Vorstellung PlatonaM

von Natanael Arndt am 26.03.2019

Die zunehmende IT-Vernetzung von Maschinen und Anlagen im industriellen Sektor (Industrie 4.0) stellt eine wichtige informationstechnische Grundlage zur weitreichenden Optimierung von Produktionsprozessen dar. Beispielsweise können durch Sensorik erfasste und über das Internet übertragene Prozess- und Maschinendaten (Internet of Things, IoT) genutzt werden, um die Qualität, Leistung und Verfügbarkeit einzelner Maschinen oder ganzer Anlagen infolge prädiktiver Instandhaltungsmaßnahmen zu erhöhen. Derzeit existieren am Markt jedoch keine Lösungen, die hierfür eine hersteller- und kundenübergreifende Datenbetrachtung erlauben. Dies sorgt dafür, dass vielversprechende Potenziale, wie z. B. verbesserte Prognosen für erforderliche Wartungsintervalle infolge einer breiteren Datenbasis, bislang ungenutzt bleiben. Darüber hinaus stellen hohe Investitionskosten sowie Bedenken hinsichtlich einer sicheren und rechtskonformen Datennutzung die häufigsten Hemmnisse in Bezug auf die Adoption von Anwendungen für Industrie 4.0 in deutschen Unternehmen dar. Vor diesem Hintergrund zielt das Vorhaben PlatonaM darauf ab, hersteller- und kundenübergreifend Maschinendaten als eigenständiges Wirtschaftsgut sicher sowie rechtskonform nutzbar zu machen. Auf Basis der zu erzielenden Projektergebnisse sollen die aus der Plattformökonomie bekannten direkten und indirekten Netzwerkeffekte auf den Anwendungsbereich des prädiktiven Instandhaltungsmanagements übertragen und damit die Voraussetzungen für einen Markt für Maschinendaten geschaffen werden.

Im Rahmen von PlatonaM verfolgt der Projektpartner InfAI Management GmbH das Gesamtziel der Konzeption und Entwicklung einer prozessorientierten IoT-Plattform, welche die Integration, Manipulation, Analyse und servicebasierte Bereitstellung bzw. Nutzung von Maschinendaten unter Erhaltung der Business Privacy methodisch und technisch unterstützt. Als zentrale Ergebnisse werden Architekturmodelle erarbeitet, prototypisch umgesetzt und am Beispiel des prädiktiven Instandhaltungsmanagements evaluiert.

Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2021
Fördergeber: BMWi
Förderkennzeichen: 01MT19005A
Projektpartner: InfAI Management GmbH, Simba n³ GmbH, SITEC Industrietechnologie GmbH, Universität Hohenheim, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML