Die TU Dresden hat gemeinsam mit Partnern das Forschungsprojekt „FEE - Frühzeitige Erkennung und Entscheidungsunterstützung für kritische Situationen im Produktionsumfeld“ gestartet. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Vorhaben über drei Jahre im Rahmen der Big-Data-Initiative mit insgesamt rund 3,5 Millionen Euro. Die Professur für Prozessleittechnik von Prof. Leon Urbas an der TU Dresden erhält 237.000 Euro. Ziel des Forschungsprojekts FEE ist es, Produktionsanlagenfahrern zukünftig Assistenzsysteme zur Verfügung zu stellen, die sie bei Entscheidungsprozessen bei der Führung Ihrer Anlagen in kritischen Situationen unterstützen und entlasten können. Die Systeme sollen Wissen nutzen, das mit Hilfe neuartiger Big-Data-Ansätze generiert wird.

In vielen Branchen erlauben nur moderne Automatisierungssysteme und ein hoher Automatisierungsgrad einen wirtschaftlichen Betrieb von Produktionsanlagen auch in Hochlohnländern wie Deutschland. Allerdings führt der hohe Automatisierungsgrad dazu, dass Anlagenfahrer im Gegensatz zu früher kaum Erfahrungen mit dem dynamischen Verhalten der Anlagen und dem Ablauf der industriellen Prozesse sammeln können. Dieses Erfahrungswissen fehlt dann gerade in unerwarteten Betriebszuständen, sodass Bediener dann von der Vielzahl an Alarmen und Meldungen - sogenannten Alarmschauern - überfordert sind. Bei Kontrollverlust können Menschenleben und Umwelt gefährdet werden und große Schäden an Vermögungsgütern sowie teure Produktionsausfälle folgen. Die Assistenzsysteme, die im Projekt FEE entwickelt werden, sollen hier Abhilfe schaffen.

Die Professur für Prozessleittechnik der TU Dresden befasst sich mit der Schnittstelle von den Big-Data-Ergebnissen zum Menschen. Ihre Aufgabe ist es, das System für die Nutzer gebrauchstauglich zu gestalten. Dazu führen die Wissenschaftler Interviews mit den Anlagenfahrern durch. Die detaillierte Aufgabenanalyse ist Voraussetzung, um diese Arbeiter später mit dem neu entwickelten System bestmöglich zu unterstützen. Darüber hinaus gestalten die Dresdner Forscher die Interaktionsmöglichkeiten mit dem System so, dass es sich in die Arbeitsabläufe der Nutzer intelligent integrieren lässt. Der Assistent soll frühzeitig aber unaufdringlich bevorstehende Alarme signalisieren und den Nutzer mit innovativen Szenario-Explorations-Möglichkeiten bei der Problemlösung unterstützen. Die Gebrauchstauglichkeit wird durch die TUD-Wissenschaftler über die gesamte Entwicklungszeit in Labor-Usabilty-Versuchen getestet und optimiert.

Weitere Informationen auf der Projekt-Webseite: http://www.fee-projekt.de  

Projektpartner:

• ABB AG Forschungszentrum (Koordinator)
• Technische Universität Dresden/Professur für Prozessleittechnik
• Universität Kassel
• RapidMiner GmbH

Informationen für Journalisten:
Prof. Leon Urbas
Tel.: 0351 463-39614