Fördervorhaben

Als konkrete Anwendung wird im Rahmen des Vorhabens die zielgerichtete Fehlersuche im KFZ mit Hilfe von Oszilloskopen vereinfacht. Die Fehlerdiagnose in Fahrzeugen findet meist noch über proprietäre Diagnosesysteme mittels der On-Board-Diagnose (OBD) Schnittstelle statt. Fehlercodes, sogenannte Diagnostic Trouble Codes (DTC), verweisen allerdings nicht auf die Ursache eines Fehlers, sondern lediglich auf die vom System empfohlenen Teile zum Austausch.

AW 4.0 realisiert eine differenziertere Diagnose für einen gezielten Austausch von Teilen. Dies vermeidet unnötige Reparaturen und sichert eine nachhaltige Reduktion von Ressourcen- und Zeiteinsatz. Das datenbasierte Diagnosesystem soll auch für ältere Fahrzeuge bereitstehen und ist einfach in den Arbeitsalltag von Kfz-Werkstätten zu integrieren. Darüber hinaus kann die Plattformtechnologie in weiteren Bereichen wie der Überwachung von Industrieanlagen oder Elektroantrieben übertragen werden.

Meist werden Forschungs- und Bauprojekte von verschiedenen Teams und Unternehmen gemeinsam bearbeitet und bedürfen bislang, nicht zuletzt aufgrund der sensiblen Daten und zum Schutz des eigenen Know-hows, eines hohen Reiseaufwands. Das Fördervorhaben verfolgt daher das Ziel, mithilfe eines kollaborativen Programm-Managements die digitale Zusammenarbeit der verteilten Teams unter Einhaltung der notwendigen Sicherheitsvorgaben zu ermöglichen.

Auf Basis einer digitalen Infrastruktur können zudem alle Prozesse wie Produktion, Wartung oder Service in einem standardisierten Format über den gesamten Lebenszyklus eines Flugzeugs abgebildet und deren Kosten gesenkt werden, um die Branche dadurch langfristig konkurrenzfähig zu machen.

EuroDaT soll Unternehmen, Wissenschaft und Behörden in die Lage versetzen, schnell, sicher, rechtskonform und weitgehend automatisiert Daten zusammenzuführen und gemeinsamen Auswertungen zugänglich zu machen. Auf diese Weise können sogenannte Datensilos, die beispielsweise aus datenschutz- oder kartellrechtlichen Gründen nicht gemeinsam nutzbar sind, für konsolidierte Analysen durch die Datengeber oder Dritte zugänglich gemacht werden. Basis dafür sind modernste Technologien, kombiniert mit den neuen rechtlichen Entwicklungen. Das Ergebnis ist ein neutraler transaktionsbasierter Datentreuhänder, der die Datengeber, die Auswertungen auf den verschlüsselten Daten und die Empfänger der Ergebnisse entkoppelt.

Um die Anforderungen an EuroDaT und die dahinterliegenden prozessualen, technologischen und rechtlichen Lösungen zu definieren, werden vier Anwendungsfälle detailliert erforscht: die Entwicklung einer bankenübergreifenden Transaktionsdatenanalyse zur Erkennung von Betrug und Finanzkriminalität, die Bestimmung von Nachhaltigkeitsratings für Unternehmen, ein Haushaltsbarometer zum Konsum- und Sparverhalten deutscher Haushalte in Echtzeit sowie eines Systems zur Bereitstellung von Behördendaten, Mikrodaten für Forschungszwecke.

Lernende, Schulen, öffentliche Einrichtungen, Verwaltungen oder Unternehmen werden so befähigt, DSGVO-konform Bildungsdaten auszutauschen und kontrolliert weiterzugeben, ohne mit jedem Beteiligten gesondert individuelle Vereinbarungen schließen zu müssen. Das erleichtert die Interaktion der Akteure in föderalen Systemen und eröffnet neue Möglichkeiten bei der Verarbeitung der hoch schützenswerten Bildungsdaten.

Das Konsortium entwickelt Advanced Smart Services, verschiedene Dienste auf Basis von datensicheren KI-gestützten digitalen Assistenten, um Lernende bei der Bildungs- und Berufsorientierung zu unterstützen oder Bürger:innen beim lebenslangen Lernen durch digitale Weiterbildungsassistenten zu begleiten. Das MERLOT-Projekt demonstriert mit diesen Use-Cases, dass trotz dezentraler Datenhaltung auf Grundlage der Gaia-X Federation Services Architektur eine Verarbeitung von hochsensiblen Bildungsdaten mittels KI-Methoden möglich wird, ohne den Datenschutz, die Datensouveränität der Lernenden und anderer Datenquellen zu gefährden.

