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Fake News in der Produktion

Von Angela Niedermeyer, Kevin Kostyszyn und Karl Lossie

Am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT arbeiten wir als Wissenschaftler mit unseren Kolleginnen und Kollegen daran, die Vorteile der Digitalisierung und Vernetzung für die Produktion zu nutzen. Damit wollen wir qualitativ hochwertige, günstige und individualisierte Produkte möglich machen und Risiken in der Produktion gleichzeitig minimieren.

Fake News – gerade in den vergangenen Jahren hat sich dieser Begriff in unseren Alltag gedrängt und auch das politische und gesellschaftliche Geschehen in der Welt maßgeblich mitgeprägt. Während der US-Präsidentschaftswahl wurden Fake News im Jahr 2017 zu einem heiß diskutierten Thema. Weißt Du eigentlich, was Fake News sind?

Als Fake News gelten Nachrichten oder Meldungen mit unwahrem Inhalt, die mit manipulativer Absicht in die Welt gesetzt werden. Diese Nachrichten verbreiten sich heute vor allem in sozialen Medien. Sie werden dort geteilt und gelangen so in die Aufmerksamkeit einer breiten Öffentlichkeit. Die Meldung an sich wird dabei meist ungeprüft weitergegeben. Eine Verbreitung dieser Nachrichten kann weitreichende Folgen haben. Mit einem Rückblick in die Geschichte siehst Du, dass sich Beispiele für Fake News bereits lange vor der Erfindung des Internets finden lassen.

Sowohl die „Dolchstoßlegende“, wonach die linken Kräfte innerhalb der eigenen Bevölkerung die Niederlage Deutschlands im Ersten Weltkrieg bedingten, als auch der erfundene Überfall Polens auf den Sender Gleiwitz sind historische Meldungen, die heute bestimmt als Fake News betitelt würden. Der vermeintliche polnische Überfall auf das damalige Deutschland wurde als Legitimation für einen völkerrechtswidrigen Angriffskrieg genutzt. 2015 gab ein französischer Baukonzern ein Kommuniqué heraus, das Bilanzmanipulationen meldete, die auch zur Entlassung des Finanzchefs des Unternehmens geführt habe. Eine kurz danach veröffentlichte zweite Meldung dementierte die Entlassung. Beide Meldungen führten anschließend zu einem Kurssturz von mehr als 18 Prozent der an der Börse gehandelten Unternehmensanteile. Dieser Effekt wurde noch verstärkt durch automatisierten Aktienhandel, der auf der maschinellen Auswertung solcher Meldungen basiert. Das Faszinierende an diesem Ereignis: Beide Meldungen waren frei erfunden und wurden als Fake News verbreitet, um dem Unternehmen zu schaden. Durch die schnelle und ungeprüfte Verbreitung von Nachrichten wie diesen wird eine unkontrollierbare Kette von Ereignissen ausgelöst, die sich nur schwer wieder stoppen lässt. Fake News als solche zu entlarven, ist der erste Schritt, um gegen sie vorzugehen. Dabei werden diese mit der Faktenlage verglichen, um so die wahren Gegebenheiten aufzudecken. Inzwischen gibt es ein Team der EU-Kommission, das die Verbreitung von Fake News untersucht. Facebook reagiert ebenfalls auf die über das Netzwerk weitergetragenen Nachrichten und hat ein Meldewesen eingeführt sowie ein Rating, das die Vertrauenswürdigkeit eines Nutzers angibt.

Was jedoch haben Fake News mit der industriellen Produktion zu tun? Um hier Licht ins Dunkel zu bringen, werfen wir einen Blick auf die Trends der Produktion und das damit verbundene Datenmanagement. Auch wenn Fake News in der Produktion nicht zwingend in manipulativer Absicht in den Umlauf gebracht werden, so sind ihre Auswirkungen auf den Produktionserfolg dennoch schwerwiegend.

In produzierenden Unternehmen halten Automatisierung, Digitalisierung und Vernetzung Einzug. Mensch und Maschinen sind miteinander verbunden und tauschen Daten aus. Die Vernetzung geht dabei weit über Unternehmensgrenzen hinaus, sodass beispielsweise auch Du als Kunde Teil dieses Netzwerks bist. Die Daten werden in einen gemeinsamen Kontext gebracht und so zu Informationen. Durch die rasanten Entwicklungen in der Informationstechnologie können Informationen den Menschen und Maschinen schnell und transparent zur Verfügung gestellt werden. Das macht die Produktion flexibler und effizienter. Selbst die Herstellung individualisierter Produkte ist so effizient und kostengünstig möglich.

Trotz all der genannten Vorteile ist die Vernetzung, genau wie in sozialen Netzwerken, ein idealer Nährboden für die Verbreitung falscher Informationen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die riesige Menge an Daten (Big Data) zu analysieren und vor allem deren Qualität sicherzustellen. Um die Nachrichtenvermittlung zu optimieren und damit die Entstehung und Verbreitung von Fake News aus dem Unternehmensnetzwerk zu verhindern, werden Anforderungen an das Datenmanagement gestellt. Diese haben wir unten nach den fünf Hauptcharakteristiken von Big Data aufgeführt. Im Prinzip hat die Produktion die gleichen Ansprüche an Daten und Information wie Du.

Velocity – Von A nach B in 5G

Du willst die Informationen erhalten, sobald ein Ereignis passiert. In der Produktion werden Daten oft unmittelbar benötigt – man spricht hier gerne von „Echtzeit-Daten“. Den Flaschenhals bildet hier meist die Datenübertragung. Auch große Datenmengen müssen innerhalb kürzester Zeit übermittelt werden. Das wird durch neue Technologien wie 5G erreicht.

