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Senatorin für Wirtschaft, Häfen und Transformation der Freien Hansestadt Bremen

SAILEX

Sales und Operations Intelligence mit erklärbarer KI

Laufzeit: 15.02.2025 - 15.08.2026, Förderung durch Land Bremen / FEI
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Das Projekt zielt darauf ab, ein KI-basiertes Analysewerkzeug für ERP-Systeme zu entwickeln, das Verkaufsdaten mit internen und externen Faktoren kombiniert. Dadurch sollen nicht nur allgemeine Verkaufstrends erkennbar werden, sondern auch individuelle Zusammenhänge, wie Rabatte oder externe Einflüsse wie Wetter und politische Ereignisse. Dies hilft, präzisere Einkaufsprognosen zu erstellen, Engpässe zu vermeiden und Überbestände zu reduzieren, was Lagerkosten spart. Zudem wird ein Large Language Model zur Erklärung der KI-Prognosen eingesetzt, um die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen zu gewährleisten, unterstützt durch Ansätze erklärbarer KI.

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Digitalisierung, Nachhaltigkeit, Dienstleistungen, Handel, Assistenzsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo Auswahl von Prognosemodellen für die vorausschauende Instandhaltung und eine integrierte, auf verstärkendem Lernen basierende Produktionsplanung in dynamischen Produktionssystemen

Prophecy

Auswahl von Prognosemodellen für die vorausschauende Instandhaltung und eine integrierte, auf verstärkendem Lernen basierende Produktionsplanung in dynamischen Produktionssystemen

Laufzeit: 01.02.2025 - 31.01.2027, Förderung durch DFG
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Das Forschungsprojekt ist eine Zusammenarbeit zwischen dem Bremer Institut für Produktion und Logistik (BIBA) der Universität Bremen, Deutschland, der Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS), Brasilien, der Federal University of Santa Catarina (UFSC), Brasilien, und der Federal University of Amazonas (UFAM), Brasilien.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines selbstadaptiven Modellauswahlverfahrens für die prädiktive Instandhaltung, das nahtlos in die Produktions- und Instandhaltungsplanung integriert wird. Hierfür wird ein maschinellem Lernen basierendes Verfahren entwickelt, das eine automatisierte Auswahl geeigneter Prognosemodelle für verschiedene Systemkonfigurationen und -zustände ermöglicht.

Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die Einbindung von Reinforcement Learning zur dynamischen Optimierung der Maschinenverfügbarkeit und -belegung in Echtzeit. Dies basiert auf einer digitalen Repräsentation des Produktionssystems, die es ermöglicht, die Auswirkungen von Entscheidungen anhand produktionslogistischer KPIs zu bewerten. Die kontinuierliche Rückkopplung zwischen Meta-Learning und Reinforcement Learning ermöglicht eine fortlaufende Verbesserung des Systems. Zur Validierung der entwickelten Methoden wird eine simulationsgestützte Umgebung erstellt, die die relevanten Produktions- und Instandhaltungsprozesse mit dem notwendigen Abstraktionsgrad nachbildet. Abschließend wird das entwickelte System in zwei industriellen Anwendungsfällen in Deutschland und Brasilien getestet.

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Systementwicklung und -planung, Prozessoptimierung und -steuerung, Automotive, Prozessmodellierung und Simulation, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz


Europäische Union; Investition in Bremens Zukunft; Europäischer Fonds für regionale Entwicklung

Smartport Living Lab

Reaktive, intelligente Zustandsüberwachung der Hafensuprastruktur

Laufzeit: 29.01.2025 - 31.12.2028, Förderung durch Land Bremen / EFRE / EFRE-Bremen 2021 - 2027 (FKZ: 265/PF_BIBA_SMARTPORT/2025)
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Das Projekt „Smartport Living Lab“ adressiert die Herausforderungen der bremischen Häfen im Wettbewerb der Nordrange-Häfen. Ziel ist die Entwicklung von innovativen Systemen für eine vernetzte und zukunftsfähige Hafenwirtschaft in Bremen/Bremerhaven. Flugdrohnen und autonome mobile Roboter stehen im Mittelpunkt des BIBA für innovative Lösungen zur Zustandsüberwachung. Diese Technologien werden in dezentralen Living Labs entwickelt und getestet, unterstützt durch eine Smart Cooperation Platform, welche die Zusammenarbeit der beteiligten Forschungseinrichtungen und Partner fördert. Das Projekt stärkt die nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit und das Wachstumspotential der Hafenstandorte und repräsentiert Bremens Innovationskraft in der maritimen Logistik.

