Forschungsprojekt Minerva
Datenschutz für
sensible Maschinendaten
Das Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC (Verbundkoordinator) entwickelt im Forschungsprojekt Minerva gemeinsam mit Partnern Technologien für eine Dateninfrastruktur, die mit Technologien aus dem Datenschutz die Sicherheit sensibler Maschinendaten gewährleisten soll.
(Bild: ©leonidkos/stock.adobe.com)
Die Digitalisierung und Vernetzung in der Produktion im Zuge von Industrie 4.0 bietet auch der Werkzeugmaschinenbranche die Chance auf Innovationssprünge: So können die Betreiber von Dateninfrastrukturen kollaborativ trainierte Machine-Learning-Anwendungen anbieten, mit denen einerseits die Anwender die Effizienz und Effektivität ihrer Produktionsanlagen durch vorausschauende Zustandsüberwachung verbessern und andererseits die Maschinenhersteller Optimierungspotentiale in ihren Produkte systematisch identifizieren können. Voraussetzung dafür ist, dass fertigungsrelevante Daten unternehmensübergreifend aggregiert und ausgewertet werden. Demgegenüber steht oft die Sorge, mit der Bereitstellung von Daten geistiges Eigentum abfließen zu sehen und damit Wettbewerbsnachteile zu erleiden.
Lernen aus dem Datenschutz
Im Forschungsvorhaben ‘Sichere kollaborative Verwertung von Werkzeugmaschinendaten mithilfe von Privacy Enhancing Technologies’ (Minerva) wollen die Partner mit Hilfe von Datenschutz-Technologien (Privacy Enhancing Technologies) die Souveränität der Maschinenbetreiber über die Maschinendaten sicher stellen und schützen so deren geistiges Eigentum. Mittels anonymisierter Daten trainieren die Partner Machine-Learning-Modelle für die vorausschauende Zustandsüberwachung von Werkzeugmaschinen, die dann auch ohne die Preisgabe sensibler Daten funktionieren.
Schutz sensibler Daten
Privacy Enhancing Technologies kommen bislang beim Schutz personenbezogener Daten zum Einsatz, um etwa Patienteninformationen anonymisiert auswerten zu können (z.B. mit Differential Privacy). Die Prinzipien dieses Ansatzes übertragen die Projektpartner jetzt auf Daten aus der Werkzeugmaschinenbranche, um das geistige Eigentum der Datengebenden zu schützen. “Werden in der Cloud Machine-Learning-Algorithmen mit betreiberübergreifenden Daten trainiert, könnte dabei etwa nachvollzogen werden, was für ein Werkstück gefertigt wurde (Produktgeometrie), wie die Werkzeugmaschine ausgelastet war, wie viel Energie bei der Fertigung verbraucht und in welcher Geschwindigkeit gefertigt wurde. Das sind aus Anwendersicht sehr sensible Informationen, für deren Schutz wir in Minerva Lösungen entwickeln”, beschreibt Projektleiter Bartol Filipovic den Mehrwert des Forschungsansatzes. Auch ‘Trusted Execution Environments’ und ‘Federated Learning’ kommen in Minerva zum Einsatz. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Fraunhofer AISEC
Das könnte Sie auch interessieren
Deutsche Unternehmen verzeichneten Schäden durch Datenlecks in Höhe von durchschnittlich 4,9Mio.€ pro Fall. Laut einem aktuellen IBM-Report waren gestohlene oder kompromittierte Zugangsdaten dabei der häufigste Angriffsvektor.‣ weiterlesen
NIS-2 sorgt in vielen Köpfen für Unsicherheit. Dabei lässt sie sich gut mit der Hausordnung vergleichen, wie sie in Mehrfamilienhäusern oder Firmengebäuden existiert: Die europaweite Direktive ist das Regelwerk (Hausordnung), dessen Einhaltung Dienstleister (analog zum Hausmeister) für Unternehmen (quasi die Bewohner) sicherstellen. Doch was ist neu an NIS-2? Welche Maßnahmen müssen Firmen umsetzen? Dies erklärt die folgende Checkliste.‣ weiterlesen
Ein an der Technischen Chemie der Universität Duisburg-Essen (UDE) entwickelter 3D-Drucker soll dafür sorgen, dass Seltene Erden, ein wichtiger Bestandteil von Elektromotoren, effizienter genutzt werden können. Das Besondere: Das Baumaterial wird bereits während des Herstellungsprozesses analysiert, so dass eine Qualitätskontrolle in Echtzeit möglich ist.‣ weiterlesen