Variety – Babylonische Sprachverwirrung auflösen

Maschinen unterschiedlicher Hersteller sprechen bei der Datenübertragung oft, genau wie Menschen, verschiedene Sprachen. Deine Nachrichten willst Du in einer Sprache vorliegen haben, die du verstehst. Wenn es keinen Übersetzer gibt, kann sonst keine Verständigung, also Informationsübermittlung stattfinden. Wir müssen also in der Produktion dafür sorgen, dass Daten kompatibel sind.

Außerdem bevorzugst du sicherlich einen Text, der gut strukturiert geschrieben ist. Für Maschinen ist das noch wichtiger. Daten, die unstrukturiert vorliegen, wie beispielweise Fließtext, sind schwer automatisch zu verwerten. Dafür wird an „Text Analytics“-Methoden gearbeitet. Wenn möglich, werden Daten allerdings direkt in einem strukturierten und standardisierten Format aufgezeichnet und abgelegt.

Volume – Breite Datenbasis garantiert

Die Informationen, die du aus einer Zeitung erhältst, sollen gut recherchiert sein. Das erfordert eine breite Datenbasis. In der Produktion sollen Daten von möglichst allen Akteuren generiert und übermittelt werden. Ältere Geräte sind allerdings oft nicht auf die moderne Produktion eingerichtet. Und selbst in hochmodernen Unternehmen fehlen oft noch passende Schnittstellen und Sensorik. Wenn beispielsweise Wahlprognosen ausschließlich über Online-Umfragen getroffen werden, ist das Ergebnis ungenau. Das liegt daran, dass eine breite Gruppe an Wählern, gerade auch ältere Personen, das Internet weniger nutzt. In der Produktion gibt es dafür glücklicherweise eine Lösung. Das sogenannte Retrofitting: Wir bauen in ältere Maschinen nachträglich (retro) Sensorik ein, um sie an den neuen Standard anzupassen (fitting).

Value – Wertschätzung von Daten

Wer mag schon Spam. Ist das E-Mail-Postfach voll mit Werbung, ist das nicht nur nervig, sondern es können auch wichtige Nachrichten untergehen. Du kannst unwichtige und wichtige E-Mails in den meisten Fällen vermutlich schnell sortieren. Ein Unternehmen muss ebenfalls in der Lage sein, zwischen wichtigen und nicht wichtigen Daten zu unterscheiden. Denn nur Daten, in denen Informationen stecken und die nicht redundant sind, sind für das Unternehmen von Wert.

Veracity – Wahr oder falsch?

Die Güte der Daten ist entscheidend. Wir erwarten von Nachrichten, dass sie exakt und eindeutig sind. Außerdem müssen sie vertrauenswürdig und nachvollziehbar sein. Den Wahrheitsgehalt von Nachrichten können wir beispielsweise anhand von Quellenangaben prüfen, indem wir den Autor persönlich kennen oder das publizierende Medium, wie eine bekannte, seriöse Zeitung. Auch in der Produktion muss sichergestellt werden, dass die Daten und Informationen richtig sind. Wie können Daten in der Produktion überhaupt falsch werden? Da gibt es leider enorm viele Möglichkeiten. Hacks, Trojaner, Malware oder Viren können Daten verändern oder falsche Daten einspeisen. Mitarbeiter machen Eingabefehler. Daten werden falsch weiterverarbeitet, zum Beispiel, wenn das Programm selbst fehlerhaft ist. Wie auch bei Fake News ist das Aufdecken falscher Daten und Informationen in der Produktion nicht immer einfach.

Wie schnell falsche Daten in der Produktion entstehen und sich fortpflanzen, sehen wir an dem folgenden Beispiel – das wir frei erfunden haben, aber das auf wahren Begebenheiten und keinen Fake News basiert (oder?).

Ein Beispiel

Jeder kennt Fake News, die vermeintliche Wahrheiten über die Echtheit der Haarpracht von Prominenten und Politikern verbreiten. Dass Perücken selbst Opfer von Fake News und deren Folgen werden können, muss die 20-jährige Kundin Daisy aus Aachen selbst erfahren: Sie bestellt sich eine speziell für sie angefertigte Echthaarperücke bei einem Friseurbetrieb in ihrer Nähe. Sie ahnt dabei nicht, welch komplexe Produktionsprozesse hinter solch einer Perücke stecken. Dafür hat sie aber genaue Vorstellungen, was das finale Aussehen der Perücke betrifft. Dem Berater des Ladens, Steven, erklärt sie, dass sie ihre Haare gerne unterschiedlich stylt. Selbstverständlich sollen die Haare nicht zu schnell verfilzen. So eine Perücke ist ja nicht billig. Zudem soll die künstliche Kopfhaut, auch Montur genannt, als sogenannte Tresse ausgeführt werden. Bei Tressenperücken werden Haare auf feine elastische Bänder genäht. Der Einsatz von Nähmaschinen ermöglicht Preise für den kleinen Geldbeutel. Daisy liebt lange, dichte Haare und auf der Farbtabelle, die im Frieseurbetrieb hängt, zeigt sie auf den Namen Tobacco Mix, als Steven nach der Farbe fragt. Und da Daisy noch erklärt, wie sie ihre Haare am liebsten stylen möchte, berät er sie noch hinsichtlich der Lage eines Wirbels.