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Robotik und Automatisierung, Digitalisierung, Maritime Wirtschaft, Verkehr und Logistik, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

PiQASO

Post-Quantum Cryptography As-a-Service für gängige Übertragungssysteme und Infrastrukturen

Laufzeit: 01.01.2025 - 31.12.2027, Förderung durch EU - DIGITAL-ECCC-2024-DEPLOY-CYBER-06-PQCINDUSTR

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Das PiQASO-Projekt adressiert die dringende Notwendigkeit von quantenresistenten kryptografischen Lösungen, um kritische Infrastrukturen und Daten angesichts fortschreitender Bedrohungen durch Quantencomputing zu sichern. Mit der Weiterentwicklung von Quantenfähigkeiten besteht das Risiko, dass bestehende kryptografische Methoden obsolet werden, wodurch die Vertraulichkeit und Integrität sensibler Informationen gefährdet werden. Das Hauptziel von PiQASO ist es, agile, skalierbare und praktische Lösungen für Post-Quantum Cryptography (PQC) bereitzustellen, die nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können, ohne dass zusätzliche spezialisierte Hardware erforderlich ist.

Das Projekt führt „PQC as a Service“ (PQaaS) ein und bietet operative Implementierungen von NIST-standardisierten Algorithmen wie Dilithium, FALCON und SPHINCS+. PiQASO ermöglicht robuste Verschlüsselung, Authentifizierung und Identitätsmanagement über verschiedene Branchen hinweg und bietet Flexibilität durch Krypto-Agilität – die Anpassung an sich entwickelnde kryptografische Anforderungen. Das Projekt legt Wert auf die sichere Ausführung von PQC und integriert programmierbare Beschleuniger, um die Leistung zu optimieren und gleichzeitig Widerstandsfähigkeit gegen physische und Seitenkanalangriffe zu gewährleisten.

BIBA wird ein umfassendes Demonstrationsszenario bereitstellen – die Sicherung einer Testinfrastruktur für die Luftfahrt. Es wird zeigen, wie ein verteiltes Hardware-in-the-Loop (HIL) Testing im Bereich Luft- und Raumfahrt von sicheren Kommunikationskanälen, gestärkt durch PQC, profitieren kann, um Echtzeitreaktionszeiten (<100ms) sicherzustellen und geistiges Eigentum zu schützen. Mit diesen Fortschritten zielt PiQASO darauf ab, einen nachhaltigen Weg zu quantensicheren kritischen Systemen zu etablieren und Vertrauen sowie Widerstandsfähigkeit in einer sich schnell entwickelnden technologischen Landschaft zu fördern.

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Interoperabilität, Telekommunikation und IT, Cyber-Security

LAMAsense

INTEK - LAMAsense / Entwicklung eines digitalen Zwillings für die Instandhaltung und einer Service-Plattform als Nutzerschnittstelle

Laufzeit: 01.01.2025 - 31.12.2026, Förderung durch BMWK
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Digitalisierung, Agrarwirtschaft, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz, Digitaler Zwilling

SIM-TWIST

Entwicklung einer Simulationsumgebung für automatisierte Terminalbetriebskonzepte unter besonderer Betrachtung von automatisiertem Twistlockhandling

Laufzeit: 01.01.2025 - 31.12.2026, Förderung durch BMDV
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Twistlocks sind mechanische Verriegelungselemente, die für die Sicherung von Containern auf Schiffen eingesetzt werden. Die heutzutage manuelle Handhabung von Twistlocks ist zeitintensiv und mit Risiken für die Arbeitssicherheit behaftet. Das Projekt SIM-TWIST untersucht, wie automatisierte Twistlockhandling-Systeme (ATS) in Containerterminals eingesetzt werden könnten. Es wird eine Simulationsumgebung entwickelt und eingesetzt, um konkrete Handlungsempfehlungen für den Einsatz von ATS abzuleiten. Der Nutzen ist die Reduktion von technischen und wirtschaftlichen Risiken beim zukünftigen Einsatz von ATS und die Förderung der Marktreife solcher Systeme. Dadurch kann die Effizienz, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit auf den Containerterminals erhöht werden.

