Industrie 4.0 in der WZM

Ziel des Projektes „Anonymization4Optimization“ aus dem VDW-Arbeitskreis 2 „Steuerungstechnik“ ist die Anonymisierung von Prozess- und Maschinendaten, um die Datenverarbeitung in der Cloud im Werkzeugmaschinensektor nutzbar zu machen. Das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der TU München und das Fraunhofer Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit (AISEC) in Garching b. München schaffen damit ein gemeinsames Sicherheitsverständnis der cloudbasierten Datenverarbeitung von Werkzeugmaschinenbetreibern und -herstellern.

Datenverarbeitung in der Cloud

Im Zuge der so genannten vierten industriellen Revolution werden Produktionsanlagen und Produktionssysteme immer stärker vernetzt und in ihrer eigenen Intelligenz gesteigert. Hierdurch soll als Fernziel eine selbstorganisierte Produktion ermöglicht werden, sodass eine optimierte Wertschöpfungskette entsteht. Dies wird jedoch nur möglich, wenn die Produktionssysteme Daten austauschen und miteinander kommunizieren können. Neben einer internen Kommunikation (z. B. Intranet oder Fog) ist vor allem eine Kommunikation nach außen, beispielsweise mit einer Cloud, sinnvoll. Am Beispiel einer Werkzeugmaschine würde dies bedeuten, dass rechenintensive Berechnungen ausgelagert werden, da aktuelle Maschinensteuerungen diese Berechnungen nicht in Echtzeit ausführen können. Hat ein Entwickler von Werkzeugmaschinen bzw. Komponenten Zugriff auf gewisse Daten während des Einsatzes seines Produktes, kann er diese nutzen, um die Maschine in der nächsten Generation hinsichtlich der Hardware oder der aktuellen Software zu optimieren. Gleichzeitig ergibt sich auch ein Mehrwert für den Maschinennutzer, der beispielsweise, durch Cloud-basierte Prozessanalysen unterstützt, seine Produktivität steigern oder einen Komponentenausfall vorhersagen kann.

Anonymisierung und IT-Sicherheit

Um diesen Regelkreis der Werkzeugmaschinenoptimierung zu schließen und umzusetzen, muss insbesondere das Vertrauen der Werkzeugmaschinenbetreiber in den Datenschutz und die IT-Sicherheit gewährleistet sein. Um die Bereitschaft der Maschinenbetreiber zu erhöhen, die zur Verfügung stehenden Sensor- oder Systemdaten an den Maschinenhersteller weiterzugeben, muss sichergestellt werden, dass keine sensiblen Informationen das Unternehmen verlassen. Das Forschungsprojekt „Anonymization4Optimization“ adressiert dieses Spannungsfeld, indem die Daten noch im Unternehmen anonymisiert und anschließend verschlüsselt in die Cloud übertragen werden. Gleichzeitig müssen die anonymisierten Daten sinnvolle herstellerseitige Auswertungen erlauben. Dieser Regelkreis ist in Abbildung 1 schematisch skizziert. Im Vorfeld wird dafür definiert, welche Daten als unsensibel, sensibel und kritisch anzusehen sind (in Abbildung 1 in grün, orange und rot dargestellt). Insbesondere technologisches Know-How des Maschinenbetreibers gilt es zu schützen. Hierbei muss auch die mögliche Rekonstruktion kritischer Daten aus unkritischen Daten betrachtet werden. Ein sachgerechter Umgang mit anonymisierten Daten und die Integrität der Funktionen in Cloud und Werkzeugmaschine sollen durch Security-Techniken nachvollziehbar attestiert werden. Dadurch kann sichergestellt werden, dass der Maschinenentwickler nützliche Daten erhält, welche für eine Optimierung, beispielsweise hinsichtlich des dynamischen Verhaltens, genutzt werden können. Für den Anwender wird sichergestellt, dass seine sensiblen Daten geschützt sind.

Laufzeit 01.01.2019 bis 31.12.2020
Förderer Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e.V. (AiF) - Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)