{"id":1803,"date":"2017-11-21T14:46:40","date_gmt":"2017-11-21T12:46:40","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=1803"},"modified":"2024-02-07T09:22:03","modified_gmt":"2024-02-07T08:22:03","slug":"pro-opt-abschlussveranstaltung-big-data-anwendungen-in-intelligenten-oekosystemen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/pro-opt-abschlussveranstaltung-big-data-anwendungen-in-intelligenten-oekosystemen\/","title":{"rendered":"PRO-OPT Abschlussveranstaltung – Big Data Anwendungen in intelligenten \u00d6kosystemen"},"content":{"rendered":"

Am 15.11.2017 pr\u00e4sentierte das PRO-OP<\/a>T-Konsortium im Rahmen des Arbeitskreises Big Data<\/a> und Data Analytics in Frankfurt seine Abschlussergebnisse. Die Referenten zeigten auf, wie eine kollaborative Datenanalyse in komplexen \u00d6kosystemen aussehen kann und welche Handlungsempfehlungen sie aus ihren Big Data Projekten ableiten.<\/p>\n

Auch Projektleiterin Dr. Liliana Guzm\u00e1n Rehbein, Projektmanager Dr. Henning Barthel und Hauptabteilungsleiter Dr. Jens Heidrich vom Fraunhofer IESE erl\u00e4uterten die PRO-OPT Plattform, demonstrierten, wie die Reaktionszeiten bei Traceability-Analysen enorm beschleunigt werden konnten und gaben am Ende erprobte Best Practices zur erfolgreichen Umsetzung von standort- und organisations\u00fcbergreifenden Big-Data-Anwendungsszenarien.
\nDass bei Big Data Projekten Technologie alleine nicht ausreiche, sondern Experten mit ins Boot geholt werden m\u00fcssen, dar\u00fcber waren sich alle einige. Zwei dieser Experten waren Dr. Roland Stoffel, Data Scientist bei der DSA Daten- und Systemtechnik GmbH und Oliver Lepp, Projektmanager bei der Audi AG. Sie betonten, dass man in solchen Projekten unbedingt methodisch vorgehen und den Business Use Case von Anfang an in den Mittelpunkt stellen m\u00fcsse.
\nPRO-OPT ist ein vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Energie (BMWi<\/a>) gef\u00f6rdertes Projekt. Volker Genetzky vom Referat \u201eEntwicklung konvergenter IKT\u201c lobte das herausragende Engagement des PRO-OPT Konsortiums, insbesondere die internationale Vernetzung bis hin zur Teilnahme an der Asia Roadshow im Mai 2017. Das sei f\u00fcr solche Projekte nicht selbstverst\u00e4ndlich.<\/p>\n

Die PRO-OPT Plattform: kollaborative Datenanalyse in Smart Ecosystems<\/a><\/h2>\n

In komplexen \u00d6kosystemen wie zum Beispiel in der Automobilindustrie entstehen riesige Datenmengen. In einem Fahrzeug alleine sind schon bis zu 100 Steuerger\u00e4te verbaut, hinzu kommt eine mehrstufige Lieferkette, die vor dem Fahrzeughersteller selbst liegt. Nach der Auslieferung folgt der restliche Lebenszyklus in Form von Werkstattbesuchen oder Connected Car L\u00f6sungen. Im vom BMWi gef\u00f6rderten Projekt PRO-OPT habe sich das Konsortium dazu entschieden, gerade aufgrund der Komplexit\u00e4t des Gesamtsystems die kollaborative Datenanalyse in der Automobilbranche in den Mittelpunkt zu stellen, so Dr. Simon Becker von der DSA Daten- und Systemtechnik GmbH und Dr. Liliana Guzm\u00e1n Rehbein vom Fraunhofer IESE. \u201eSpannend wird es in der Lieferkette immer dann, wenn sich systematische Fehler einschleichen, denn oft h\u00f6rt die Auswertung an der Unternehmensgrenze auf\u201c, sagt Becker. Er betonte das gro\u00dfe Potenzial bei der Optimierung komplexer Produkte und Produktionsprozesse, das die gemeinsame Datenanalyse biete. \u201eMit der PRO-OPT Plattform hat das Konsortium die Basis geschaffen f\u00fcr verteilte Analyse und ber\u00fccksichtigt gleichzeitig das Bed\u00fcrfnis, die Verwendung der Daten zu kontrollieren. Dabei verlassen die Rohdaten niemals die Unternehmensgrenzen, stattdessen werden nur die aggregierten Ergebnisse der lokalen Analysen ausgetauscht.\u201c Guzm\u00e1n Rehbein unterstrich die Wichtigkeit der Datensouver\u00e4nit\u00e4t als Enabler f\u00fcr den \u00fcbergreifenden Datenaustausch: \u201eDie in einem \u00d6kosystem beteiligten Parteien behalten durch Verwendung des Sicherheitsframeworks IND2UCE<\/a> ihre Datenhoheit und k\u00f6nnen kontrollieren, was, wann und wie lange mit ihren Daten passiert. Im konkreten Anwendungsfall der Automobilbranche kann der Zulieferer z.B. definieren, dass bestimmte lokalen Analyseergebnisse nur dann herausgegeben werden, wenn ein Garantiefall vorliegt und nachdem pseudononymisiert wurden. Mit PRO-OPT haben wir die technische Basis geschaffen, kollaborative Datenanalysen in einem \u00d6kosystem durchzuf\u00fchren \u2212 unter Wahrung der kommerziellen Interessen der jeweiligen Unternehmen.\u201c<\/p>\n