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Robotik und Automatisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Maritime Wirtschaft, Prozessmodellierung und Simulation

Projektlogo Entwicklung eines Qualitätsregelkreis-basierten Assistenzsystems zur nachhaltigen Betriebsmittelplanung für die manuelle und hybride Montage

NaBeMi

Entwicklung eines Qualitätsregelkreis-basierten Assistenzsystems zur nachhaltigen Betriebsmittelplanung für die manuelle und hybride Montage

Laufzeit: 01.11.2024 - 31.10.2026, Förderung durch BMWK / IGF
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Das Forschungsprojekt NaBeMi adressiert die wachsende Bedeutung von Nachhaltigkeit im Konsumverhalten und die Herausforderungen von KMU, Nachhaltigkeitsziele in der Produktion umzusetzen. Ziel ist die Entwicklung einer Methodik für nachhaltigkeitsfördernde Betriebsmittel zu entwickeln, die ökologische, ökonomische und soziale Aspekte berücksichtigt. Ein webbasiertes Assistenzsystem unterstützt dabei den Betriebsmittelplanungsprozess für manuelle und hybride Montagesysteme. Die Methodik integriert drei Qualitätsregelkreise, um Konflikte zwischen klassischen und Nachhaltigkeitszielgrößen zu lösen und eine ganzheitliche Betriebsmittelplanung zu ermöglichen. Hierdurch werden Zielkonflikte analysiert und eine hohe Planungsgüte sichergestellt.

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Systementwicklung und -planung, Nachhaltigkeit, Produzierendes Gewerbe, Assistenzsysteme

Projektlogo Konzeptionierung, Umsetzung und Demonstration von interoperablen Lösungen für Traceability und Digitale Zwillinge in der Windindustrie

Wind-X

Konzeptionierung, Umsetzung und Demonstration von interoperablen Lösungen für Traceability und Digitale Zwillinge in der Windindustrie

Laufzeit: 01.11.2024 - 31.07.2027, Förderung durch BMWK / NextGenerationEU

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Das Projekt Wind-X strebt an, die Windindustrie durch ein Datenökosystem für innovative und nachhaltige Windenergieanlagen über den gesamten Lebenszyklus zu fördern. Erfahrungen, Technologien und Lösungen aus Catena-X, Gaia-X und anderen Manufacturing-X Initiativen werden auf die Windindustrie übertragen. Ziel ist die Entwicklung datengetriebener Lösungen und Software-Services speziell für die Windindustrie. Intelligente, für die Digitalisierung vorbereitete Windenergieanlagen und Komponenten mit standardkonformen Verwaltungsschalen-Teilmodellen sollen dies unterstützen. Diese digitalen Zwillinge werden mit Konfigurations- und Kommunikationsfähigkeiten sowie Datenraum-Konnektoren ausgestattet. Zusätzlich werden Mehrwertdienste ("Business Applikationen") entwickelt, die Rohdaten aus der Supply Chain für branchenspezifische Anwendungsfalle nutzen. Konnektoren und Basisservices dienen als Infrastruktur für den Betrieb der Mehrwertdienste und ermöglichen interoperable Datenräume. Dies soll anhand der zwei Anwendungsfälle "Traceability für Nachhaltigkeit und Logistik" und "Digital Twin in the Production and in the Field" für die Windindustrie demonstriert werden.

Das Hauptziel des BIBA ist die Koordination und Ausarbeitung dieser beiden Anwendungsfälle. Hier stehen insbesondere die Spezifikation des Informationsbedarfes, die Klärung der Rahmenbedingungen, die Definition und Herleitung von Geschäftsmechanismen sowie die Identifikation von relevanten Datenquellen und —senken im Fokus. Darauf aufbauend wird das BIBA mit seinen Partnern die Konzeptentwicklung bzw. die Umsetzung von Teilmodellen und die Datenintegration des übergeordneten Datenraums vorantreiben. Anschließend unterstützt das BIBA für beide Anwendungsfalle die Entwicklung der Datenraum-Services für die Abfrage und Übermittlung von Daten aus den Teilmodellen. In beiden Anwendungsfällen entwickelt das BIBA anschließend einen Demonstrator.