Dann kann es losgehen und es wird ein Kopfabdruck erstellt. Dazu taucht Steven eine dicke Kunststofffolie in warmes Wasser. Diese ist nun verformbar und kann mit Kraft über Daisys Kopf gezogen werden. Nach dem Abkühlen der Folie, ändert diese ihre Form nicht mehr und kann vom Kopf abgenommen werden. Steven markiert vorher noch mit einem Stift die Konturen und die Ausrichtung der Haare an den verschiedenen Stellen. Zudem schreibt er die Farbnummer, Haarlänge und -dichte sowie einen Code, der ihn als Auftraggeber kennzeichnet, auf den Kopfabdruck. Nach dem Abziehen der Folie fällt Daisy sofort auf, was für ein Gekrakel sich auf dem Kopfabdruck wiederfindet. Und was macht eigentlich ihre Körpergröße dort? #Value

Naja wird schon passen. Steven sagt, der Abdruck fungiere gleichzeitig als Auftragsformular. Er schickt diesen an die Firma TopScalp, die auf Basis des Abdrucks die künstliche Kopfhaut herstellt. Gesagt, getan.

Fake News 1 – Ausgestrahlt auf dem Bildschirm eines Produktionsplaners von TopScalp: »Daisy verlangt eine Montur, die für handgeknüpfte Perücken vorgesehen ist: Das Monofilament«

Moment, hieß es im Friseurbetrieb nicht, eine Tressenperücke sei gewünscht? Handgeknüpfte Perücken sind doch viel teurer, da für das Knüpfen über 200 Handarbeitsstunden anfallen. Das Monofilament besteht aus einem feinmaschigen Tüll. Darin werden Haare einzeln oder in kleinen Grüppchen per Hand mit einer Knüpfnadel verknotet. Wie kam es bei Daisy zu diesem Sinneswandel? Die Antwort ist: Diesen Sinneswandel gab es nie. Die Ursache dieser Fake News liegt im Umgang ihren Auftragsdaten. Nachdem der Kopfabdruck bei TopScalp eingeliefert wird, liest ein Mitarbeiter die Daten ab und trägt sie als Fertigungsauftrag in ein sogenanntes ERP-System (Enterprise Ressource Planning System) ein. Dieses System überträgt die Informationen dann auf den Bildschirm des Produktionsplaners. #Veracity

Der Mitarbeiter hat leider fälschlicherweise ein kleines t, das für Tresse stehen sollte, für ein f – für (Mono-)Filament – gehalten. Diese Verwechslung ist der undeutlichen Schreibweise von Steven geschuldet. Es hätte allerdings verhindert werden können, wenn der Umgang mit Daten transparenter und standardisiert ablaufen würde. So könnte TopScalp alle Friseurbetriebe darauf hinweisen, dass nur Aufträge mit ausgeschriebenen Begriffen angenommen werden. Noch besser wäre es, wenn Steven den Auftrag zusammen mit Daisy über ein digitales Formular von TopScalp hätte übermitteln können. Das würde letztlich auch Arbeitszeit und damit Geld sparen. Der Mitarbeiter von TopScalp musste sich jedoch leider auf seine Dechiffrier-Skills verlassen. Die Kundin ist nicht vor Ort und eine E-Mail zur Rückfrage hat sie noch nicht beantwortet. #Velocity

Dieser Fehler in der Prozesskette hat aber auch sein Gutes: Eine handgeknüpfte Perücke sieht besonders natürlich aus. Das könnte bei der Kundin erst einmal für einen positiven Wow-Effekt sorgen. Die schlechte Nachricht: Die Rechnung. Aber erstmal geht es weiter, denn die Zeit drängt. Die fertige Montur und ein jetzt digitalisierter Auftrag werden weiter an den Unterauftragnehmer DyeAndTie gesendet. Diese Firma kauft Rohhaar aus dem Ausland ein, bereitet dieses auf und appliziert es dann auf die gelieferten Monturen.

Prozesskette bei DyeAndTie

Prozesskette bei DyeAndTie

Fake News 2 – Ausgestrahlt auf dem Bildschirm im Warenlager von DyeAndTie: »Das aus dem Regal entnommene Rohhaar für Daisy’s Perücke stammt aus Indien«.

Auf den ersten Blick ist kein Fehler in dieser Nachricht zu erkennen. Denn Steven hatte kurz vor dem Absenden des Kopfabdrucks die Herkunft des Haares noch als Anforderung mit draufgeschrieben. Der Grund ist, dass indisches Haar in seinen Eigenschaften, wie der Dicke, den europäischen Haaren sehr nahekommt. Und europäisches Haar bietet der Markt kaum. Betrachtet man jedoch den genauen Kontext dieser Nachricht, wird klar, wo der Haken ist. Denn es ist ja nicht immer das drin, was draufsteht. Die Verpackung des Rohhaars wurde vom Lieferanten nicht richtig etikettiert. Und so gelangt der Lagermitarbeiter nach dem Einscannen des QR-Codes auf dem Paket zu der Annahme, dass es sich hierbei um indisches Haar handelt. #Veracity

In Wirklichkeit findet sich in der Verpackung jedoch chinesisches Haar, das genau wie indisches Haar zuvor gekämmt und mehrfach gewaschen wurde. Zusätzlich wurde es jedoch in einem mit Schweine-Urin versetzten Wasserbad behandelt. Diese Behandlung verhindert ein frühes Ausfärben der natürlich schwarzen Haare. Ein chemisch unterstütztes Ausbleichen und ein darauffolgendes Umfärben ist für dieses Haar also nicht vorgesehen. Zudem ist das Haar viel zu dick, und könnte auf Daisys Kopf unnatürlich wirken. Gäbe es eine Wareneingangsprüfung bei DyeAndTie, hätte ein erfahrener Wareneingangsprüfer erfühlen können, dass es sich um dickeres Haar handelt. DyeAndTie verlässt sich jedoch auf seine Zulieferer und sieht im Fehlen der Wareneingangsprüfung eine gelungene Sparmaßnahme.

