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Datenanalytik von Siemens hilft CERN beim Betrieb

09.04.2014

Datenanalyse-Software von Siemens verhilft der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) zu einem effizienteren Betrieb seiner Experimente im Large Hadron Collider (LHC).

Grundlage dafür sind Methoden, um aus einer riesigen Flut an Daten schnell die richtigen Schlüsse zu ziehen. CERN ist eines der größten automatisierten Systeme der Welt. Siemens hat dort rund 600 Simatic-Steuerungen installiert.


Die Betriebsdaten aller Anlagen-Komponenten belaufen sich jeden Tag auf mehr als hundert Terabyte. Die Siemens-Software erkennt Muster, in denen bestimmte Meldungen auftreten und entdeckt Zusammenhänge zwischen den Ereignissen.

Sie lernt, welche Ereignisse zu Störungen führen und kann diese vorhersagen. Die Betreiber können die Daten besser beurteilen und schneller die richtige Entscheidung treffen. So reduzieren sich die Standzeiten der Anlagen, und die Experimentplanung wird besser. Siemens stellt die Softwarelösung für CERN diese Woche auf der Hannover Messe vor.

CERN betreibt verschiedene Teilchenbeschleuniger - darunter auch den LHC. Dort sind vier wesentliche Experimente (ATLAS, ALICE, LHCb, CMS) installiert. Unzählige automatisierte Systeme - beispielsweise Vakuumsysteme, Gasversorgung, Kälteanlagen oder Energieversorgung - halten sie am Laufen. Die Steuerungen und Komponenten all dieser Anlagen geben ständig und massenhaft Status- oder Warnmeldungen ab.

Der ganz überwiegende Teil der Meldungen ist für den Betrieb nicht relevant. Viele Sensoren zeigen zum Beispiel Veränderungen der Datenqualität an. Manche Meldungen sind aber wichtig, wenn beispielsweise ein Gerät ausgefallen ist. Die Herausforderung besteht darin, in der Datenflut die Bedeutung der einzelnen Ereignisse einzuschätzen und wirklich wichtige Alarme schnell zu erkennen.

Die globale Siemens Forschung Corporate Technology (CT) entwickelt Analysesoftware für große Datenmengen, weil auch in den Siemens-Bereichen Smart-Data-Lösungen gefragt sind - beispielsweise für die Wartung großer Industrieanlagen oder von Kraftwerken.

Die CT-Forscher setzen auf Methoden des maschinellen Lernens, um Zusammenhänge oder Muster in den Daten zu erkennen. Anhand von Vergleichen mit historischen und aktuellen Daten lernt die Software, die Bedeutung von Ereignissen einzuschätzen und Muster zu identifizieren, durch die sich wichtige Ereignisse ankündigen. Ein weiteres Verfahren, genannt Logical Reasoning, zieht aus diesen Diagnosen Schlüsse, so dass das Programm Erfahrungswissen aufbaut. 

Auf Basis dieser Softwareplattform wird eine umfassende Diagnose-Lösung für CERN unterstützt. Sie ist seit fast einem Jahr im Einsatz, hilft den Ingenieuren, relevante Ereignisse schnell zu erkennen und warnt sie, wenn sich ein Problem anbahnt. Auch die Fehlerbehebung hat sich vereinfacht.

Basierend auf den ermittelten Alarm-Mustern und der Erkenntnisse aus dem Logical Reasoning analysiert die Software systematisch die Ereigniskette, die zu einem Alarm geführt hat. Früher dauerte es manchmal zwei Wochen, um den Ursprung (root cause) eines bestimmten Alarms im System zu finden. Mit der neuen Analysesoftware wissen die CERN-Techniker nach einer halben Stunde Bescheid. (2014.04.3)

Dr. Norbert Aschenbrenner | Siemens InnovationNews
Weitere Informationen:
http://www.siemens.de/innovation

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