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Digitalisierung, Interoperabilität, Windenergie, Digitaler Zwilling, Digitale Plattformen / IoT

SanAssist

Entwicklung künstlicher Sprach-Intelligenz für den Kundenservice von Unternehmen der Sanitärbranche im Rahmen von BIM

Laufzeit: 01.11.2024 - 31.10.2026, Förderung durch BMWK
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Das Projekt SanAssist zielt darauf ab, die Digitalisierung des Kundenservices im Sanitärbereich durch innovative Verfahren der optischen Bild- und Videoauswertung sowie KI-basierte Sprachlösungen erheblich zu verbessern. Angesichts des bestehenden Fachkräftemangels wird ein intelligentes System entwickelt, das Kundenanfragen automatisiert bearbeitet und die Effizienz steigert, indem einfache Anfragen und Aufgaben durch automatisierte Antworten, Kostenschätzungen und Produktvorschläge auf der Level-1-Supportebene übernommen werden. Das Teilprojekt des BIBA umfasst die Vorklassifikation von E-Mail-Anhängen sowie die bildbasierte Objekterkennung von SHK-Teilen. Durch die Integration mehrerer Technologien wie maschinelles Lernen und bildbasierte Objekterkennung wird ein neuartiger Workflow geschaffen, der eine automatisierte Extraktion von Text- und Bildinformationen ermöglicht. Expertenevaluierungen und Kundenbefragungen in Zusammenarbeit mit den Projektpartnern sichern die Qualität der entwickelten Lösung mit dem Ziel, den Kundenservice und die Interaktion in der Sanitärbranche nachhaltig zu optimieren.

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Digitalisierung, Baugewerbe, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz, AR / VR / Sprache

Projektlogo XR-basierter digitaler Assistent zur Stärkung der Fähigkeiten für die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in sicherheitskritischen industriellen Anwendungen
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EMPOWER

XR-basierter digitaler Assistent zur Stärkung der Fähigkeiten für die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in sicherheitskritischen industriellen Anwendungen

Laufzeit: 01.10.2024 - 30.06.2025, Förderung durch EU - MASTER-XR Open Call

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Ziel des EMPOWER Projekts ist die Sicherheit für Mensch-Roboter Zusammenarbeiten durch XR-Technologien zu revolutionieren. EMPOWER wird zur Umsetzung der MASTER-Plattform-Tools beitragen, indem es einen neuartigen pädagogischen/schulungstechnischen Ansatz fördert, der in Form eines XR-basierten digitalen Assistenten umgesetzt wird und sich auf die wichtigsten Themen konzentriert: Sicherheit und Ergonomie an sicherheitskritischen Industriearbeitsplätzen, wie z. B. Mensch-Roboter kollaborative Montageprozesse.

Die Ergebnisse von EMPOWER sind für die Ausbildung/Kompetenzentwicklung von Arbeitskräften in industriellen Umgebungen bestimmt, um die Unterstützung und Verbesserung ihrer Lernerfahrung in Bezug auf diese Themen zu gewährleisten.

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Mensch-Technik-Interaktion, Prozessoptimierung und -steuerung, Forschung und Entwicklung, Training & Qualifizierung, AR / VR / Sprache

Projektlogo Entwicklung einer LLM-Pipeline zur Verarbeitung und Umwandlung natürlicher Sprachbefehle zu kontextabhängigen Roboterbefehlen

La2-Mo2

Entwicklung einer LLM-Pipeline zur Verarbeitung und Umwandlung natürlicher Sprachbefehle zu kontextabhängigen Roboterbefehlen

Laufzeit: 01.10.2024 - 30.09.2026, Förderung durch BMWK
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Die Montageindustrie steht vor zunehmender Produktvielfalt und Individualisierung, was Flexibilität erfordert und die Cobot-Automatisierung, insbesondere für KMU, erschwert. Trotz Wachstums des Cobot-Marktes bleibt die häufige Neukonfiguration eine Herausforderung. Eine sprachbasierte Programmierung könnte dies vereinfachen, jedoch fehlt es bisherigen Modellen an Kontextverständnis und Präzision.