Fake News 3 – Weitergabe an eine Säurebadanlage durch einen Maschinenbediener von DyeAndTie: »Das Säurebad für die Behandlung des Rohhaares wurde erneuert. Die hohe Qualität des Produkts ist gesichert.«

Ein Säurebad in der Rohhaarbehandlung dient dazu, das Haar dünner zu machen und die äußere Schuppenschicht zu entfernen. Dadurch lässt sich das Haar leichter stylen und unterliegt einem langsameren Verfilzungsprozess. Der Fake an dieser News ist allerdings, dass der Maschinenbediener der Säurebadanlage nur vorgibt, die Säurelösung nach Plan erneuert zu haben, damit diese weiterarbeitet. #Veracity

Um Chemikalien zu sparen, wird das Säurebad oft länger verwendet als vorgesehen. Das überalterte Säurebad verliert dadurch allerdings seine Wirkung. Selbst wenn das Haar für Daisy wirklich indischen Ursprungs wäre, wird dieses nicht mehr ausreichend dünn. Leider ist keine automatisierte Messung vorgesehen, sodass die falsche Informationseingabe des Maschinenbedieners nicht aufgedeckt wird. #Volume

Fake News 4 – Ausgestrahlt auf dem Bildschirm eines Produktionsplaners von DyeAndTie: »Daisy bekommt eine Kurzhaar-Perücke in der Farbe Platinblonde Mix mit geringer Haardichte«.

Wie bitte? Daisy wollte doch lange, dichte Haare in der Farbe Tobacco Mix, also eher hell-braun statt grau-blond. Das Problem besteht darin, dass hier das ERP-System der Firma DyeAndTie die angegebenen Werte für Haarlänge, Haardichte und Farbnummer miteinander vertauscht. Während der Datenübertragung zwischen TopScalp und DyeAndTie werden nur die reinen Zahlen übertragen. Attribute, also Zusatzinformationen, wie die Begriffe Haarlänge, Haardichte und Farbnummer werden nicht mit übertragen. Das ERP-System von DyeAndTie könnte in diesem Fall durchaus verhindern, dass die Zahlen vertauscht werden, indem es dem Produktionsplaner die zugehörigen Attribute anzeigt. #Variety

 Die Folgen der Fake News

Die Folgen der Fake News

Als die fertige Perücke beim Friseurbetrieb ankommt, staunen Steven und Daisy nicht schlecht. Sie zieht die Perücke auf und schaut in den Spiegel: „Mit der Perücke fühle ich mich wie ein über 70 Jahre alter Mann. Und Geld muss ich haben. Denn die Rechnung wegen der Handknüpfung ist wirklich hoch.“ Daisys Humor ist eine Erleichterung für Steven. Natürlich bestellt er sogleich eine neue Perücke. Die Angekommene wird reklamiert.

In der Produktion ist einiges schiefgelaufen. Das Beispiel klingt erstmal absurd. Aus unserer Erfahrung ist die Entstehung von Fake News in der Produktion oft aber genau so banal. Allerdings können die Auswirkungen weitaus gravierender und dabei existenzbedrohend und sogar sicherheitsgefährdend sein. In der Produktion müssen daher Anforderungen des Datenmanagements in konkrete Maßnahmen überführt werden, die ein Auftreten von Fake News minimieren.

Eigentlich hatte Steven seiner Kundin Daisy im ersten Gespräch erläutert, dass seine bestellten Perücken jeden Kunden glücklich und zufrieden machen. War das eine Fake News? Was meinst Du? Eines können wir Dir jedenfalls sagen. Rohhaare aus China werden nicht mit Schweine-Urin behandelt. Das war ganz sicher eine Fake News.

Kommentare (38)

  1. #1 Mars
    4. Oktober 2018

    ein interessanter ansatz, mal von der datenlage auszugehen.

    in der produktion ist die übermittlung natürlich wirklich wichtig, kann und wird aber vom aufmerksamen mitarbeiter – aus seiner erfahrung heraus – oft noch erkannt. einige genannten ‘fake-news’ die zu dieser fehlproduktion führten, werden in einer guten produktionslinie durch gezielte rückfragen abgeklärt.
    aber, wenn ich so etwas lese:

    “” Dieser Effekt wurde noch verstärkt durch automatisierten (Aktien-)handel, der auf der maschinellen Auswertung solcher Meldungen basiert… “”

    dann fehlt in dem besonders schnellen handel (der insbesondere Mrd hin und herschiebt oder tausende bestellungen loslässt) der mensch als klärende institution, solange maschinen und KI eine fake-news oder eine irrationale bestellung nicht erkennen

    in diesem bereich ist die auswirkung – anders als bei einer perücke oder der produktion – wenns blöd läuft, weltumspannend.
    und auf die schnelle hat kaum einer den einfluss da mal schnell den Not-Aus schalter zu drücken.
    hoffen wir, dass solche institute und fachleute sich da gezielter einmischen können um gute (nicht nur intelligente) lösungen zu finden.

