Im Rahmen der Digitalisierung und der digitalen Transformation fallen mittlerweile in fast allen Lebensbereichen Daten an, deren Nutzung erhebliche wirtschaftliche, wissenschaftliche und gesellschaftliche Potenziale entfalten kann. Die professionelle Nutzung von Daten steht jedoch vor einer Reihe von Herausforderungen und Problemen:

• Mangel an Fachwissen und Fachkräften

• Technische Herausforderungen einer unzureichenden Datenintegration
und Schnittstellenproblemen

• Fehlendes Vertrauen, sensible Daten und das eigene Know-how
an externe Dienste und Unternehmen auszulagern

Diese Probleme greift das mit 2.7 Mio EUR dotierte Leitprojekt PRESENT auf und löst sie mit einer neuen Software-Architektur mit innovativem Security-by-Design-Ansatz, die selbst für sensibelste Daten geeignet ist, höchsten Sicherheitsanforderungen genügt und so benutzerfreundlich ist, dass keine Statistik- oder Informatikexperten zur Bedienung nötig sind.

Die gewählten Anwendungsgebiete Produktion, Gesundheitswesen und Gebäudemanagement, haben das gemeinsame technische Ziel, eine allgemein zugängliche Algorithmen-Sammlung zur Analyse von Zeitreihen aufzubauen. Diese Sammlung wird den State-of-the-Art der Zeitreihenanalyse umfassen und richtet sich direkt an Unternehmen – vor allem KMU, die diese lokal einsetzen können.

Worum geht’s im Detail – Projektbeschreibung

Im Rahmen der Digitalisierung und der digitalen Transformation fallen heute Daten fast immer und überall an; dies bedeutet jedoch nicht, dass sie auch verfügbar sind und dass sie genutzt werden können. Die unterschiedlichen Phasen der Digitalisierung bereiten unterschiedliche Probleme – von der Datenakquise über Prozessanpassungen bis zur Datenanalyse.
Die Datenanalyse stellt dabei eine besondere Herausforderung dar, da sie in vielen Fällen idealerweise kontinuierlich zu erfolgen hat, Fachwissen erfordert und meist nicht ausgelagert werden kann, etwa zur Wahrung von Betriebsgeheimnissen oder aufgrund von Datenschutzanforderungen.

Die häufigste Form der Datenanalyse ist die sogenannte Zeitreihenanalyse. Was Zeitreihendaten von anderen Daten unterscheidet, ist, dass die Analyse zeigen kann, wie sich die Variablen im Laufe der Zeit verändern. Zeitreihendaten können für Prognosen verwendet werden, d. h. für die Vorhersage künftiger Entwicklungen auf der Grundlage historischer Daten. Die Zeitreihenanalyse hilft Organisationen, die Ursachen von Trends oder systemischen Mustern im Zeitverlauf zu verstehen.
Die Zeitreihenanalyse wird für dynamische Daten verwendet, d. h. für Daten, die im Laufe der Zeit schwanken. In Branchen wie dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Produktion wird die Zeitreihenanalyse häufig eingesetzt, da sich Währungskurse, Umsätze und andere Marktentwicklungen ständig ändern. Ebenso ist die Zeitreihenanalyse für die Vorhersage des Wetters der nächsten Tage bis zum Klimawandel in den kommenden Jahrzehnten geeignet. Sozialwissenschaften, Medizin, Ökonomie oder Ökologie – die Liste der Anwendungsgebiete ist lang und wird zunehmend länger.

Die Nutzung der Zeitreihenanalyse stellt für viele Organisationen eine Herausforderung dar; für KMU sind diese Herausforderungen jedoch oft unüberwindbare Hindernisse:

Diese Probleme adressiert das Leitprojekt PRESENT: PREDICTIONS FOR SCIENCE, ENGINEERING N‘ TECHNOLOGY, das per 01.03.2023 gestartet wurde. Es sucht nach praktikablen  Lösungen – insbesondere für KMU. Um die Allgemeingültigkeit der angestrebten Lösung zu demonstrieren, umfasst das dreijährige, FFG-geförderte Projekt exemplarisch drei unterschiedliche Anwendungsgebiete:

Alle Anwendungsgebiete haben das gemeinsame technische Ziel, eine allgemein zugängliche Algorithmen-Sammlung zur Analyse von Zeitreihen aufzubauen. Diese Sammlung wird den State-of-the-Art der Zeitreihenanalyse umfassen und richtet sich direkt an Unternehmen – vor allem KMU, die diese lokal einsetzen können.

Diese Sammlung löst die oben genannten Probleme:

Der Mangel an Fachwissen wird durch Lehrmaterial mit Erläuterungen behoben; in Kooperation mit externen Partnern (z.B. Cluster, Interessenverbände) werden darauf aufbauende Schulungen angeboten (train the trainer), die sich speziell an KMU richten.

Der notwendige Überblick wird durch eine sinnvolle Vorauswahl von Methoden und Software-Tools hergestellt. Weiters wird im Leitprojekt ein Entscheidungsbaum erarbeitet, der mit einfach verständlichen Fragen zur empfohlenen Technik/Methode/Software führt.

Durch die Schulungen und die allgemein zugänglichen Informationen, Algorithmen und Werkzeuge, werden KMU in die Lage versetzt, Zeitreihenanalysen selbstständig durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren. Ein kontinuierlicher, nachhaltiger Prozess kann so gestartet werden.

Das Projekt setzt dabei auf Security-by-Design; d.h. es wird von Anfang an sichergestellt, dass alle Daten im Haus bleiben. Mittels Edge-Computing „wandern die Algorithmen zu den Daten und nicht umgekehrt“ (On-Premise Data Processing). Die Algorithmen und die Art ihres Einsatzes entsprechen dabei höchsten Sicherheitsanforderungen (signierter Code, Sandboxing, etc.).

Dieses Konzept wirft viele wissenschaftliche Fragen auf, die das PRESENT-Konsortium auch mit Hilfe praktischer Umsetzungen beantworten wird. Die Verwertungsstrategie basiert auf zwei Säulen: Die Basis-Version der Algorithmen soll als Open-Source Software veröffentlicht werden und bildet die Grundlage für Basisschulungen und Fortbildungen, die sowohl von den Konsortialpartner:innen als auch von extern durchgeführt werden; erweiterte und angepasste Versionen werden von den Projektpartner:innen ins eigene Portfolio übernommen und, wo es sinnvoll ist, auch kommerziell angeboten.

Entwicklungen und Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt werden laufend bei Fachveranstaltungen publiziert. Bei Interesse, sprechen Sie uns gerne an!