Große Datenaufkommen beherrschen

Messdatenmanagement durch Standards optimieren

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In der Entwicklung videobasierter Sensorsystme treten aufzuzeich- nende Datenraten von bis zu zwei Gigabyte pro Sekunde auf und stellen neue Anforderungen an Infrastruktur, Datenmanagement, Analyse sowie Archivierung. Für Ingenieure und Techniker im Bereich Messdatenmanagement wird es daher zunehmend wichtiger, standardisierte Systeme zu nutzen, um das große Datenaufkommen zu beherrschen.

Die Autoren: Stefan Bogenrieder, Andreas Egen und Ramona Augenstein, Bertrandt AG, Ingolstadt und Ehningen

Entwicklungen in der Automobilindustrie werden durch Tests, Auswertungen und Simulationen überprüft und abgesichert. Diese Prozesse sind wichtig, um Qualität, Kompatibilität und Sicherheit zu gewährleisten. Als Beispiel dient die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen, bei denen Umfeldsensoren ausschlaggebende Informationen über die Fahrsituation liefern. Hierfür ist eine Vielzahl von Erprobungsfahrten erforderlich, während derer aufgrund der kamerabasierten Datenerfassung enorme Datenmengen anfallen. Diese Daten sind besonders wertvoll, denn sie beinhalten signifikante Informationen für den Produktentstehungsprozess. Ein weiterer Punkt: Prototypen, Messpersonal und Messeinrichtungen sind investitionsintensiv. Um Testergebnisse nachvollziehbar zu machen und kostspielige Testwiederholungen zu vermeiden, ist es wichtig, Messdaten systematisch zu erfassen, transparent zu archivieren und mit intelligenten Analysen eine Effizienzsteigerung zu erreichen.
Stetig wachsende Datenflut
Weiterhin trägt die fortschreitende Entwicklung in den Bereichen Fahrerassistenzsystem (FAS), autonomes Fahren, Umfeldwahrnehmung und Sensordatenfusion dazu bei, dass die Menge an anfallenden Daten überproportional steigt. Eine einzelne FAS-Funktion erzeugt in der Absicherung beispielsweise bis zu fünf Petabyte (fünf Mio. Gigabyte). Zudem verlangt der Gesetzgeber mit der Einhaltung internationaler Vorgaben sowie mit der Nachweis- und Aufbewahrungspflicht von Messdaten von bis zu 30 Jahren besondere Sorgfalt. In den Unternehmen existieren heterogene Insellösungen, um diese Datenflut zu managen. Hierbei lassen sich drei Ansätze unterscheiden:
  • die Verwaltung von Messdaten in dateibasierten Ordnerstrukturen,
  • die Verwaltung in individuell entwickelten Datenbanklösungen und
  • proprietäre Softwarelösungen von Prüftechnik-Anbietern.
Höherer Bedarf an Messungen
Durch die Variantenvielfalt, zunehmende Komplexität und steigende Funktionalität in den Fahrzeugen sowie der sich stetig weiterentwickelnden Technik erhöht sich auch der Bedarf an Messungen. Diese werden umfassender und aufwändiger. Gleichzeitig trägt die zunehmende Vernetzung von Geräten dazu bei, dass die anfallenden Datenmengen förmlich explodieren. Um diesen Herausforderungen nachzukommen und die Anzahl der unterschiedlichen Datentypen zu vereinheitlichen, steht mit dem Messdatenmanagement-System OpenMDM (Open Measured Data Management) eine standardisierte Lösung zur Verfügung. Es besteht aus unterschiedlichen Komponenten, die von verschiedenen Unternehmen und Partnern gemeinschaftlich entwickelt wurden und jedem Mitglied der OpenMDM-Community zur freien Verfügung stehen.
So sollen Messdaten langfristig und herstellerunabhängig interpretiert, verglichen und zwischen Unternehmen ausgetauscht werden können. Hierbei handelt es sich um einen quelloffenen, frei konfigurier- und erweiterbaren Software-Baukasten, um Messdaten zu verwalten. Grundsätzlich werden offene Standards und Schnittstellen verwendet.
Modulares Datenmodell
Durch die Standardisierung des Datenmodells ist die komponentenbasierte Architektur skalierbar und flexibel auf individuelle Anforderungen adaptierbar. Einmal in das standardisierte ASAM-ODS-Format konvertiert, lassen sich die Daten verschiedenster Messsysteme fachbereichsübergreifend nutzen. Über die miterfassten Metadaten können Versuchsreihen und -aufbauten auch zu einem späteren Zeitpunkt problemlos nachvollzogen werden. Zusätzlich garantiert die Datenspeicherung gemäß des ODS-Standards, dass die Daten auch in Zukunft lesbar sind. OpenMDM speichert Metadaten und Messergebnisse getrennt voneinander ab, wodurch Metadaten zentral und Messdaten aufgrund der Datenmenge unter Umständen auch weltweit verteilt abgelegt werden können.
Mit einer Business Intelligence Lösung ist es möglich, die gemessenen Daten zu analysieren und auszuwerten. Anschließend können Bedeutung, Muster und Trends identifiziert werden. Auf Basis analytischer Algorithmen wird der Big Data-Ansatz verfolgt, aus großen Datenmengen in unterschiedlichen Formaten, teilweise ungenauen Datentypen und Echtzeitdatenströmen, Erkenntnisse zu ziehen.
Aufgrund der modularen Struktur kann das System einfach und flexibel ergänzt werden. Big Data kann durch die Kombination moderner Datenbanktechnik (Hadoop, In-Memory) mit einer Predictive Analytics Software erweitert werden. Dadurch wird eine effiziente Datenhaltung mit anschließender Auswertung realisiert.
Eclipse Foundation: Datenmanagement gemeinsam weiterentwickeln
Seit Oktober 2014 engagiert sich Bertrandt als Mitglied der Eclipse Foundation in der OpenMDM Working Group. Unter dem Dach der Eclipse Foundation haben sich neben den Automobilherstellern Audi, BMW und Daimler auch Zulieferer und Softwareunternehmen zu einer Arbeitsgruppe zusammengeschlossen, um den Umgang mit den bei Tests anfallenden Messdaten gemeinsam verwalten und steuern zu können. Hierbei handelt es sich um eine gemeinnützige Gesellschaft mit der Aufgabe, die Open-Source-Gemeinschaft und ihre Projekte zu leiten. Ziel der Arbeitsgruppe ist es, OpenMDM zum Vorteil der Branche weiterzuentwickeln und die internationale Verbreitung noch intensiver voranzutreiben.
Bertrandt AG
Tel.: +49 7034 656-4037
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