  2. #2 Bernd
    4. Oktober 2018

    Oben wird “Fake news” definiert, weiter unten wird der Begriff dann umdefiniert, damit er überhaupt irgendwie zum Thema passt. Der Text ist überladen mit Informationen höchster Brisanz, wie “Denn nur Daten, in denen Informationen stecken [..] sind für das Unternehmen von Wert.” oder “Die Güte der Daten ist entscheidend” oder “Um die Nachrichtenvermittlung zu optimieren [..] werden Anforderungen an das Datenmanagement gestellt.” WOW!
    Sowas unterliegt doch der höchsten Geheimhaltungsstufe. Wie können die Autoren das hier öffentlich machen? Das grenzt für mich schon an Landesverrat.

  3. #3 Ursula
    4. Oktober 2018

    Diesen Beitrag werde ich meinen Mann für seine Auszubildenden weiterleiten. Für diese Zielgruppe sind ganz interessante Ansätze vorhanden.
    Die Bezeichnung “Fake News” stößt mir in diesem Zusammenhang etwas sauer auf, sprich passt nicht.
    Frage? Ist dieser Beitrag gedacht jugendliche Auszubildende näher an das Thema “Automatisierung in Produktionsabläufen” heranzuführen?

  4. #4 Dampier
    4. Oktober 2018

    Hm .. für mich kommt der Artikel nicht richtig auf den Punkt, ich finde auch das Beispiel nicht gut gewählt.

    Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die riesige Menge an Daten (Big Data) zu analysieren und vor allem deren Qualität sicherzustellen.

    In dem Perückenbeispiel geht es ja gar nicht um riesige Datenmengen, sonden einfach um eine falsch ausgefülltes Bestellung und schlechtes Formulardesign. Das scheinen mir ganz normale Fehler, die es so schon immer gab. Ich sehe nicht, was daran jetzt Big-Data-spezifisch sein soll.

    Warum sich Quantität & Qualität der Daten, mit denen eine Produktion arbeiten muss, durch Big Data & Soc. Media verändern, wird für mich nicht richtig deutlich, auch nicht, welche Rolle die Vernetzung dabei spielt. Was für Daten fließen da – über einen konkreten Fertigungsauftrag hinaus – in den Produktionsprozess ein? Geht es nur um Online-Konfiguratoren und verstärkte Individualisierung der Aufträge? Oder werden aus dem Surfverhalten des Kunden irgendwelche Vorlieben extrapoliert, die ungefragt in die Bestellung mit einfließen?

    Noch eine Stilfrage:

    Im Prinzip hat die Produktion die gleichen Ansprüche an Daten und Information wie Du.

    Du willst die Informationen erhalten, sobald ein Ereignis passiert.

    Deine Nachrichten willst Du in einer Sprache vorliegen haben, die du verstehst.

    Woher wollt ihr das wissen? Ihr kennt mich nicht. Ich mag es überhaupt nicht, als Leser in der 2. Person angesprochen zu werden, das suggeriert eine Vertraulichkeit, die von meiner Seite nicht gegeben ist. So etwas schreckt mich in einem Text eher ab.
    Möglicherweise bin ich da empfindlicher als andere, würde mich mal interessieren, wie andere Leser das wahrnehmen.

  5. #5 Dampier
    4. Oktober 2018

    Ergänzung:

    Ich mag es überhaupt nicht, als Leser in der 2. Person angesprochen zu werden

    2. Person Singular. Mit dem Plural (“Ihr”) hab ich nicht diese Probleme – obwohl ich es auch nicht wirklich cool finde.

  6. #6 Bernd
    4. Oktober 2018

    @Dampier #4
    Ja, diese plumpe Anrede ist mir beim Lesen auch sauer aufgestoßen. Der Text legt aber nahe, dass er sich an eine Zielgruppe der 9 bis 10 – jährigen richtet. Die mögen sowas ja als COOOOL empfinden. Oder die Autoren glaubten das.

  7. #7 Karl-Heinz
    4. Oktober 2018

    Leider ist keine automatisierte Messung vorgesehen, sodass die falsche Informationseingabe des Maschinenbedieners nicht aufgedeckt wird.

    Handel man hier nicht grob fahrlässig?
    Ich persönlich würde bei so etwas nie auf die Idee kommen, dass es sich dabei um eine Art Fake News handelt. Hier wurde einfach auf die Qualitätskontrolle verzichtet, die dann zu Folgekosten führen wird.

  8. #8 tomtoo
    4. Oktober 2018

    Für mich käme da BigData erst ins Spiel wenn auf Grund von vorhandenen Unternehmensdaten ein Warnglöckchen anginge. Aber dazu ist das Beispiel schlecht gewählt. Also wenn ich Echtzeit auswerten kann das Bestellungen von dunklem, Echthaar bei unter 25 Jahrigen Frauen eine extrem geringe Wahrscheinlickeit besitzen und deswegen sicherheitshalber in die wiedervorlage rauschen.

    @Dampier
    Ich sehe das in so einem Artikel entspannt. Nur bei Werbung hasse ich es.
    “Kauf dir deinen Schob-Borhammer bei uns. 25% Rabatt gehören dir!”

    Wo issen der Baseballschläger? ; )

  9. #9 tomtoo
    4. Oktober 2018

    @K-H
    In der Firma läuft ja absichtlich so einiges schief. ; )
    @Autor
    Was mir neu ist, wäre auch das Maschinen Prozessdaten also PH-Fühler des Säurebads in’s ERP fliesen würden?

