Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | Predictive Maintenance - Entwicklung einer Industrie 4.0-tauglichen Technologie zur funktionalen und prozessualen Ausgestaltung prädiktiver und intelligenter Instandhaltungssysteme |
| Kurzname | Predictive Maintenance |
| Kurzbeschreibung | Inhalt des Projekts ist die Entwicklung einer Technologie in Form einer Verknüpfung von Methoden und Techniken für eine durchgehende Ende-zu-Ende-Lösung, die alle Ebenen eines prädiktiven Systems von der Datenerfassung, -speicherung, -analyse und interoperativen Nutzung exemplarisch adressiert. Damit verbunden ist das Ziel, für die Einführung solcher Instandhaltungssysteme eine geeignete Methodik zur Verfügung zu stellen, die das Unternehmen in seiner jeweiligen Situation abholt, einen strategiekonformen Innovationspfad entwickelt und diese Unternehmen über die Einführung und Etablierung einer prädiktiven Instandhaltungslösung in das Zeitalter der Industrie 4.0 bzw. darüber hinaus begleitet. |
| Jahr der Einwerbung | 2019 |
| Laufzeit Beginn | 01.03.2019 |
| Laufzeit Ende | 28.02.2023 |
| Projektleitung |
Haun, Matthias, Prof. Dr.
Korn, Oliver, Prof. Dr. Sikora, Axel, Prof. Dr. Trahasch, Stephan, Prof. Dr. Westhoff, Dirk, Prof. Dr. |
| Fakultät |
EMI
M |
| Institut |
ACI
IMLA ivESK |