Big Data

Das Vorhaben „VAVID“ ist ein Beispiel für die Förderung im Rahmen der Bekanntmachung „Management und Analyse großer Datenmengen (Big Data)“ vom 20. Februar 2013. Mit der Bekanntmachung sollen FuE-Anstrengungen in Richtung eines branchenübergreifenden Einsatzes von Big Data-Technologien gefördert werden. Die deutsche IKT-Industrie sowie die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Unternehmen insgesamt werden aufgrund der Breitenwirkung der Thematik nachhaltig gestärkt. Darüber hinaus werden wissenschaftliche Fortschritte und Innovationen in dem interdisziplinären Forschungsbereich "Data Science" generiert.

Vergleichende Analyse von ingenieurrelevanten Mess- und Simulationsdaten

Bei der Betrachtung verschiedener ingenieurtechnischer Bereiche fällt ganz aktuell auf, dass sowohl der Umfang als auch die Heterogenität der zur Verfügung stehenden Daten weiter stark zunehmen. So werden etwa bei der virtuellen Produktentwicklung durch immer aufwändigere Simulationsrechnungen und grafische Darstellungen enorme Datenmengen erzeugt, die verarbeitet und analysiert werden müssen. Im Bereich des Systemmonitorings ist es die automatische Erfassung von Sensordaten, also von Messwerten von Maschinen und Anlagen im Praxisbetrieb, die in vielen Anwendungsfeldern eine zunehmend größere Bedeutung erlangt, um Produktionsvorgänge effizienter steuern zu können. Mit dieser Entwicklung geht ein hohes Potenzial für detaillierte Analysen einher, um aus den Datenbeständen handlungsrelevantes Wissen zu extrahieren. Allerdings erweist sich in diesen und auch weiteren Bereichen das bisherige Vorgehen, Daten sowohl unternehmensintern als auch zu externen Partnern zu übertragen, als zu langsam und kaum praxistauglich. Gleichzeitig führt auch die dauerhafte Speicherung von Simulations- und Messdaten zu enormen laufenden Kosten für die entsprechende IT-Infrastruktur. Um detaillierte und neuartige Analyseansätze auch praktisch auf die verfügbaren numerischen Daten anwenden zu können, müssen daher geeignete Methoden zu deren effizienter Verarbeitung und Analyse entwickelt werden. Hierbei sind aufgrund der angestrebten neuen Einsichten solche Techniken von zentraler Bedeutung, die eine vergleichende Analyse von Messdaten gleichartiger Objekte erlauben. 

Das Verbundvorhaben VAVID hat daher das Ziel, neue Techniken für einen effizienten Umgang mit Daten von numerischen Simulationen sowie Messdaten von Sensoren und damit zwei in der Industrie dominanten Datentypen zu untersuchen. Hierzu sollen Kompressionstechnologien für umfangreiche Datenbestände (weiter)entwickelt werden, mit denen dann auch eine Vielzahl von Eingangsdatensätzen durch vergleichende Betrachtungen deutlich komprimiert werden kann. Von  diesem neuartigen objektübergreifenden Ansatz ist ein deutlicher Sprung der Kompressionsraten zu erwarten. Weiterhin sollen Methoden zur Datenextraktion, zum Datenmanagement, zu effizienten Analysen mit Hilfe von Ansätzen aus dem High-Performance-Computing sowie zur interaktiven Visualisierung entwickelt und bereitgestellt werden. Diese Technologien werden in ein Datenmanagementsystem integriert, das eine zentrale Datenhaltung sowie Datenzugriff und -bereitstellung ermöglicht.

Durch die gemeinsame Betrachtung unterschiedlicher Anwendungsbereiche sollen Querschnittstechnologien entwickelt werden, die praktikable Konzepte und Basiswerkzeuge bereitstellen, von denen dann wiederum effiziente anwendungsspezifische Methoden abgeleitet werden können. Dies wird durch die Einbindung von Praxisanwendern aus dem Automobilbereich mit dem Schwerpunkt numerische Simulation sowie aus dem Bereich von Monitoring-Systemen für Windenergieanlagen mit dem Fokus Messdatenverarbeitung unterstützt. Auf diese Weise werden mit Blick auf die Endanwender neuartige Softwarekomponenten realisiert, die vergleichende automatisierte Analysen großer und wachsender Datenmengen und damit neuartige Erkenntnisse für Ingenieure dieser Bereiche ermöglichen. Neben dem Automobil- sowie Windenergiebereich können durch den angestrebten Effizienzgewinn auch Unternehmen anderer Bereiche wie Luftfahrt oder Industrieanlagen ihre Marktposition stärken und ihre Wettbewerbsfähigkeit ausbauen.