Erfolgreiche Umsetzung von Big Data im Unternehmen<\/h2>\n

Big-Data-Projekte in Smart Ecosystems scheitern h\u00e4ufig, weil sie weder auf strategische Unternehmensziele ausgerichtet noch im Rahmen der gesch\u00e4ftlichen und operativen Rahmenbedingungen realisierbar sind. In ihren Vortr\u00e4gen erl\u00e4uterten Oliver Lepp von der Audi AG, Dr. Ansgar Bernardi vom DFKI und Dr. Jens Heidrich vom Fraunhofer IESE ihre Erfahrungen sowie erprobte Best Practices zur erfolgreichen Umsetzung von standort- und organisations\u00fcbergreifenden Big-Data-Anwendungsszenarien. Dabei betonten die Partner insbesondere folgende Aspekte:<\/p>\n

    \n
  1. Business Alignment: Erfolg h\u00e4ngt von konkreten Anwendungsf\u00e4llen ab: Zuerst sollten zielorientierte Analysen des Big-Data-Gesch\u00e4ftspotenzials durchgef\u00fchrt und anschlie\u00dfend durch datengetriebene Strategien erg\u00e4nzt werden.<\/li>\n
  2. Technologie alleine reicht nicht: Technologie ist nur ein Enabler. Sie ist kein Garant f\u00fcr nachhaltige Big-Data-Projekte. Vielmehr ist eine enge Zusammenarbeit von Dom\u00e4nenexperten und Data Scientists<\/a> erforderlich.<\/li>\n
  3. Datenkatalog: Datenquellen-Integration ist oft aufw\u00e4ndig(er): Da (automatisierte) Analyse (formalisiertes) Wissen \u00fcber Datenelemente und interne Zusammenh\u00e4nge voraussetzen, sollten Datenquellen semantisch modelliert werden.<\/li>\n
  4. Features und Analyseverfahren: Die Datenanalyse auf Ist-Daten ist oft wenig aussagekr\u00e4ftig, da in Rohdaten oft m\u00f6gliche Erkenntnisse u.a. im \u201eRauschen\u201c verborgen sind. Durch geeignete (inhaltlich sinnvolle) Zusammenfassungen, Gruppierung usw. werden statistisch signifikante Erkenntnisse m\u00f6glich.<\/li>\n
  5. Datenhoheit: Diese fungiert als Enabler f\u00fcr den \u00fcbergreifenden Datenaustausch. Know-how und IP kann durch Datennutzungskontrolle <\/a>mit IND2UCE gesch\u00fctzt werden.
    \nDie gewonnenen Best Practices aus dem PRO-OPT-Projekt sollen anschlie\u00dfend durch ein gemeinsames Consulting in Smart Ecosystems verwertet werden. Denn wie Volker Genetzky vom Bundesministerium betonte, sollen die Ergebnisse mittel- bis langfristig in einer wirtschaftlichen Anwendung m\u00fcnden.<\/li>\n<\/ol>\n

    Kontakt:<\/h2>\n

    Dr. Simon Becker, DSA
    \nDr. Liliana Guzm\u00e1n Rehbein, Fraunhofer IESE
    \ninfo@pro-opt.org
    \n    www.pro-opt.org<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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