In mehreren Branchen sind Smart-Data-Anwendungen die Zukunft.
Nicht nur die IT-Industrie verspricht sich von Big-Data-Analysen neue und profitable Geschäftsmodelle. Doch die bisher betriebene zentrale Analyse und Datenverarbeitung ist zu teuer und zu langsam. Deshalb ersetzen zunehmend Smart-Data-Anwendungen die bisherigen Big-Data-Analysesysteme. Sie berechnen die Prognosen direkt vor Ort. Die Bahn AG beispielsweise wird demnächst ein wenig umbauen. Der Big-Data-Strategie folgt Smart Data. Umgebaut wird an den ICE-Zügen. Auf deren Achsen wird ein kleines Kästchen mit einer implementierten Big-Data-Analyse angebracht.
Alle relevanten Fahrdaten der Achse, von der Oberflächenbeschaffenheit des Radreifens bis hin zur Temperatur im Radkörper, werden dann direkt vom Computer auf der Achse berechnet und ausgewertet. In Echtzeit berechnet der Algorithmus aus diesen Daten die Wahrscheinlichkeit eines demnächst auftretenden Problems und prognostiziert, wann die nächste Wartung am besten angesetzt werden soll. Diese Daten werden dann an die Betriebszentrale übermittelt. Aus der Big-Data-Anwendung „Achsenkontrolle“ im Umfang mehrerer Terabyte wird die Smart-Data-Anwendung „Wartungsprognose und Vorbeugung gegen Störungen“.
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Beim schwäbischen Maschinenbauer Trumpf in Ditzingen hat man mit solchen Smart-Data-Anwendungen bei Werkzeugmaschinen schon gute Erfahrungen gemacht. „Alles, was prozessrelevant ist, muss auf der Maschine stattfinden“, meint Klaus Bauer, der beim Ditzinger Maschinenbauer die Smart-Data-Analysen vorangebracht hat. So werden bei den Laseranlagen Wärmeeinträge auf den Linsen und die Lichtdurchlässigkeit direkt auf der Maschine analysiert. Die Prognose des Verschmutzungswertes setzt den Zeitpunkt für die nächste Linsenreinigung fest. Den wiederum teilt der Analysecomputer auf der Maschine dem Fertigungsleitstand mit.
Autonom fahrende Autos könnten bald Realität werden
Beim vernetzten Auto werden schon heute Big-Data-Analysen angewandt, um beispielsweise Staus vorherzusagen. Doch das ist erst der Anfang. Die Bordsysteme der Fahrzeuge brauchen Smart-Data-Algorithmen, um dem Fahrer Assistenzfunktionen in einem sehr komplexen Umfeld anbieten zu können. Allein die Empfehlung, langsamer zu fahren, weil sich einige Kilometer entfernt gerade eine Nebelwand aufbaut, setzt ein sehr datenintensives Verfahren voraus. „Beim autonomen Fahren wird das Auto viele solcher Smart-Data-Systeme haben, die nur noch die Ergebnisse ihrer Analysen und Prognosen austauschen, meint der Informatiker Peter Moll. Er ist bei Robert Bosch in Stuttgart für die Entwicklung solcher smarten Analysesysteme zuständig.
Jedes Steuerungssystem im sich selbst steuernden Auto muss aus den Big-Data-Daten von Außentemperatur, Feuchtigkeit, Fahrbahnbeschaffenheit, Radardatenauswertung, Navigationsanalyse und den Betriebsdaten der einzelnen Fahrzeugsysteme die smarten Daten analysieren. Die errechneten Prognosen benötigt das eigentliche Fahrsystem, um das Auto sicher über die Straße rollen zu lassen. Wenn die Entwicklung von smarten Datenanalysesystemen schnell genug ist, können wir nach dem Urteil der Fachleute bereits im Jahr 2024 mit autonom fahrenden Autos auf unseren Straßen rechnen.
