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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

  • ibm-logo

    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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  • siemens-logo

    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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  • SDSC-BW: Komponentenfertigung

    Smart-Data-Analysen unterstützen die Ablaufplanung der Komponentenfertigung beim Maschinenbauer für den Tunnelvortrieb Herrenknecht AG. Ein Kundenauftrag besteht aus vielfältigen Komponenten. Die Kernkomponenten werden in einzelnen Produktionsaufträgen am Konzernsitz in Schwanau hergestellt. Bei der Komponentenherstellung fallen unter anderem Kosten-, Planungs-, Produktions- und Qualitätsdaten an.

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  • john-deere-traktor

    Optimierung der Produktionsprozesse bei John Deere

    Hauptziel des Projekts ist die Reduzierung der Nacharbeit und die Vermeidung von Fehlern bei der Fertigung von Traktoren in der John Deere Fabrik in Mannheim. Das wird durch eine Datenanalyse der Fehlerinformationen, der Prüfprotokollen und ihrer Wirkungszusammenhänge realisiert. Infolge der Ergebnisse aus der Datenauswertung können Prognosen und Regeln für die Fertigungsplanung erstellt werden, die das Unternehmen ein Schritt weiter zur Selbstoptimierung bringen.

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  • sap-logo

    Untersuchung verschiedener Big Data Plattformen hinsichtlich ihrer Performance bei forensischer Datenanalyse

    Das LKA Baden-Württemberg weist pro Fall einen Datenbestand von bis zu 150 TB auf. Performance ist hier ein kritischer Faktor. Deshalb sind im Voraus Recherchen notwendig, die sich damit auseinandersetzen, welche Plattform in einem solchen Kontext genutzt werden sollte. Im Rahmen des Projekts sollen Prototypen gebaut werden. Mit diesen werden dann Laufzeit- und Performance-Analysen auf verschiedenen Plattformen durchgeführt.

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