Gerade in der Produktionsindustrie ist es elementar, Fehlalarme zu vermeiden. Denn die Ableitung von Service-Maßnahmen aus der Datenanalyse zieht regelmäßig erhebliche Kosten für die Leistungserbringung nach sich. Die effiziente und effektive Verarbeitung semistrukturierter und unstrukturierter Daten in Echtzeit spielt dabei eine wesentliche Rolle. Einige im Projekt HOBBIT entwickelten Benchmarks zielen darauf ab, Algorithmen und Lösungen zur Extraktion und Veredelung qualitativ hochwertiger strukturierter Daten zu evaluieren. Das erlaubt es, optimale Lösungen für das zuverlässige Erkennen abnormalen Verhaltens sowie für Maschinenprobleme auszuwählen. Die USU ist an der Entwicklung dieser Benchmarks beteiligt und stellt Datengeneratoren für Evaluationsdaten aus industriellen Anwendungsfällen bereit.

Auch für die Weiterentwicklung der Big Data-Analytics-Plattform im USU-Bereich Katana sind die Forschungsarbeiten und -erkenntnisse von HOBBIT wichtig. Sie erlauben es USU, eine ganzheitliche Lösung anzubieten, um Daten zu speichern, zu verarbeiten, maßgeschneiderte maschinelle Lernverfahren zu entwickeln, Ergebnisse zu visualisieren und schließlich die entwickelten Algorithmen zu validieren und in ihre produktive Umgebung zu übertragen. Mit Hilfe definierter Benchmarks kann die HOBBIT-Plattform die Kerntechnologie von Katana anhand festgelegter Kriterien (KPIs) wie beispielsweise die Durchsatzrate der zu verarbeitenden Daten oder die Qualität der Analyse testen und bewerten.

Innerhalb des Projekts entwickelt USU zudem die grafische Benutzeroberfläche sowie das Sicherheitskonzept der HOBBIT-Plattform. Dies und die Evaluierung von Frameworks für das Identity- und Access-Management beeinflussen die Realisierung eigener Produkte maßgeblich. Die Gesamtergebnisse von HOBBIT werden nach dem Abschluss des über drei Jahre laufenden EU-Projektes ab November 2018 veröffentlicht werden.