Data-Mining im Brauhaus
Mit einem Kick Off-Meeting bei der Bitburger Braugruppe startete Ende Februar 2019 das Forschungsvorhaben „Datengetriebene Prozessoptimierung mit Hilfe maschinellen Lernens in der Getränkeindustrie“, kurz DaPro. Mit dem damit gestarteten Projekt sollen die Grundlagen einer standardisierten Internet of Things-Architektur (IoT) mit Modulen zur Datenerhebung und -verarbeitung geschaffen werden.
Binnen drei Jahren will das Konsortium die Fundamente für die Brauerei der Zukunft legen. Beteiligt sind die Bitburger Braugruppe, die Augustiner-Brauerei, München, Syskron X, Wackersdorf (Digitalisierungssparte von Krones) und RapidMiner, Dortmund (Analyse-Plattform-Anbieter). Das RIF Institut für Forschung und Transfer unterstützt die wissenschaftliche Koordination des Projekts mit seiner Expertise in den Bereichen Digitale Fabrik und Industrial Data Science und sorgt für den Transfer der Projektergebnisse in Wissenschaft und Praxis.
Ziel des Projekts, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert wird, ist es, eine Art Werkzeugkoffer zur Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung mit standardisierten Data-Mining-Modulen für die Brauereibranche zu entwickeln. Durch die Entwicklung einer IoT-Referenzarchitektur sollen Prozesse von der Datenerhebung am Sensor bis hin zur Speicherung verarbeiteter Daten in der Cloud durch Nutzung bestehender und Entwicklung neuer Datenformate, Schnittstellen und Kommunikationsprotokollen realisiert werden. Die soll die Basis für die Entwicklung und Anwendung der Data-Mining-Module bilden. Durch eine Formalisierung und Generalisierung der Erkenntnisse, so der Plan des Projektkonsortiums, könnte die Systematik auch in andere Bereiche der Getränke- und Prozessindustrie, etwa auf die Herstellung und Abfüllung von Wasser, Limonade oder Saft, übertragen werden. Für häufig auftretende Anwendungsfälle sollen generalisierende Lösungsmuster sowie ein nachhaltiges Betreibermodell entwickelt und bei den Partnern Syskron X und RapidMiner umgesetzt werden. Diese Lösungsmuster und Betreibermodelle sollen dabei eine lukrative Nutzung von Analyse- und Prognoseverfahren demnostrieren.
