Interview zur EMO 2017: Der Umgang mit Big Data Big Data und die Ingenieure: Hass oder Liebe?

Redakteur: Susanne Reinshagen

Mit gemischten Gefühlen beobachten manche Produktionsexperten die Entwicklungen rund um Industrie 4.0 und Big Data: Sie befürchten, dass Industrie 4.0 zu Algorithmen und Lösungen rund um Big Data führt, die auf lange Sicht das Wissen der Experten überflüssig machen. Entwarnung geben dagegen Ingenieur Alexander Epple sowie Michael Königs vom Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, die auf das Zusammenwirken von Big Data und fachspezifischem Know-how setzen.

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Oberingenieur Alexander Epple, Werkzeugmaschinenlabor WZL an der RWTH Achen.
Oberingenieur Alexander Epple, Werkzeugmaschinenlabor WZL an der RWTH Achen.
(Bild: WZL-RWTH Aachen)

Herr Epple, Sie leiten als Oberingenieur am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen die Abteilung Maschinendatenanalyse und NC-Technik: Wie kamen Sie dazu? Wäre das nicht eher etwas für Mathematiker gewesen?

Alexander Epple: Ich bewundere Mathematiker für ihre mächtigen Algorithmen und ihre Eigenschaft, Probleme mit einem sehr hohen Abstraktionsgrad zu betrachten. Diese Fähigkeiten helfen auch bei der Big-Data-Analyse. In der Produktionswelt gibt es – bedingt durch die Vielzahl an Maschinen und Verfahren – sehr unterschiedliche Arten von Daten. Miteinander vergleichbare Maschinen mit gleichen Prozessen sind daher selten. Rein statistische Ansätze führen unter diesen Voraussetzungen kaum weiter, und abstrakte Big-Data-Ansätze stossen im Produktionsumfeld schnell an ihre Grenzen. Mehr bringt es, produktionstechnisches Wissen, beispielsweise in Form von Modellen, mit den Daten zu verknüpfen. Daher hat auch der Ingenieur seinen Platz in der Big-Data-Welt.

Spiegelt Ihr Team den interdisziplinären Ansatz?

A. Epple: In meinem Team arbeiten sechs Wissenschaftler, die von qualifizierten Programmierern und Maschinentechnikern unterstützt werden. Das Team ist tatsächlich sehr interdisziplinär: Wir verfügen neben Maschinenbauern auch über Informatiker und Elektrotechniker. Ausserdem arbeiten Dr. Marcel Fey mit seiner Maschinentechnikabteilung und ich sehr eng zusammen, da seine Abteilung über umfangreiches Modellwissen verfügt. Zusammen sind wir fast 30 Wissenschaftler. Damit kann man Ideen schon vorantreiben. Momentan sind wir dennoch auf der Suche, um unser Team zu verstärken.

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Wie weit verbreitet ist dieser fachübergreifende Ansatz in der Praxis?

Michael Königs: Insbesondere im Bereich Simulation bestehen am WZL schon lange interdisziplinäre Teams. Auch an anderen Universitäten oder Forschungseinrichtungen hat sich dieses Vorgehen bewährt. Wir stellen aber auch fest, dass interdisziplinäre Teams im Kontext der modellbasierten echtzeitnahen Datenverarbeitung nicht länger nur optional sind. Vielmehr führt zukünftig kein Weg an dieser Zusammenarbeit vorbei. Erst durch die Verknüpfung und das Zusammenbringen von Methoden und Modellen aus unterschiedlichen Fachbereichen kann das erhebliche Potenzial, das mit der Datenauswertung verbunden ist, erschlossen werden.

Zusammenfassend lässt sich somit sagen: Es gab schon immer interdisziplinäre Ansätze, diese werden jedoch zukünftig noch stärker an Bedeutung gewinnen.

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