Ein in MERLOT entwickelter Marktplatz für zertifizierte digitale Dienste gewährleistet einerseits die sichere und verantwortungsvolle Bereitstellung und Nutzung der Daten gemäß den europäischen Werten und Regeln in einem für alle Anbieter offenen transparenten Ökosystem. Lernende, Schulen, öffentliche Einrichtungen, Verwaltungen oder Unternehmen können so Dienste aus einer vertrauenswürdigen Quelle auswählen und den für ihre Zwecke passenden einsetzen. Aus der Sicht der Lehrenden stellen die auf dem MERLOT-Marktplatz gelisteten Angebote eine Art “Whitelist” dar, das heißt, diese Dienste und Content-Angebote müssen Minimalstandards bezüglich Datenschutz, Zugang, Nutzung, Auffindbarkeit, Qualität und so weiter genügen. Das Auffinden von relevanten fachspezifischen und fachübergreifenden Diensten, die bedenkenlos in der Schule eingesetzt und von Lehrenden und Lernenden genutzt werden können, wird so nutzerfreundlich ermöglicht. Die auf
dem Marktplatz gelisteten KI-basierten Dienste müssen zudem hohe Transparenzanforderungen erfüllen, um die Schaffung von Nachvollziehbarkeit aktiv zu unterstützen.

Die Entwicklung des MERLOT-Marktplatzes wird in öffentlich-privater Partnerschaft vorangetrieben. Der Marktplatz ermöglicht dynamischen Wettbewerb, Innovation und neue Arten der Kooperationen unter Bildungsdienstanbietern. Die Entstehung vielfältiger digitaler Werkzeuge zur individuellen Bildungs- und Kompetenzentwicklung wird gefördert und damit Chancengleichheit sowie Bildungsgerechtigkeit insgesamt verbessert.

In den praktischen Anwendungsbeispielen werden die Daten von Anwenderinnen und Anwendern aus unterschiedlichsten Bereichen, Behörden ohne und mit Unternehmensbezügen verfügbar gemacht, sodass Nutzer:innen aus Organisationen digital auf vernetzte Daten zugreifen, diese schnell und sicher für die jeweils vertraglich vereinbarten Zwecke nutzen und mit anderen Verwaltungs- und Bildungsbereichen sowie kleinen und mittelständischen Unternehmen teilen können.

Für KMU wird es durch POSSIBLE möglich werden, die eigenen Daten sicher, transparent und DSGVO-konform mit anderen Organisationen auszutauschen. Im Bereich öffentlicher Sektor sollen beispielsweise nicht öffentliche, vertrauliche Geodaten aus der Verwaltung Gaia-X-konform bereitgestellt und eine Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Messengerdiensten geschaffen werden.

Im Bildungsbereich entstehen Analyse- und Empfehlungsservices, die Gaia-X-konforme Verknüpfungen von Bildungs- und Verwaltungsdaten ermöglichen und daraus Mehrwerte generieren. Hierbei werden etwa individuelle Lernpräferenzen und -ziele erfasst, um Weiterbildungen zu empfehlen, oder skillbasierte Daten verknüpft, um Kompetenzlücken zu finden und Maßnahmen zur Personal- und Organisationsentwicklung zu planen. Die Services werden über einen Katalog im POSSIBLE-X Ökosystem bereitgestellt.

Derzeit basieren viele föderierte Cloud-Dienste auf Workloads, die an mehreren Orten verteilt und über das öffentliche Internet miteinander verknüpft sind. Um bei kritischen Anwendungsfällen die Interaktion zwischen Cloud-Anbietern und dem anwendenden Unternehmen zu ermöglichen, müssen alle Elemente der Verbindung wie zum Beispiel Unternehmensnetz, Anschlussanbieter, Netzbetreiber, Internetknoten sowie der Cloud-Anbieter technisch integriert werden. TELLUS adressiert dieses Szenario und verfolgt das Ziel über integrierte Softwareinstanzen und homogene Schnittstellen ein Overlay über Anbietergrenzen hinweg aufzuspannen.

Dafür setzt das Konsortium drei spezifische Beispiele aus der Industrie um. In einem Use Case „Equipment-as-Service (EaaS) – Pay by Part“ sollen Unternehmen künftig als Kunden Laservollautomaten zur Blechverarbeitung nutzen können, ohne diese kaufen oder leasen zu müssen. Stattdessen wird pro verarbeitetem Werkstück abgerechnet, wodurch die Produktion flexibel wird und auf dynamische Veränderungen am Markt reagieren kann. In einem weiteren Use Case übersetzt ein intelligenter Handschuh Bewegungen der menschlichen Hand in digitale Prozesse, die wiederum genutzt werden können, um Anwendungen in Echtzeit fernzusteuern. Der dritte Use Case „Digitaler Zwilling“ zielt darauf ab, mithilfe realitätsgetreuer Abbildungen von Objekten oder Prozessen wesentliche Verbesserungen an Fertigungsprozessen bei verteilten Produktionsanlagen umzusetzen. In allen drei Fällen sind besonders geringe und schwankungsarme Latenzen erforderlich, die über herkömmliche Netzwerkstrukturen kaum zu realisieren sind.