Das Projekt La2-Mo2 zielt darauf ab, ein System zu entwickeln, das mithilfe von LLMs Cobots durch natürliche Sprache steuert. Gesprochene Anweisungen sollen interpretiert und in präzise Roboterbefehle umgewandelt werden, um die Cobot-Programmierung zugänglicher zu machen, Komplexität zu reduzieren und insbesondere KMU in flexiblen Montageszenarien zu unterstützen.

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Robotik und Automatisierung, Mensch-Technik-Interaktion, Produzierendes Gewerbe, Assistenzsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo Vorbereitung eines Horizont Europa Projektes zur innovativen Technologiebewertung für den Europäischen Katastrophenschutz
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iTEK

Vorbereitung eines Horizont Europa Projektes zur innovativen Technologiebewertung für den Europäischen Katastrophenschutz

Laufzeit: 01.10.2024 - 30.09.2025, Förderung durch BMBF
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Weltweit und auch in Europa steigen die Zahlen der Naturkatastrophen, wie Überschwemmungen und Waldbrände, stark. Um die Auswirkungen auf die europäische Bevölkerung zu reduzieren sind gezielte Anpassungsmaßnahmen, wie der Einsatz von neuen Technologien, notwendig. Man geht davon aus, dass diese die Auswirkungen unabhängig von einem Erderwärmungsszenario unter den Ausgangswert von 2020 absenken können. Die Auswahl geeigneter Technologien ist jedoch für die Einsatzkräfte eine Herausforderung. Wenn gleich sie Experten auf ihrem Gebiet der Katastrophenhilfe sind, fehlen Ihnen in der Regel Ressourcen und Erfahrung in der Auswahl von Technologien.

iTEK wird einen EU Forschungsantrag vorbereiten, der diese Problemstellung adressiert, indem ein Mechanismus entwickelt, validiert und demonstriert wird, der eine verlässliche wissenschaftliche Evaluierung von innovativen Technologien für verschiedene Katastrophenschutzszenarien ermöglicht. Dazu wird besonderer Fokus auf die Integration von Katastrophenschutzorganisationen als Endanwender gelegt.

Das BIBA führt überwiegend Forschung für Unternehmen des produzierenden Mittelstands und Logistikunternehmen aus. Wenn gleich sich grundsätzlich viele Anwendungen und Lösungsansätze aus dieser Branche auf die zivile Sicherheitsforschung und das Anwendungsgebiet des Katastrophenschutzes übertragen lassen, bringt diese – für das BIBA neue – Domäne einige Hürden mit sich, die das BIBA in iTEK nun in Kooperation mit der deutschen Katastrophenschutzorganisation @fire, dem ASB Landesverband Niedersachsen und SWMS Consulting konzentriert adressiert werden.

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Forschung und Entwicklung, Behörden und Notfalldienste

iCRANE

Entwicklung eines mobilen Assistenzsystems zur Erhöhung der Sicherheit von Schwerlastkranen mittels sensorischer und optischer Überwachung und Verifizierung des Zusammenbaus

Laufzeit: 01.09.2024 - 31.08.2026, Förderung durch BMWK

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Der Einsatz von Kranen wird kundenindividuell und somit auftragsbezogen geplant. Die Auswahl und die Übersicht über die Verfügbarkeit von Anbauteilen auf dem Betriebshof oder über mehrere Betriebstätten hängt von dem Erfahrungswissen und dem individuellen Bestandsmanagement des Kranverleihers ab. Auf der Baustelle erfordert die Anlieferung, die Platzierung und der Zusammenbau der Krankomponenten einen hohen Koordinationsaufwand. Insbesondere von der korrekten Montage der Anbauteile hängt die Tragfähigkeit des Kranes ab, die gemäß der zuvor durchgeführten Planung des Kraneinsatzes ausgeführt werden muss. Eine falsche Montage gefährdet die Sicherheit des Kraneinsatzes und kann im schlimmsten Fall zum Umstürzen des Kranes führen. Vor diesem Hintergrund wird in diesem Projekt ein mobiles Assistenzsystem zur Steigerung der Sicherheit von Kranen sowie zur Unterstützung der Koordination von Mitarbeiter*innen auf Betriebshof und Baustelle entwickelt. Das System gliedert sich in drei Teilbereiche: (1) Optimierung der Komponentensteuerung auf Betriebshof und Baustelle, (2) Überprüfung des planungsgerechten Aufbaus eines Mobilkrans hinsichtlich der Betriebssicherheit und (3) Erfassung und Analyse von Belastungen an Einzelbauteilen.

