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QZ 12/2018

Segen und Fluch von Big Data

Über Zuverlässigkeitsanalytik und gesellschaftliche Verantwortung

Aus Kundensicht ist die Zuverlässigkeit eines Produkts in Bezug auf die Nutzungsphase seit jeher eines der wichtigsten Kriterien bei der Kaufentscheidung. Die rasante Entwicklung von technisch komplexen Produkten führt heute dazu, dass mit zunehmenden Funktionalitäten auch große Mengen an Daten und Informationen erzeugt werden. Große Datenmengen oder Big Data entstehen durch den Betrieb eines Produkts und durch den Nutzer selbst. So werden bei Autos mit Navigationssystem bereits deren GPS-Koordinaten aufgezeichnet oder Betriebsdaten wie Anlasser-Startzyklen gezählt. Bei diesen Daten handelt es sich im Kern um betriebs-, last- und nutzerspezifische Informationen.

Prof. Stefan Bracke (© privat)

Prof. Stefan Bracke (© privat)

Prof. Stefan Bracke arbeitete nach seiner Promotion im Bereich Unternehmensqualität bei Porsche. Als Professor für Qualitätsmanagement und Fertigungsmesstechnik wechselte er danach zur Technischen Hochschule Köln. Seit 2010 leitet er den Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik (LZR), Bergische Universität Wuppertal.

Große Datenmengen bergen ...

Auf diese Weise entsteht ein Datenschatz, der in Kombination mit statistischer Auswertung (Big Data Analysis ) schon heute ungeahnte Möglichkeiten der quantitativen Fehleranalyse eröffnet. Die Zuverlässigkeit eines Produkts und somit die Wahrscheinlichkeit von Ausfallszenarien kann – je nach Datenlage – nun präzise abgebildet werden. Selbst Anomalien im Produktbetrieb, welche vom Nutzer oder durch Umgebungsbedingungen verursacht wurden, lassen sich mit Methoden des maschinellen Lernens detektieren.

Diese Art der Fehleranalyse ist für Ingenieure und Entscheidungsträger eine wichtige Grundlage für die Fehlerbeseitigung (z.B. Rückrufaktionen), die Fehlervermeidung sowie zur Produktverbesserung. Dem Lernen auf Basis von Erfahrungen mit einer ersten Produktgeneration im Feldeinsatz kommt dabei eine besondere Bedeutung zu, denn die Zuverlässigkeitsanalyse kann entscheidende Hinweise auf Verbesserungspotenziale für eine nachfolgende Produktgeneration geben. Diese technische Entwicklung birgt große Chancen für Hersteller von technisch komplexen Produkten, die Zuverlässigkeit ihrer Produkte präventiv zu steigern und im Fall von Fehlern während der Nutzungsphase zügig zu reagieren. Auf der anderen Seite wirft dieser Datenschatz auch grundsätzliche Fragen hinsichtlich der Privatsphäre des Produktnutzers auf und berührt damit das Feld des Datenschutzes.

... große Chancen und Risiken

So werden heute beim Automobil zahlreiche Betriebsdaten wie Wegstrecke, Betriebszeit, Geschwindigkeit, Beschleunigung, Temperaturen, Betätigungszyklen oder Standortdaten aufgezeichnet. Einen Großteil dieser Daten benötigt man, um Fahrbereitschaft und Komfortfunktionen sicherzustellen. Diese Daten können entweder beim Werkstattbesuch aus den entsprechenden Steuergeräten ausgelesen oder wie bei einigen aktuellen Fahrzeugen direkt online an den Hersteller übermittelt werden. Geraten diese Daten aber in unbefugte Hände, lassen sich mit entsprechenden Berechnungsalgorithmen mühelos die Eigenschaften, Charakteristiken und Vorlieben des Autofahrers bestimmen. Hier sei Jim Farley, Marketing-Chef bei Ford, zitiert, der schon im Jahr 2015 auf der CES-Messe in Las Vegas sagte: "Wir kennen jeden Autofahrer, der die Verkehrsregeln bricht. Und wir wissen, wo und wie jemand es tut."

Um Datenmissbrauch zu vermeiden, braucht es wenigstens dreierlei: Aufklärung, Gesetzgebung und Datenverschlüsselung. Die Technologie zur Datenverschlüsselung sollte zum allgemeinen Stand der Technik werden, um sensible Daten vor Missbrauch zu schützen. Die Legislative muss den gesetzlichen Rahmen schaffen, um Bürger bzw. Konsumenten vor Datenmissbrauch zu schützen und die Kontrolle über deren Daten zu behalten. Ein erster Schritt in diese Richtung ist die EU-DatenschutzGrundverordnung. Auch braucht es eine Aufklärung und Sensibilisierung des Kunden und Nutzers darüber, wie seine Daten verwendet und analysiert werden können.

Am Ende bleibt selbstverständlich die Eigenverantwortung: Die beste Aufklärung und die beste Gesetzgebung nützen nichts, wenn der Nutzer selbst unverantwortlich mit seinen eigenen Daten umgeht.

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