Anonymisierung von Prozessdaten zur Optimierung von Werkzeugmaschinen unter Verwendung von Cloud-Services (Anonymization4Optimization)
Projektlaufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2020
Projektpartner: Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der TU München, Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken (VDW), Fraunhofer-Institut für angewandte und integrierte Sicherheit (AISEC)
Projekthomepage: https://www.mec.ed.tum.de/en/iwb/research-and-industry/projects/machine-tools/industry-40-for-machine-tools/
Um die Sensibilität von Maschinendaten zu klassifizieren, wurden geeignete Verschlüsselungs- und Anonymisierungsmethode für Werkzeugmaschinendaten definiert, die sowohl den Anforderungen der Endkunden bzw. Anwender als auch der Hersteller gerecht wird. Zudem wurden verschiedene Anwendergruppen identifiziert, die die Daten zeitlich begrenzt nutzen dürfen. Dabei war die Verifikation der Manipulationsfreiheit der Protokolle und Daten von entscheidender Bedeutung. Des Weiteren erfolgte die prototypische Implementierung einer RatterAP, mit der das Ratterverhalten der Werkzeugmaschine ermittelt werden kann. Hierzu wurden die notwendigen und hinreichenden Daten, einschließlich des Sensorkonzepts, bestimmt. Dies ermöglichte die Definition der Steuerungs-Anforderungen und die Entwicklung einer allgemeingültigen Methode zur Implementierung von Cloud-Services in Werkzeugmaschinen. Ferner erfolgte der Aufbau einer Cloud-Infrastruktur mit umfassender Berücksichtigung der IT-Security-Aspekte. Dies beinhaltete die Untersuchung der Potentiale einer private/public Cloud durch die Zusammenführung von Daten verschiedener Maschinen, um die Effizienz und Leistungsfähigkeit zu maximieren.
Veröffentlichungen
