i4Q

Datendienste für die Qualitätskontrolle in Industrie 4.0

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i4Q will provide a complete solution consisting of sustainable IoT-based Reliable Industrial Data Services (RIDS) able to manage the huge amount of industrial data coming from cost-effective, smart, and small size interconnected factory devices for supporting manufacturing online monitoring and control. The i4Q Framework will guarantee data reliability with functions grouped into five basic capabilities around the data cycle: sensing, communication, computing infrastructure, storage, and analysis and optimisation; based on a microservice-oriented architecture for the end users. With i4Q RIDS, factories will be able to handle large amounts of data, achieving adequate levels of data accuracy, precision and traceability, using it for analysis and prediction as well as to optimise the process quality and product quality in manufacturing, leading to an integrated approach to zerodefect manufacturing. i4Q Solutions will efficiently collect the raw industrial data using cost-effective instruments and state-of-the-art communication protocols, guaranteeing data accuracy and precision, reliable traceability and time stamped data integrity through distributed ledger technology. i4Q Project will provide simulation and optimisation tools for manufacturing line continuous process qualification, quality diagnosis, reconfiguration and certification for ensuring high manufacturing efficiency and optimal manufacturing quality. BIBA focuses on: 1) the creation of data quality guidelines for manufacturing and 2) the extension of its software QualiExplore to support a) production data quality knowledge, and b) production line certification under the aspect of data quality. The extension of QualiExplore includes the integration of a digital assistant (conversational AI).

Laufzeit: 01.01.2021 - 31.12.2023, Förderung durch H2020

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Projektlogo COgnitive Assisted agile manufacturing for a LAbor force  unterstützt durch vertrauenswürdige künstliche Intelligenz
Projektseite

COALA

COgnitive Assisted agile manufacturing for a LAbor force unterstützt durch vertrauenswürdige künstliche Intelligenz

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Der Mensch steht im Zentrum wissensintensiver Herstellungsprozesse. Er muss qualifiziert und flexibel sein, um den Anforderungen seiner Arbeitsumgebung gerecht zu werden. Die Ausbildung neuer Mitarbeiter in diesen Prozessen ist für Unternehmen zeit- und kostenintensiv. Viele Branchen leiden unter dem Fachkräftemangel, der z.B. durch den demographischen Wandel verursacht wird. Eine zweite Herausforderung für das produzierende Gewerbe ist der ständige Wettbewerb durch qualitativ hochwertige Produkte. COALA wird beide Herausforderungen durch das innovative Design und die Entwicklung eines sprachgesteuerten digitalen intelligenten Assistenten für den Fertigungssektor angehen. Die COALA-Lösung wird auf dem datenschutzfokussierten offenen Assistenten Mycroft basieren. Er integriert eine präskriptive Qualitätsanalyse, ein KI-System zur Unterstützung der Ausbildung neuer Mitarbeiter am Arbeitsplatz und eine neuartige Erklärungssoftware - die WHY-Engine. COALA wird sich mit der KI-Ethik während des Entwurfs, des Einsatzes und der Nutzung der neuen Lösung befassen. Entscheidende Komponenten für die Einführung der Lösung sind ein neues didaktisches Konzept, um Arbeitnehmer über Chancen, Herausforderungen und Risiken in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu informieren, sowie ein gleichzeitiger Änderungsmanagementprozess. Drei Anwendungsfälle (Textil, weiße Ware, Flüssigkeitsverpackung) werden die Ergebnisse in gemeinsamen Fertigungsprozessen mit erheblicher wirtschaftlicher Relevanz bewerten. Wir gehen davon aus, dass die Fehlerkosten bei der Herstellung durch das Merkmal der präskriptiven Qualitätsanalyse und die KI-gestützte Schulung der Arbeitnehmer um 30-60% gesenkt werden können. Für die Rüstzeit erwarten wir eine Reduzierung um 15% bis 30% durch die Verkürzung der Mitarbeiterschulungszeit.

