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Projekt „Cosmic-X“

Kollaborative Smart Services für industrielle Wertschöpfungsnetze in Gaia-X

Das Projekt COSMIC-X ist ein Leuchtturmprojekt der Fördermaßnahme „Industrie 4.0 – GAIA-X-Anwendungen in Wertschöpfungsnetzwerken (InGAIA-X)“ und wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Dabei baut es auf dem vorausgegangenen Verbundprojekt KOSMoS auf, das die Realisierung von unternehmensübergreifenden datengetriebenen Geschäftsmodellen ermöglicht.

Logo von Forschungsprojekt COSMIC-X

Das Ziel von COSMIC-X ist darüber hinaus, im Rahmen von Gaia-X Advanced Smart Services (ASS)  bereitzustellen, die zwischen Maschinenbetreiber, Komponentenlieferant und Maschinenhersteller einen transparenten und vertrauensvollen Datenaustausch sicherstellen. So soll das Projekt eine intelligente Optimierung der Lieferkette der Ersatzteilbeschaffung im Maschinen- und Anlagenbau erreichen. Unter den acht Projektpartnern aus Industrie und Forschung begleitet inovex das Projekt als Experte für Data Management und Analytics.

Supply Chain Optimization: Effiziente Prozesse in der Lieferkette

Im Projekt COSMIC-X unterstützt inovex die Anwendungspartner dabei, konkrete Optimierungspotenziale in der Lieferkette für Ersatzteile durch die Verwendung von KI auszuschöpfen.

Eine Optimierung der verschiedenen Prozesse innerhalb einer Lieferkette (Supply Chain) kann Produktions- und Distributionskosten senken und die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens steigern. Dabei können besonders KI-gestützte Verfahren den Verbesserungsprozess unterstützen und teilweise automatisieren. So ist es zum Beispiel möglich, auf der Grundlage von internen und externen Daten den Bedarf an Ersatzteilen kontinuierlich vorherzusagen und dadurch den Warenbestand eines Lagers dynamisch anzupassen. Des Weiteren können Maschinenteile ermittelt werden, die häufig zusammen benötigt werden, wodurch Unternehmen ihr Lager entsprechend optimieren können. Das senkt nicht nur die Lagerkosten, sondern verkürzt auch die Durchlaufzeiten vom Eingang eines Auftrags bis zum Versand.

Zusätzlich verbessern KI-Methoden die Transportlogistik. Dazu wird der Einsatz von Mitarbeiter:innen, Betriebsmitteln und Fahrzeugen unter der Berücksichtigung von dynamischen Veränderungen sowie ökologischen Aspekten optimal geplant. So können zuverlässige Lieferprozesse mit geringstmöglichen Lieferzeiten und einer erhöhten Liefertreue entstehen, die flexibel auf sich verändernde Bedingungen reagieren und robust gegen Störungen sind.

Skizze von Projektaufbau von COSMIC-X

Predictive Maintenance: Wartung zum richtigen Zeitpunkt

Im Rahmen des Projekts COSMIC-X erarbeitet inovex analytische Lösungsansätze, welche die Partner bei konkreten Anwendungsfällen in der Produktion unterstützen.

Ein wichtiges Konzept in der Industrie 4.0 ist Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung). Dabei ist das Ziel, dass die Wartung einer Maschine nicht mehr in festgelegten Intervallen, sondern erst im Falle eines konkreten Bedarfs (aber noch vor dem Ausfall eines Bauteils) durchgeführt wird. Um dies zu erreichen, werden die durch das IIoT gewonnenen Prozess- und Maschinendaten mit verschiedenen Methoden des Machine Learnings (ML) analysiert. So kann der aktuelle Zustand von im Betrieb befindlichen Geräten und ihren Komponenten ermittelt und eine Prognose abgegeben werden, auf welche Weise und zu welchem Zeitpunkt Wartungen erforderlich sind. Da so Instandhaltungsaufgaben nur dann durchgeführt werden, wenn diese wirklich notwendig sind, können Kosten eingespart und Ausfallzeiten reduziert werden.

Machine Learning und Federated Learning bei COSMIC-X

inovex erforscht in COSMIC-X den möglichen Einsatz von unternehmensübergreifender Datenanalyse im Umfeld von Gaia-X.

Im Mittelpunkt der zu erarbeitenden Lösungsansätze, beispielsweise zur bedarfsgerechten Wartung oder zur Optimierung der Lieferketten, stehen ML-Modelle, die Muster in den zugrundeliegenden Daten aufdecken und intelligente Schlussfolgerungen ermöglichen. Eine entscheidende Herausforderung besteht darin, die initialen Modelle in die Produktionsumgebungen der Unternehmen zu integrieren, kontinuierlich mit neuen Daten zu aktualisieren und an veränderte Anforderungen anzupassen. Die korrekte Ausgestaltung der Architektur der ML- und Integrationskomponenten mit Blick auf die besonderen Gegebenheiten der produktiven Nutzung von ML-Modellen ist daher ein weiterer wichtiger Aspekt innerhalb von COSMIC-X, der durch die Anwendung des MLOps-Konzepts unterstützt werden kann. Darüber hinaus bietet der aktuelle Stand der Technik mit föderiertem Lernen (Federated Learning) eine Möglichkeit, die immer wieder aufkommenden Fragen der Datenhoheit und der Verteilung von Produktionsdaten zu lösen. So kann unter Umständen auch die Nutzung von Trainingsdaten über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht werden.

