Banner-small-daten-industrie

Industrie 4.0

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

Banner-small-daten-healthcare

Medizin

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

Banner-small-daten-cities

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

  • SDI-X: Smart Data Innovation-Prozesse, -Werkzeuge und -Betriebskonzepte

    Das BMBF-geförderte Projekt „Smart Data Innovation-Prozesse, -Werkzeuge und -Betriebskonzepte“ (SDI-X) erforscht geeignete Werkzeuge und Best Practices. Ziel dabei ist es, umfangreiche Datenanalyseprojekte zwischen verschiedenen Forschungs- und Industriepartnern zu fördern und ihre zeitnahe Umsetzung zu ermöglichen. Die Projektergebnisse werden vollständig in das SDIL und dessen Projekte integriert.

    Lesen Sie mehr

  • 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.

    Lesen Sie mehr

  • 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.

    Lesen Sie mehr

  • 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.

    Lesen Sie mehr

  • Smart Brain Data Analytics

    Smart Brain Data Analyse

    Das Projekt basiert auf einer Datenbank mit rund 700 Bildern, die aufeinanderfolgende Gewebeschnitte des menschlichen Gehirns zeigen. Hochkomplexe Bildregistrierungsverfahren, die Blockface-Bilder als Referenz verwenden, ermöglichen eine möglichst korrekte Reproduktion der fixierten Gewebeschnitte. Mit diesen hochauflösenden Bildern können so hochauflösende 3D-Modelle erstellt werden, die Teil der aktuellen Spitzenforschung am Forschungszentrum in Jülich sind. So können beispielsweise Volumen, Struktur und Form des Gehirns visualisiert werden.

    Lesen Sie mehr