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Industrie 4.0

Datenanalysen für die vierte industrielle Revolution, bspw. proaktive Wartung von Produktionsressourcen oder die Identifikation von Anomalien in Prozessen.

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Medizin

Datengetriebene Aspekte der Medizin werden untersucht, bspw. die bedarfsgerechte Pflege von Patienten oder IT-gesteuerte Medizintechnik.

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Smart Infrastructure

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung, bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler.

Aktuelle Projekte

  • Analytics für ein Smart Air Quality Network

    Das Projekt Smart Air Quality Network (SmartAQnet), das als Verbundprojekt im Rahmen des datenbasierten FuE-Förderprogramms „Modernitätsfonds“ des BMVI mfund gefördert wird, hat das Forschungsziel, ein Gesamtsystem zur Erfassung, Visualisierung und Vorhersage der räumlichen Verteilung von Luftschadstoffen in städtischen Atmosphären zu entwickeln.

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  • software_ag-logo

    Häfen als intelligente Logistikdrehkreuze

    Dieses Projekt ist Teil des Transforming-Transport-EU-Leuchtturmprojekts. Das Transforming-Transport-Projekt wird in einer realistischen, messbaren und replizierbaren Weise die transformativen Effekte zeigen, die Big Data für den Mobilitäts- und Logistikmarkt haben.

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    Optimierung der Produktqualität bei OSRAM Schwabmünchen

    Im Rahmen des Projekts werden Produktionsdaten aus der WolframDrahtproduktion aus dem OSRAM Werk Schwabmünchen auf der SDIL Plattform gespeichert und mithilfe von IBM Tools analysiert. Infolge der Analyse werden Datenmodelle erstellt, die durch bestimmte Prognosen und Regeln die Drahtqualität („Spaltigkeit und Länge) optimieren. Für das Data-Mining wird das Standard-Prozess-Modell CRISP-DM implementiert.

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  • Trelleborg_SDIL

    Zustandsüberwachung und -vorhersage von Dichtungssystemen

    Flugzeug-Fahrwerke stellen erhebliche Anforderungen an Dichtungssysteme. Daher werden diese in umfangreich instrumentierten Tests hohen Belastungen ausgesetzt. Der Zusammenhang der erfassten Messgrößen und ihre Auswirkung auf das Dichtungssystem soll mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren untersucht werden.

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    Verbesserung der Verkehrsflussvorhersage mit Umgebungsmodellen

    In diesem Projekt wird eine Verkehrsflussvorhersage mit Umgebungsmodellen für Verkehrsnetze vorgeschlagen. Heutzutage berücksichtigt die Verkehrsflussvorhersage vor allem Informationen von einzelnen, spezifischen Sensoren. Allerdings könnten Informationen von Nachbar-Sensoren und anderen Sensoren im Verkehrs-Subnetz genutzt werden, um moderne Prognosemodelle zu verbessern.

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