"Wir benutzen Data-Mining, um Abläufe in der Prozessindustrie beherrschbar zu machen", berichtet Ulrich Bodenhofer, wissenschaftlicher Leiter des Software Competence Center Hagenberg. Seine Beispiele sind der deutsche Papiermaschinenhersteller Voith Paper und der österreichische Papierhersteller SCA Graphic Laakirchen. "Papiererzeugung ist ein sehr komplexer Prozess, der nur teilweise beherrscht wird. Wenn eine neue Papiermaschine eingerichtet wird, dann beruht das fast nur auf der Erfahrung der Mitarbeiter."
Oft ist es also nur Zufall, wenn die Papierqualität am Schluss optimal eingestellt ist. Besser wäre es jedoch, wenn es objektive Kriterien gebe, mit denen die Maschinenhersteller ihre Produkte optimieren können. In dem gemeinsamen Projekt suchen die Wissenschafter deshalb die Einflussgrößen, die die Qualität ausmachen. "Wir wollten in die Black Box eines technischen Prozesses hineingucken", berichtet Bodenhofer.
Die Idee dabei war, die Prozessparameter mit den Qualitätsparametern des produzierten Papiers gegenüberzustellen, um dadurch bisher unbekannte Zusammenhänge zu erkennen. Die Daten dafür kamen auf der einen Seite aus der Betriebsdatenerfassung, die Daten für die Qualität des hergestellten Papiers wurden durch chemische Analysen und durch eine so genannte Bildanalyse ermittelt. Dabei konnten die Forscher Zusammenhänge ermitteln, die zuvor nicht bekannt waren. "Die Papiermaschine PM11 ist heute ein sehr erfolgreiches Produkt", sagt Bodenhofer stolz. Das aus dem gemeinsamen Lernprozess hervorgegangene Programm "Paper Miner" wird inzwischen europaweit eingesetzt, um den Prozess der Papiererzeugung kontinuierlich zu verbessern.