Gaia-X: Ein Ökosystem für Datensouveränität und Infrastruktur

Das Projekt Gaia-X ist eine deutsch-französische Initiative, die sich zum Ziel gesetzt hat, einen stärkeren Austausch und gemeinsame Nutzung von Daten zur Entwicklung neuer Innovationspotentiale zu ermöglichen, indem in jedem Verarbeitungsschritt die Souveränität eines Unternehmens über die geteilten Daten erhalten bleibt. Zur Vernetzung der Teilnehmenden werden allgemeine Regeln und Richtlinien auf der Grundlage von europäischen Regularien sowie Softwarekomponenten entwickelt – die sogenannten Federation Services. Diese lassen sich auf jedem bereits bestehenden Cloud- oder Edge-Technologie-Stack anwenden. So sollen besonders die Dienste, mit denen Daten gespeichert und verarbeitet werden, aber auch die Daten selbst transparent, kontrollierbar, übertragbar und interoperabel gemacht werden – als Gegenpol zu den undurchsichtigen Technologien der nicht-europäischen Cloud-Giganten.

Das digitale offene Ökosystem COSMIC-X soll Daten und Dienste verfügbar machen, zusammenführen und vertrauensvoll teilen können. Dabei findet der Datenaustausch und die Datenintegration aus technologischer Perspektive abhängig von der Konstellation zwischen beliebigen Hierarchiestufen statt, d. h. Edge-Systemen an den einzelnen Maschinen, zentralen Edges einer Fabrik oder Cloud-Infrastrukturen von Herstellern, Betreibern oder Dritten. Um in diesem Austausch den im übergeordneten Projekt Gaia-X definierten Interoperabilitätsstandards gerecht zu werden, sollen die entwickelten Federation Services die Durchgängigkeit zwischen den Stufen sicherstellen. Darüber hinaus folgen die Mechanismen zur Datenspeicherung und -verarbeitung in COSMIC-X den von Gaia-X vorgegebenen Standards zu Datenschutz und Datensicherheit.

Blockchain und Smart Contracts: Vertrauenswürdige Lieferkette

Für den Austausch von Prozess- und Produktionsdaten zwischen den Akteuren in einem Wertschöpfungsnetz ist gegenseitiges Vertrauen erforderlich, das neben der grundsätzlichen Gewährleistung von digitaler Souveränität zusätzlich auf der Basis der Umsetzung von höchsten Sicherheitsanforderungen im Ökosystem aufbauen kann. Um speziell Verbindlichkeit und Validierung von Transaktionen und Austausch von Informationen zwischen Partnern in einer Lieferkette sicherzustellen, kann die Blockchain-Technologie hilfreich sein. Hier wird kein zentraler Datenspeicher verwendet, sondern die Daten liegen in einem Netz aus unabhängigen Servern dezentral und transparent bei allen Beteiligten vor. Über verschiedene Konsens-Algorithmen einigen sich die einzelnen Netzknoten auf die Korrektheit von Zustandsänderungen. Der neue Zustand wird anschließend auf jedem Server zusätzlich zu vorangegangenen Änderungen gespeichert, sodass eine Kette aus Zustandsänderungen entsteht, die jeder Akteur jederzeit einsehen kann. Dadurch werden der Datenaustausch und Transaktionen manipulationssicher und transparent dokumentiert.

Diese Funktionsweise und Eigenschaften der Blockchain ermöglichen es, Verträge zwischen den Beteiligten in sogenannten Smart Contracts (intelligente Verträge) abzubilden und abzuwickeln. Dabei werden bestimmte Aktionen nach dem Eintreten festgelegter Vertragsbedingungen selbstständig ausgeführt. Zum Beispiel ist es so möglich, sofort nach dem Erkennen von Verschleißerscheinungen an Maschinenteilen die entsprechende Ersatzteile zu im Vertrag spezifizierten Konditionen zu bestellen. In Verbindung mit einem auf der Blockchain basierenden Zahlungssystem, in dem Bezahlvorgänge revisionssicher dokumentiert werden, kann der gesamte Bestellprozess automatisiert und rechtssicher abgeschlossen werden. Im Vergleich zur üblichen manuellen Ausführung der Bestellung von Ersatzteilen können so Kosten eingespart werden.

Projektpartner

Förderung

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Marisa Mohr

Head of Research and Development