Laufzeit: 01.10.2020 - 30.09.2023, Förderung durch H2020

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Projektlogo Geschlossener digitaler Regelkreis für eine flexible und modulare Herstellung großer Komponenten

PeneloPe

Geschlossener digitaler Regelkreis für eine flexible und modulare Herstellung großer Komponenten

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Die Fertigung von Großteilen erfordert die Implementierung eines ganzheitlichen Daten-Managements und einer integrierten Automatisierungsmethode, um mit modularen und flexibleren Geräten das gewünschte Maß an Präzision zu erreichen. Die Herstellung von Großteilen zeichnet sich durch ein hohes Maß an erforderlichen Anpassungen aus (kundenspezifisch). Zudem umfasst die Herstellung komplexer und großtechnischer Teile eine Vielzahl von Unterbaugruppen, die zuerst dafür gefertigt und montiert werden müssen.

Dieser hohe Grad an Personalisierung erfordert einen großen Aufwand bei der Konstruktion und der anschließenden Überprüfung nach der Herstellung, um die hohe Präzision zu errreichen. Gleichwohl erfordert dieses maßgeschneiderte, produktorientierte Design eine Ressourcenoptimierung der Werkstatt (d.h. Arbeiter, Maschinen, Geräte) für eine reaktionsschnelle, rekonfigurierbare und modulare Hertigung. Hinzu kommt der arbeiterzentrierte Ansatz: die Ausführung wichtiger arbeitsintensiver Aufgaben durch die Beibehaltung branchenspezifischer Kenntnisse und Fähigkeiten der Arbeiter.

PENELOPE stellt eine neuartige Methodik auf, die produktzentriertes Datenmanagement und Produktions- und Zeitplanung in einer geschlossenen digitalen Regelkreis verbindet, um eine genaue und präzise Herstellbarkeit ab dem ersten Produktdesign sicherzustellen.

PENELOPE basiert auf fünf Säulen für die Entwicklung einer gemeinsamen Methodik und Vision, die in vier industriellgesteuerten Pilotlinien in strategischen Fertigungssektoren eingesetzt werden: Öl und Gas, Schiffbau, Luftfahrt und Bus & Coach; mit potenzieller Reproduzierbarkeit auf weitere Industriesektoren. Darüber hinaus wird ein europaweites Netzwerk von didaktischen Fabriken und Schauräumen eingerichtet, welche Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten bietet und den Wechsel der Belegschaft zur Industrie 4.0 samt Mehrzweck-Testbettten ermöglicht und die Adaption der zugehörigen Industrie unterstützt. PENELOPE beabsichtigt, die Wettbewerbsfähigkeit des Fertigungssektors in der EU stark zu erhöhen, indem Produktionsleistung, -qualität und -genauigkeit gesteigert und gleichzeitig die Sicherheit und Ressourceneffizienz der Arbeitnehmer gewährleistet werden.

Laufzeit: 01.10.2020 - 30.09.2024, Förderung durch H2020

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ASSURED

Future Proofing of ICT Trust Chains: Sustainable Operational Assurance and Verification Remote Guards for Systems-of-Systems Security and Privacy

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ASSURED’s vision is to introduce a ground-breaking policy-driven, formally verified, runtime assurance framework in the complex CPS domain. As the demand for increasingly autonomous CPSs grows, so does the need for certification mechanisms to ensure their safety. Current methods towards software and system validation requires exhaustive offline testing of every possible state scenario PRIOR to fielding the system. In this context, novel assurance services ensure that the control output of such controllers does not put the system or people interacting with it in danger, especially in safetycritical applications as the ones envisaged in the ASSURED Demonstrators. ASSURED leverages and enhances runtime property-based attestation and verification techniques to allow intelligent (unverified) controllers to perform within a predetermined envelope of acceptable behaviour, and a risk management approach to extend this to a larger SoS. ASSURED elaborates over the coordination of deployed TEE agents in horizontal scope, encompassing numerous technologies applicable to everything from edge devices to gateways in the cloud. Such technologies DICE for binding devices to firmware/software, trusted execution environments, formal modelling of protocols and software processes, software attestation, blockchain technology for distributed verification of transactions between system elements and controlflow attestation techniques for enhancing the operational correctness of such devices. In this frame, we consider the mutual verification of system components in distributed multi-operator environments. Our approach ensures a smooth transition and advancement beyond current strategies where security management services are considered in an isolated manner relying on traditional perimeter security and forensics in a “catch-and-patch” fashion without dwelling on the safety of the overall network as a whole, to holistic network security services capable of minimizing attack surfaces.