  10. #10 Reno M
    4. Oktober 2018

    Für einen Artikel in einer Schülerzeitung wäre das ja nicht schlecht. Eine Aneinanderreihung von Buzzwords, gebrochenen Logikketten und fragwürdigen Interpretationen. Was war der Kontext, in dem dieser Artikel von “wissenschaftlichen Mitarbeitern” geschrieben worden ist?

  11. #11 DieAutoren
    4. Oktober 2018

    @Bernd: Die Produktion ist ein sehr interdisziplinäres Feld. Wir versuchen immer, beginnend vom kleinsten gemeinsamen Nenner über Dinge zu diskutieren. Manchmal sind die Wissensstände und Perspektiven so unterschiedlich, dass manche Experten sich langweilen 😉

    @Ursula: Lieben Dank für das Weiterleiten. Den Begriff „Fake News“ nutzen wir stellvertretend dafür, dass in der Produktion häufig Daten entstehen und weiterverarbeitet werden, die nicht den Ansprüchen der Produktion genügen. Dazu zählen z.B. Daten mit unwahrem Informationsgehalt oder missverständlicher Struktur. Die Folgen für Produkt, Produktion und Kunde können sehr groß sein. Beispiele sind unbrauchbare Produkte, Nacharbeit oder unzufriedene Kunden.
    Der richtige Umgang mit Daten in der Produktion ist daher von besonderer Wichtigkeit. Und das wollen wir gerne allen nahebringen, die sich für die Themen Datenmanagement und Produktion interessieren. Dazu gehören natürlich Auszubildende aber auch Produktionsexperten.

    @Dampier: Unser Beispiel der Perückenproduktion soll vor allem verdeutlichen, wie wichtig die Datenqualität für den korrekten Ablauf von Produktionsprozessen und damit die Herstellung eines anforderungsgerechten Produktes ist. Die Vernetzung und Digitalisierung begünstigen eine schnelle Verbreitung von Fehlinformationen, sowohl in der Produktion als auch in Sozialen Medien – Parallele zu Fake News. Du hast Recht, Big Data an sich heißt nicht zwangsläufig nur eine große Datenmenge zu analysieren. Die Daten können auch aus verschieden Quellen stammen, schnelllebig sein, in verschiedenen Formaten vorliegen und für jeden Nutzer einen unterschiedlichen Wert haben (das sind die 5Vs: Velocity,…). Hieraus ergeben sich Anforderungen, die wir an das Datenmanagement stellen. Neben den externen Auftragsdaten (Kundenauftrag) gibt es interne Daten wie Kommissionieraufträge, Prozessparameterdaten, Toleranzen, Planzeiten, etc.

    @Karl-Heinz: Beim Beispiel des Säurebads richtet sich die Fake News an eine Maschine. Sie wird „überlistet“ in der Absicht des Mitarbeiters Kosten bzw. eine unliebsame Wartung einzusparen.

    @tomtoo: Dein Beispiel ist unserer Ansicht nach ein großes Ziel und Versprechen von Big Data. Häufig hapert es aber daran, die Anforderungen an das Datenmanagement (abgeleitet aus den 5Vs: Velocity,…) zu erfüllen. Unternehmen kommen auf uns zu, um mit uns zusammen einen Schlachtplan zu entwickeln, der kurz-, mittel- und langfristige Erfolge im Bereich Big Data verspricht. Erfolgskriterien sind nicht selten die bestehende IT-Infrastruktur und die Prozessstandardisierung beim Umgang mit Daten.

    @tomtoo: Dass Prozessdaten im ERP-System abgelegt werden ist uns auch neu. Diese wären wohl ein Fall für Betriebsdatenerfassung z.B. als Teil einer MES-Lösung (Manufacturing Excecution System).

  12. #12 tomtoo
    4. Oktober 2018

    @Die Autoren
    Es ist halt nicht einfach geschrieben.Da wird BigData, ERP auf den Tisch geklatscht. Dann aber einfache Fehler innerhalb der Betriebsabläufe als Beispiel herangezogen. Ich bin ja sowohl von der IT als auch von Betriebsabläufen reichlich aber nicht vollkommen unwissend. Aber mir fehlen da so die Zusammenhänge bzw. das Ziel des Artikels? Könnte mir Vorstellen das es Menschen mit noch weniger Erfahrung in dem Bereich noch schlimmer ergeht. Da wird ERP in den Raum geworfen, BigData aber bei dem geschilderten Beispielsbetriebsablauf brauch ich weder ERP noch BigData (bei dem Sauhaufen) ; ). Deswegen hänge ich in der Luft, ganz ehrlich. Was sollte ich nach Lesen des Artikels verstanden haben?

  13. #13 Metalgeorge
    4. Oktober 2018

    Sehr interessantes und hochbrisantes Thema.
    Standardisierung von Schnittstellen bei der Globalisierung
    von Prozessen (Produktionen).
    Aber, in der Tat handelt es sich bei dem Perücken Beispiel,
    im Gegensatz zur Einleitung, nicht mehr um Fake News,
    also absichtlich (bösartig) gefälschte Informationen, sondern schlichtweg
    vereinfacht um Schnittstellenübertragungsfehler (Falschinformation).
    Diese können aber tatsächlich katastrophale Folgen für moderne
    auf Computer gestützte Prozessentscheidungen haben.

