MIALinx

Ziel dieses Vorhabens ist es eine auf KMU-Bedürfnisse zugeschnittene IT-Lösung zu entwickeln, die eine einfache flexible Vernetzung und Selbstorganisation der Produktion und der Instandhaltung ermöglicht.

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Patron

Im Projekt Patron untersuchen wir eine neuartige leistungsfähige Zugriffskontrollmechanismus für den Schutz von privaten Informationen in Datenstromverarbeitungssystemen. Die Grundidee besteht darin, den Zugriff auf komplexe Informationsmuster (beispielsweise ein Muster bestehend aus dem Blutdruck, der Herzfrequenz und anderen gesundheitsrelevante Werte, mit dem die Identifizierung einer Krankheit möglich ist) zu beschränken.

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Rahmenwerk zur Auswahl und Konfiguration komplexer Datenanalyselösungen für die Produktion

Im Rahmen dieses Projekts werden domänenspezifische Faktoren für die Auswahl und Konfiguration geeigneter ML-Algorithmen in der Produktion untersucht. Ein auf Basis dieser Untersuchung vorgeschlagenes Rahmenwerk ermöglicht die Spezifikation aller für eine Analyselösung erforderlichen Komponenten. Zusätzlich zu den Daten, der IT-Recheninfrastruktur und der ML-Algorithmen können über entsprechende Spezifikationen auch die Problemstellung der Analyselösung über domänenspezifische Zielsetzungen und Anforderungen definiert werden. Ebenso erlaubt es das Rahmenwerk, verschiedene Experten aus der jeweiligen Anwendungsdomäne und aus der Informatik bzw. den Datenwissenschaften in den Entwicklungsprozess einzubeziehen und deren Zusammenarbeit besser zu strukturieren.

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Plattform zur Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens im Umfeld von Industrie 4.0

In diesem Projekt wurde das Konzept eines Reifegradmodells und verschiedene Konzepte für eine Modellverwaltungsplattform entwickeltDie Modellverwaltungsplattform unterstützt Domänenexperten mit Funktionen zur Verschlagwortung der ML-Modelle und einer Suche, sodass diese ihre ML-Modelle besser organisieren und auffinden können. Business Analysten werden mit einer interaktiven Modelllandschaftskarte unterstützt, mit der die ML-Modelle mit ihrem umgebenden Geschäftskontext, z. B. mit Geschäftsprozessen und Organisationseinheiten, dokumentiert werden können.

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Datengetriebene Unterstützung von Nacharbeitsprozessen im End-Of-Line Prüffeld von Montagelinien

Ziel des Forschungsprojektes ist die Entwicklung eines adaptiven Empfehlungssystems zur Unterstützung von manuell durchgeführten Nacharbeitsprozessen im EoL-Prüffeld technischer Produkte. Dieses Empfehlungssystem macht den Mitarbeitern mithilfe einer Datenanalyse Vorschläge, wie sie einen konkreten Qualitätsmangel mit wenig Reparaturversuchen beheben können. Von besonderer Relevanz ist die Untersuchung von Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens, um die Eignung dieser Methoden für Fertigungsdaten mit den domänenspezifischen Datencharakteristika zu bewerten sowie geeignete Methoden zu kombinieren und an die Domäne anzupassen.

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Entwicklung datengetriebener Ansätze zur Unterstützung von Ursachenanalysen technischer Produktmängel

Ziel des Forschungsprojekts ist die konzeptionelle Entwicklung von datengetriebenen Ansätzen zur Unterstützung der Ursachenanalyse technischer Produktmängel. Im Kontext der Produktbewährung soll z.B. die Ursachenforschung von Bauteilausfällen in Kundenfahrzeugen unterstützt werden. Als Grundlage können Datenquellen wie Produktions-, Garantie- oder Diagnosedaten herangezogen werden. Des Weiteren werden verschiedene Techniken und Methoden aus dem Bereich der Datenanalysen sowohl konzeptionell als auch experimentell evaluiert.

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Smart Orchestra

Das Ziel von SmartOrchestra ist der Aufbau einer offenen und standardisierten Service-Plattform, die die Öffnung und Nutzbarmachung verwaltungs- und wirtschaftsnaher Dienste vorsieht, um sie nach dem Vorbild eines vertrauenswürdigen Marktplatzes gestalten, anbieten und vermarkten zu können. Neben der Integration bestehender CPS-Insellösungen sollen auch Sensordaten aggregiert und mit Aktuator/ Steuerungsfunktionalitäten zusammen als komponierbare Dienste für Dritte zur Nutzung angeboten werden.

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Industrial Communication for Factories – IC4F

Das Leuchtturmprojekt IC4F – Industrial Communication for Factories hatte die Entwicklung von sicheren, robusten und echtzeitfähigen Kommunikationslösungen für die verarbeitende Industrie. 15 Projektpartner aus der Industrie und Forschung haben einen Technologiebaukasten für eine vertrauenswürdige industrielle Kommunikations- und Computing-Infrastruktur erarbeitet, der auf einer offenen und Domänen übergreifenden Architektur basiert und eine modulare Erweiterung für neue Anwendungen und Kommunikationstechnologien erlaubt.

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Designing a comprehensive Data Lake Architecture (DLArchitecture)

Initiatives like Industry 4.0 generate large amounts of heterogeneous data that need to be stored and managed. It is not always clear what benefits this data will later bring to the company. As a result, it is usually not possible to decide at the time of data collection what value the data will have. To avoid losing any potentially important information, all data are stored in their raw format in an enterprise-wide data lake. The goal of this project was to define a framework for an implementable data lake architecture.

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