Laufzeit: 01.09.2020 - 31.08.2023, Förderung durch H2020

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Isabella2.0

Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Integrierte und anwenderorientierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen durch künstliche Intelligenz und eine virtuelle Schulungsanwendung

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Motivation

Die Ergebnisse aus Isabella erzeugen erste Verbesserungen der Ausgangssituation im Bereich der Umfuhren von Fahrzeugen und zeigen weitere Ansatzpunkte für zusätzliches Verbesserungspotenzial auf. Diese sollen aufgegriffen werden, um die logistische Leistungsfähigkeit des Steuerungsalgorithmus weiter zu verbessern und situationsspezifisch zu optimieren. Des Weiteren bietet die Ausweitung der Anwendbarkeit auf die Umschlagprozesse an den Verkehrsträgern großes Potenzial für die Gesamtperformanz, was im Rahmen dieses Projektes ausgeschöpft werden soll. Dabei darf nicht außer Acht gelassen werden, dass die Einführung der Lösungsansätze mit durchgreifenden Veränderungen der Arbeitssituationen für die Mitarbeiter:innen einhergeht und diese zur besseren Akzeptanz der finalen Lösung in den Prozess mit eingebunden werden müssen.

Ziel

Ziel ist es, die Parametrisierung der Steuerung zu optimieren und den Ansatz bezüglich multikriterieller Optimierung zu erweitern, sodass die Optimierungsleistung unter Berücksichtigung der vorherrschenden Situation (Terminalfüllgrad, Fahrzeugmix, Personalverfügbarkeit etc.) weiter verbessert werden kann. Weiteres Ziel ist die systematische Ausweitung des Steuerungsalgorithmus auf die Prozesse zur Be- und Entladung der Verkehrsträger (Schiff, Zug und LKW) und die Erstellung einer virtuellen Schulungsanwendung, die die arbeits- und organisationspsychologischen Aspekte der Arbeitsprozessumgestaltung aufgreift, die Umstellung für die Mitarbeiter:innen erleichtert und schlussendlich die Akzeptanz für die neue Lösung sicherstellt.

Vorgehen

Über eine ereignisdiskrete Simulation und moderne Methoden der Sensitivitätsanalyse und der künstlichen Intelligenz soll die Performanz des Steuerungsalgorithmus unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen und Parametereinstellungen untersucht und dadurch Rückschlüsse zwischen Leistung, Terminalsituation und Parametereinstellungen gezogen werden. Darüber hinaus wird es schlussendich ermöglicht, die Steuerung auf die jeweilige Terminalsituation einzustellen und die Planbarkeit der operativen Fahrprozesse zu erhöhen. Des Weiteren sollen neue Datenanalysemethoden und KI-Ansätze angewendet werden, um aus operativ gewonnenen Daten relevante Prozesskennzahlen wie z. B. Zeitdauer einzelner Prozessschritte oder Fahrwegauslastungen systematisch abzuleiten. Für die Erweiterung der Anwendbarkeit der Steuerung auf die Verkehrsträger wird ein Konzept für den Datenempfang in Schiffen und Bahnwaggons entworfen. Hierbei werden Ad-hoc- und Mesh-Netzwerke in Kombination mit geeigneten Funkstandards wie WLAN, Bluetooth oder LoRa in Betracht gezogen.

Laufzeit: 01.07.2020 - 30.06.2023, Förderung durch BMVI

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