    Gerade im Hinblick auf die galoppierende Globalisierung.
    Ursprünglich eigenständig gewachsene Systeme müssen,
    bei Zusammenführung, an das neue Führungssystem angepasst werden.
    Der Anfang ist hier oft extrem schwierig.
    Ursachen sind oft nicht standardisiert Schnittstellen oder ihre unvollständige
    und ungenaue Beschreibungen.
    Bis hin zu Fehlinterpretationen (Übersetzung) von vorhandenen Parameternamen
    in unterschiedlichen Sprachräumen.
    Meine Erfahrung im Bereich der Prozesssteuerung haben mir gezeigt, dass
    überall, wo auf Grund von nicht kompatiblen Schnittstellen ein Mensch
    eingesetzt werden muss, um die Information manuell vom einen in das
    andere System zu ubertragen, die Fehlerwahrscheinlichkeit unweigerlich
    hoch ist.
    Das heißt aber auch nicht, dass rein elektronische
    Übertragungssysteme und Sensoriken absolut save wären.
    Stichwort Regelkatastrophe.
    Was defekte Sensoren(falsche Informationen) über einen
    Ist-Zustand anrichten können, zeigt das traurige Beispiel des
    Air-France-Flug 447 der 2009 über dem Atlantik abstürzte.
    Eingefrorene Sensoren täuschten hier dem Computer und den Piloten bei 0 Sicht eine falsche Flugsituation vor und lösten eine tödliche Kettenreaktion aus.

  14. #14 Suser
    4. Oktober 2018

    Für völlig Fachfremde sehr anschaulich geschrieben und gut verständlich!Schöner Aufmacher!

  15. #15 Leser
    4. Oktober 2018

    @ Angela, Kevin, Karl

    Ein Glück, das war nur ein fiktives Beispiel zur Verdeutlichung der Zusammenhänge. Wer so fahrlässig arbeitet, geht mit Recht pleite. Ich kenne keine Firma, die keine Wareneingangsprüfung macht ! Und so eine laxe kundenunfreundliche Auftragsabarbeitung habe ich bisher auch nur bei der Telekom erlebt. Die leben inzwischen auch von der Substanz.

  16. #16 Metalgeorge
    5. Oktober 2018

    @Noch’n Flo

    wieso #13 also mich?
    Da geht’s schon los :)

  17. #17 Metalgeorge
    5. Oktober 2018

    …. da soll also auf Grund von Übertragungsfehlern ein Datensatz gelöscht werden.

  18. #18 C. H. H.
    5. Oktober 2018

    Sehr gut strukturiert, aussagekräftig und bis zuletzt schlüssig. Gratulor!

  19. #19 DH
    5. Oktober 2018

    Natürlich kann man alles Falsche als fake-news bezeichnen, mit dem Vergleich zur Dolchstoßlegende, und noch mehr mit dem zur fingierten Polen-Meldung stößt man da aber schnell an Grenzen.
    Mit der DSL hat sich etwas manifestiert, was ohnehin da war und mit Sicherheit nicht aufzuhalten gewesen wäre, hätte man den Inhalt der DSL entlarvt. Zeitgenossen haben das bestimmt versucht, was sich jetzt aber meiner Kenntnis entzieht.
    Der Überfall auf Polen hätte natürlich auch so stattgefunden, mal abgesehen von dem Umstand, daß Kritik an dieser gefaketen Nachricht nicht möglich gewesen wäre.
    Auch in unseren Zeiten sind zumindest politisch motivierte Fakenews ein Symptom und nicht die Ursache von Problemen, wie häufig behauptet wird.

  20. #20 PDP10
    5. Oktober 2018

    @DH:

    Vielen Dank, dass du als kompetenter Historiker so eine kompetente Analyse lieferst!

    Dein Beitrag wäre sicher nur halb so originell und kompetent gewesen, wenn du den Artikel gelesen hättest. Und seinen Kontext berücksichtigt hättest.

  21. #21 noch'n Flo
    Maine
    5. Oktober 2018

    @ Metalgeorge:

    Du warst nicht gemeint.

  22. #22 häh?
    6. Oktober 2018

    Völlig unnötig Fake News und Big Data reingeworfen, mit wenig Mühe hättet ihr noch die Blockchain und Bitcoin reinbekommen. Einige logische/thematische Brüche. Man hätte vielleicht drei vernünftige Texte aus dem Kram bauen können, so ist es zusammengekleisterte Buzzword-Masse, die nichts so richtig macht.

  23. #23 Muddi
    6. Oktober 2018

    Fehlt noch KI.
    Und Nachhaltigkeit.

  24. #24 DH
    6. Oktober 2018

    @PHP10
    Vielen Dank, daß du als kompetenter Troll darauf hinweist.
    Der Käse mit den fakenews ist offenbar so eine Art heilige Kuh für dich, wahrscheinlich werden da religiöse Gefühle verletzt.

  25. #25 Dietmar
    6. Oktober 2018

    @DH: PDP10 (“D”, nicht “H; liegen auf der Tastatur nicht einmal nebeneinander, also kein “Vertipper”; was soll so etwas?) ist kein Troll. Und “FakeNews” ist auch kein Käse sondern derzeit eine echte Gefahr für die Demokratie.

  26. #26 PDP10
    6. Oktober 2018

    @Dietmar!

    Long time no see :-). Welcome back!

  27. #27 PDP10
    6. Oktober 2018

    @DH:

    Der Käse mit den fakenews ist offenbar so eine Art heilige Kuh für dich, wahrscheinlich werden da religiöse Gefühle verletzt.

    Nö. Ich finde es bloß Kommentare von Leuten überflüssig, die ganz offensichtlich den Artikel nicht gelesen haben unter dem sie ihre Kommentare reinschreiben. Das ist alles.

