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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

  • sdsc-project-image

    Smart Data-Lösungen für den produzierenden Mittelstand in Baden-Württemberg

    Das Projekt wird im Rahmen des Smart Data Solution Centers Baden-Württemberg (SDSC BW) vom Landesforschungsministerium (MWK) gefördert, um den Einsatz von geeigneten Smart Data-Technologien für den produzierenden Mittelstand zu erforschen. Ziel dieses Projektes ist es, den Einsatz von Datenanalysetechnologien für den Mittelstand durch einen vereinfachten Zugang zu erleichtern. Die Ergebnisse der durchgeführten Smart Data-Analysen von realen industriellen Datensätzen werden in Form von öffentlich zugänglichen Success-Stories veröffentlicht.

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  • SmartFactoryKL

    Prädiktive Instandhaltungsdatenanalyse anhand SmartFactoryKL-generierter Daten

    Die angestrebte, gemeinsame Forschungsarbeit von SDIL und SmartFactoryKL steht in engem Zusammenhang mit dem Forschungsthema „Industrie 4.0“ und „Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Eine große Anzahl von Sensoren, die kontinuierlich die für den Produktionsprozess relevanten Statusinformationen zur Verfügung stellen, ist charakteristisch für moderne Maschinen. Eine intelligente Überwachung, Speicherung und Analyse der Sensordaten kann vielfache positive Auswirkungen haben. Prädiktive Instandhaltung wird ein Schlüsselthema sein bei der zukünftigen Weiterentwicklung hochmodularer, Multi-Anbieter-Produktionssysteme.

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  • abb-logo

    Assoziationsanalyse für datengetriebene Dienstleistungen auf Basis Industrieller Log-Dateien

    Heutige industrielle Anlagen produzieren kontinuierlich Log-Daten über Messwerte, Fehlermeldungen oder dokumentierte Benutzereingriffe. Bestehende Lösungen weisen jedoch Einschränkungen auf. Der Hauptfokus dieses Projekts liegt auf der Nutzung des Analysepotentials von Log-Dateien, die in Bezug zur Systemebene im gesamten Produktions-und Prozesskontext stehen. Die Identifikation von Wirkzusammenhängen auf der Systemebene würde es erlauben, industrielle Anlagen und entsprechende Prozesse zu optimieren.

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  • Smart Brain Data Analytics

    Smart Brain Datenanalysen

    Die Grundlage dieses Projekts bildet ein Datenbestand von ca. 700 Bildaufnahmen, der aufeinanderfolgender Gewebeabschnitte eines menschlichen Gehirns zeigt. Zugrundliegende hochaufwändige Bildregistrierungsverfahren, die Blockface-Bilder als Referenz nutzen, ermöglichen eine möglichst korrekte, naturgetreue Abbildung der fixierten Gewebeabschnitte. Die hochaufgelösten Schnittaufnahmen können zur Erstellung hochaufgelöster 3-D-Modelle, wie sie in der aktuellen Spitzenforschung zum Einsatz kommen, genutzt werden. Damit können beispielsweise Volumen, Struktur und Form des Gehirns visualisiert werden.

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