Durch Industrie 4.0 entstehen Datenräume für unterschiedlichste industrielle Anwendungen. Damit die heterogenen Prozesse und Systeme effizient ineinandergreifen, werden Standards für Datencontainer benötigt. Das Verbundprojekt David, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) über drei Jahre mit rund 290.000€ gefördert wird, forscht daher an einem gemeinsamen Datenraum.‣ weiterlesen
Ein individueller Fahrradsattel bietet viel Komfort, doch sind im Markt erhältliche Sättel meist standardisiert. Fizik, ein Hersteller für Fahrradzubehör, will diesen Umstand mit seinem One-to-One-Programm adressieren. Dabei helfen die 3D-Druck-Technologien von Carbon.‣ weiterlesen
Wenn 2023 das Jahr war, in dem die Welt die generative KI entdeckte, dann ist 2024 das Jahr, in dem Unternehmen diese neue Technologie wirklich nutzen und daraus einen Nutzen ziehen.‣ weiterlesen
Die Blockchain ist vielen aus dem Finanzsektor bekannt, etwa wenn es um Kryptowährungen geht. Doch kann die Technologie auch in anderen Wirtschaftsbereichen einen Mehrwert bieten? Das Ifo Institut hat die Verbreitung der Blockchain untersucht.‣ weiterlesen
Neben der Industrie kann auch die Kultur- und Kreativbranche vom digitalen Zwilling profitieren. Wie? Das zeigt Siemens am Beispiel des Großen Festspielhauses in Salzburg.‣ weiterlesen
Nanorobotik, Quantum Computing oder grüner Wasserstoff: Europas Anteil an globaler Deep-Tech-Finanzierung ist laut einer McKinsey-Analyse auf 19 Prozent gestiegen. Darin beobachtet die Unternehmensberatung auch, dass die Finanzierung seit einigen Jahren rentabler ist als Investitionen in verbrauchernahe digitale Technologien.‣ weiterlesen
Werkzeugbahnen für Zerspanprozesse in CAM-Systemen zu planen erfordert Expertenwissen. Viele Parameter müssen bestimmt und geprüft werden, um die Bahnplanung Schritt für Schritt zu optimieren. Im Projekt CAMStylus arbeiten die Beteiligten daran, diese Aufgabe zu vereinfachen - per KI-gestützter Virtual-Reality-Umgebung.‣ weiterlesen
In einer Studie von Techconsult in Zusammenarbeit mit Grandcentrix wurden 200 Unternehmen ab 250 Beschäftigten aller Branchen zum Thema ESG in ihren Unternehmen befragt. Die Studie hebt die zentrale Rolle der jüngsten CSR-Direktive der EU bei der Förderung von Transparenz und Nachhaltigkeit in Unternehmen hervor. Dabei beleuchtet sie die Fortschritte und Herausforderungen bei der Umsetzung von Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungskriterien (ESG) im Zusammenhang mit der Nutzung von IoT-Technologien.‣ weiterlesen
INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN Leseprobe
Zeitschrift für Industrie 4.0, Internet of Things & Digitale Transformation
Vier KI Use Cases für die Industrie
AappliedAI hat vier KI Use Cases identifiziert, die es dem produzierenden Gewerbe ermöglichen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern. Mit der Anwendung bewährter Technologien können sich die Investitionen bereits nach einem Jahr amortisieren.‣ weiterlesen
Yaskawa-Cobot als mauernder Umwelt-Retter
Hinter jedem erfolgreichen Start-up steht eine gute Idee. Bei RockFarm sind es gleich mehrere: Das Berliner Unternehmen baut nachhaltige Natursteinmauern aus CO2 bindendem Lavagestein. Oder besser gesagt, es lässt sie bauen - von einem Yaskawa-Cobot HC10DTP.‣ weiterlesen
Wie aus Schrott neuer Stahl wird
Mit über 2,2Mio.t verarbeitetem Schrott pro Jahr ist die Swiss Steel Group einer der größten Recyclingbetriebe Europas. Für seinen 'Green Steel', also Stahl aus recyceltem Material, arbeitet das Unternehmen an einem digitalen Zwilling des ankommenden Schrotts.‣ weiterlesen
GenAI stellt Unternehmen vor Herausforderungen
Laut einer aktuellen Studie von Hitachi Vantara betrachten fast alle der dafür befragten Unternehmen GenAI als eine der Top-5-Prioritäten. Aber nur 44 Prozent haben umfassende Governance-Richtlinien eingeführt.‣ weiterlesen