  28. #28 PDP10
    6. Oktober 2018

    Das es bitte streichen … danke.

  29. #29 Dietmar
    6. Oktober 2018

    @PDP10: Danke! Werden aber nur kleinere Ausflüge bleiben und lange “Debatten” werde ich nicht mehr führen. Ich habe mich mehr aufs stille Lesen verlegt.

  30. #30 DH
    7. Oktober 2018

    @PDP10
    Da hat wohl einer nicht in den Spiegel geschaut, nicht in diesem thread, aber….lassen wir das.

    @Dietmar.
    Glauben Sie es oder nicht, aber es war tatsächlich nur ein Fehler, vielleicht kein Vertipper, sondern irgendeine andere Fehlleistung. Stellen Sie sich vor, sowas gibts, nicht hinter jedem Fehler lauert die große Verschwörung.
    “Und “FakeNews” ist auch kein Käse sondern derzeit eine echte Gefahr für die Demokratie.”
    Ja, aber was ist die Ursache? Fakenews sind keine Ursache, sondern ein Symptom, das man so nebenher in der Pfeiffe rauchen könnte, gäbe es nicht die selbstverschuldete Schwäche der Demokratie.

  31. #31 Dietmar
    7. Oktober 2018

    @DH: Tut mir leid, ich mache Deine Torpfostenverschieberei und die sonstigen Spielchen nicht mit.

  32. #32 DH
    7. Oktober 2018

    @Dietmar
    Mehr als ich gesagt habe, kann ich nicht sagen, wenn Du da irgendwas hineingeheimnissen willst, steht Dir das natürlich frei.

  33. #33 Dietmar
    8. Oktober 2018

    @DH: Ich habe nichts “hineingeheimnist”, sondern Dir erklärt, dass PDP10 kein Troll ist, als den Du ihn aus dem Stand beleidigt hast. Zur Kenntnis genommen? Nein. Stattdessen Nebenkriegsschauplätze eröffnet.

    Und für diesen Quatsch stehe ich nicht zur Verfügung.

  34. #34 DH
    8. Oktober 2018

    @Dietmar
    Sorry, aber den Schauplatz hast Du schon selber eröffnet, mit der paranoiden Unterstellung eines bewußten Namensfehlers. Wenn Du für Deinen eigenen Quatsch nicht zur Verfügung stehst, dann schreibe ihn nicht.

  35. #35 PDP10
    8. Oktober 2018

    @DH:

    Mal ganz ehrlich gefragt:

    Wenn du schon zu dumm bist zu verstehen, warum dein Post #19 schon im Speziellen genau nichts mit dem Artikel da oben zu tun hat …

    Warum denkst du dann, dass du zum Thema “Fake News” ganz Allgemein irgendetwas valides bei zu tragen hast?

    Die Idee scheint mir ein wenig seltsam.

  36. #36 DH
    9. Oktober 2018

    @PDP10
    Mal ganz ehrlich gefragt:
    Brauchst Du dieses Anquatschen von der Seite, um Dich irgendwie wohl zu fühlen? Ich meine, sowas gibts, und es gibt sicher auch Hilfe dafür.

  37. #37 Matteninspekteur
    Entenhausen
    13. Oktober 2018

    Daisy, Donald und Steve.. I see what you did there 😉
    Interessante Idee Fake News und aktuelle Trends in der Produktion zusammenzubringen. Auch wenn (wie im Artikel ja beschrieben) in der Produktion selten bewusst Fake News verbreitet werden, wird das Thema Qualität/Wahrheitsgehalt in Industriedaten immer wichtiger. Egal ob in Big oder Medium Data 😉
    Artikel regt mich als Produktions-ITler daher zum Nachdenken an!

  38. #38 DieAutoren
    19. Oktober 2018

    @tomtoo:
    Wir beschäftigen uns bei unserer Arbeit mit den Themen im Detail und die Veröffentlichungen zu dem Thema sind dementsprechend zumeist nur für Personen aus diesem Fachbereich interessant und oft mühsam zu lesen. Unser Verständnis vom Science-blog ist, Interesse an Themen zu wecken, gerade bei fachfremden Lesern.
    Ziel dieses Artikels war es daher für Personen, die nicht aus dem Fachbereich kommen, das Themenfeld an dem wir täglich arbeiten auf eine lockere und witzige Weise darzustellen. Daher haben wir uns entschieden einen groben Überblick zu geben und dadurch eher in die Breite als in die Tiefe zu gehen. Als Essenz kann man mitnehmen: Der richtige Umgang mit Daten in der Produktion ist von besonderer Wichtigkeit. Insbesondere mit der zunehmenden Vernetzung von IT-Systemen können vermeintlich kleine Fehler bereits zu großen Auswirkungen führen.

    @Metalgeorge:
    Die Perücken sind natürlich ein eher humorvoll gemeinter Anwendungsfall. Und selbst hier führen Fehler an Schnittstellen zu einem Produkt, das nicht mehr Daisys Ansprüchen genügt und so zu einem Verlust für den Hersteller. Das von dir genannte Beispiel zeigt, zu welch katastrophalen Auswirkungen fehlerhafte Daten führen können.

    @Suser, C.H.H., Matteninspekteur:
    Danke für die netten Worte. Es freut uns, dass Euch der Beitrag gefallen hat.

    @häh?, Muddi:
    Hier noch ein paar Anregungen zum Buzzwordbingo:
    Blockchain
    Industrie 4.0
    Smart Manufacturing
    Internet of Things
    Cloud Computing
    Biologiesierung
    DSGVO