Motivation
Die fortschreitende Digitalisierung bedeutet, dass Informationen und Prozesse zunehmend digital erfasst und genutzt werden. Dies ermöglicht es, dass bisher unerkannte Zusammenhänge aufgezeigt werden können, die von großer Bedeutung für notwendige Entscheidungsprozesse sind. Beispiele solcher Informationen sind Kommunikationsstrukturen und Datenflüsse in IT-Netzwerken, industrielle Strukturen und Funktionsnetzwerke komplexer Maschinen. Sie lassen sich durch entsprechende Diagramme, sogenannte Graphen darstellen. Das Projekt wird geeignete, individuell anpassbare Visualisierungen und Interaktionen für industrielle Netzwerke entwickeln, um die manuelle Analyse und Pflege für Nutzer zu erleichtern. Die Zugänglichkeit von komplexen Informationen und Zusammenhängen wird dadurch deutlich erhöht.
Ziele und Vorgehen
Durch die neuen Verfahren werden Nutzer in die Lage versetzt, komplexe industrielle Netzwerke effizient zu pflegen, zu analysieren und zu verstehen. Ausgehend von einer existierenden, von den Projektpartnern gemeinsam erstellten Programmbibliothek soll bei der Visualisierung von Netzwerken besonderes Augenmerk auf stabile Interaktion, Kombination verschiedener Zeichenstile und überschneidungsfreie Beschriftung aller Komponenten gelegt werden. Eine mögliche Einsatzmöglichkeit ist (neben anderen Anwendungsszenarien) die Visualisierung von IT-Netzwerken: Ausgangspunkt dafür ist die vollständige Erfassung der Struktur eines Netzwerks und der Metadaten der verwendeten Geräte – z.B. mit der Software der Projektpartner. Die im Projekt entwickelten Verfahren werden auf diese Daten angewendet und unterstützen so Nutzer bei der Dokumentation, Überwachung und Planung des Netzwerks.
Innovationen und Perspektiven
Zielgruppe für das Projekt sind mittelständische und große Unternehmen in Deutschland, die über Aufgaben mit einem hohen Automatisierungsgrad verfügen, z.B. Maschinenbauer und Kommunikationsunternehmen. Insgesamt haben die Erfahrungen der Projektpartner gezeigt, dass manuell gezeichnete Pläne von Netzwerken aussagekräftiger, aber aufwändiger waren als automatisch gezeichnete Bilder. Bessere Zeichenverfahren für komplexe Pläne liefern somit unmittelbar einen Mehrwert. Das Konsortium besteht aus zwei KMU und einer Hochschule im Raum Würzburg.