Zusammen mit Bayer Technology Services, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und den Unternehmen Claas, der Hilscher, Tönsmeier und dem Fraunhofer IOSB in Karlsruhe wird in diesem Projekt an der Nutzbarmachung großer in Industrie- und Landwirtschaftlichen Prozessen anfallender Datenmengen geforscht. Konkret wird in Agata ein selbstlernendes Assistenzsystem entwickelt, das durch die Beobachtung komplexer Verarbeitungsprozesse in Industrie und Landwirtschaft Zusammenhänge ermittelt und so Fehler, Anomalien und Optimierungsbedarf automatisch erkennt.

Die Hilscher Gesellschaft für Systemautomation entwickelt hierzu notwendige Technologien, die es ermöglichen, Daten genau und über den gesamten Produktionsstandort verteilt zu erfassen. Das Fraunhofer IOSB mit dem Anwendungszentrum Industrial Automation und das DFKI entwickeln auf Basis dieser Daten Verfahren, die Muster und Zusammenhänge in den Prozessdaten herstellen und somit Anomalien finden können. Die Verfahren der Fraunhofer Wissenschaftler basieren auf automatisch und ohne Programmieraufwand des Menschen gelernte Prozessmodelle. Das DFKI hingegen setzt auf die Analyse von Rohdaten, ohne dass detailliertes Prozess- und Modellwissen zu Grunde liegt.

Die weiteren Projektpartner nutzen diese Verfahren dann für Ihre individuellen Anwendungen. So will Bayer Technology Services die entwickelten Verfahren für ein integriertes Plant Asset Monitoring nutzbar machen. Claas-Landmaschinen wird das Assistenzsystem zur Darstellung von Analyseergebnissen implementieren und an das bereits bestehende Produkt Claas-Telematics knüpfen. Tönsmeier möchte die entwickelten Verfahren in ihre Sortiermaschinen für die Rückgewinnung von Wertstoffen aus Abfällen integrieren. So sollen in Zukunft Steuerungs- und Regelungsprozesse optimiert und damit eine Erhöhung der Recyclingquote erreicht werden.

Das Projekt wird mit 2,2 Millionen Euro vom Bundesministerium für für Bildung und Forschung gefördert. Das Projekt wird über drei Jahre gefördert.