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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

  • BigGIS_logo

    BigGIS: Fusion der Geo-Big Data

    Zunehmende Datenmengen und immer komplexere Berechnungsmodelle erfordern schnelle und robuste Verfahren. Dies ist das Thema des BigGIS Projekts, in welchem integrierte Verfahren zum Umgang mit Unsicherheit im (Geo)-BigData-Zusammenhang entwickelt werden. Zusammen mit dem SDIL werden hierbei am Beispiel von Temperaturdaten passende Algorithmen implementiert, getestet und weiterentwickelt.

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  • SDSC-BW: Sägen bis das SDSC kommt

    Während der Planung und Produktion von Schnittholz fallen unterschiedlichste Daten an: von Daten zur Holzqualität über entstehende Daten an der Sägelinie bis hin zu den Verkaufsdaten. Das Schwarzwälder Sägewerk Karl Streit optimierte in einem gemeinsamen Projekt mit dem SDSC-BW seine Vorgehensweise bei der Planung von Rundholzeinschnitten.

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  • QuestMiner - Detection and evaluation of anomalies in graphs

    An anomaly is generally defined as a deviation from the norm and from the expected behavior. Such anomalies often indicate incidents and constellations that require immediate attention and reaction. In a social network, an anomaly can indicate spontaneous attractions such as demonstrations. Their early detection is crucial for further management. With regard to graph data, anomalies can be modeled as subgraphs, in which the nodes deviate significantly from the norm attribute values and edge distributions. In the case of a dynamic graphs, historical conditions can also be taken into account.

    The goal of the project is to develop a method for dynamical heterogeneous graphs, which is able to continuously detect and evaluate anomalies. Thereby, the procedure should be designed for real-time service and should permanently be supplied with a stream of new data. In addition, the method should be scalable and able to process large amount of data. For this, not only an algorithm specially adapted to this problem is necessary, but also supporting index and data structures that provide efficient access to historical data. The applicability and practicability of the procedure should be assessed during the course of the project by means of a prototypical implementation for which we want to use the SDIL platform.

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  • SDSC-BW: Präzise Planbarkeit von Produktionsprozessen

    Die Sedus Stoll AG ist ein Komplettanbieter für Büroeinrichtungen und Arbeitsplatzkonzepte. Die flexible und individuelle Konfigurierbarkeit der Einzelmerkmale von Bürostühlen bei der Kundenbestellung erschwerten insbesondere die präzise Planbarkeit des Produktionsprozesses. Das Ziel der Analyse war die Suche nach Abhängigkeiten in den Daten, die es ermöglichen, Prognosen für die Produktionsmengen von spezifischen Ausstattungsvarianten für den Folgemonat durchzuführen.

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  • SDSC-BW: Pflanzenwachstum mittels Bildaufzeichnung

    Die da-cons GmbH vertreibt Produkte zur Ermittlung einer Vielzahl von Pflanzeneigenschaften. Dazu hat sie das System PhenoScreen entwickelt, das die Saatgutindustrie in der Pflanzenzüchtung unterstützt und sensorbasiert agiert. Im Rahmen der Potentialanalyse untersuchte das SDSC-BW die Frage, ob es digital möglich ist, in den Bilddateien Pflanzen zuverlässig zu erkennen.

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