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Digitalisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Dienstleistungen, Baugewerbe, Assistenzsysteme, Drahtlose Kommunikationstechnologien und Sensorik

Projektlogo Sensorgestützte KI-basierte Benchmarking-Plattform für die menschzentrierte und wirtschaftliche Auswahl und Einführung von Unterstützungssystemen in Intralogistikprozessen

SENSOMAI

Sensorgestützte KI-basierte Benchmarking-Plattform für die menschzentrierte und wirtschaftliche Auswahl und Einführung von Unterstützungssystemen in Intralogistikprozessen

Laufzeit: 01.08.2024 - 31.07.2026, Förderung durch BMBF
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Unternehmen müssen ihre Produktions- und Intralogistikprozesse aufgrund steigender Kosten und Flexibilitätsanforderungen verbessern. Dies erfordert eine umfassende Prozessanalyse, die sehr aufwendig ist. Besonders kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) haben Schwierigkeiten, geeignete Technologien für Intralogistiklösungen auszuwählen. Das Projekt SENSOMAI hat das Ziel, eine benutzerfreundliche Datenplattform zu entwickeln, die KMU bei der Auswahl und Einführung von Intralogistiksystemen unterstützt. Diese Plattform nutzt Bewegungsdaten, die von Sensoren erfasst werden, und analysiert sie mithilfe eines Deep-Learning-Verfahrens. Die Plattform zeigt Optimierungspotenziale und schlägt passende Intralogistiklösungen vor. Ein Vorher-Nachher-Vergleich ermöglicht die Bewertung der Verbesserungen im Unternehmen. Die Plattform verbessert kontinuierlich ihre Vorschläge durch Validierung der Ergebnisse. SENSOMAI ist eine innovative Lösung, die technologieoffene Auswahlmöglichkeiten bietet und mehrere Nutzergruppen anspricht.

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Digitalisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Verkehr und Logistik, Produzierendes Gewerbe, Assistenzsysteme, Digitale Plattformen / IoT

Projektlogo Prozessgetriebene Adaption agentenbasierter Steuerungssysteme für modulare Montagelösungen
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PassForM2

Prozessgetriebene Adaption agentenbasierter Steuerungssysteme für modulare Montagelösungen

Laufzeit: 01.08.2024 - 31.07.2026, Förderung durch BMWK / IGF
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Der Übergang von der Massen- zur Individualfertigung stellt Unternehmen vor immense Herausforderungen, insbesondere in der Montage, die mehr als die Hälfte der Produktionszeit und 20 % der Kosten ausmacht. Gerade für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind einfach skalierbare Lösungen unverzichtbar. KMU profitieren besonders von flexiblen Systemen, da diese ihnen ermöglichen, ihre Produktionsprozesse effizient anzupassen, ohne in teure, spezialisierte Ausrüstungen investieren zu müssen.

PassForM2 entwickelt eine neuartige Steuerung für modulare Montagesysteme, die flexibel auf wechselnde Anforderungen reagieren kann. Neben der Montage lassen sich auch weitere Systeme wie automatische geführte Fahrzeuge (AGV) nahtlos integrieren. Durch austauschbare Hardwaremodule und dezentrale Steuerung erhöhen wir die Effizienz, senken Produktionskosten und sorgen für mehr Resilienz gegenüber Systemausfällen. Diese Technologie unterstützt KMU dabei, Klein- und Serienproduktionen nachhaltig umzusetzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, indem sie ihnen ermöglicht, kosteneffektiv und anpassungsfähig auf Marktveränderungen zu reagieren.

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Robotik und Automatisierung, Interoperabilität, Produzierendes Gewerbe, Forschung und Entwicklung, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Digitaler Zwilling

Projektlogo Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Überwachungs- und Analysetechnologien für Zellenradschleusen

SenZel

Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Überwachungs- und Analysetechnologien für Zellenradschleusen

Laufzeit: 01.07.2024 - 30.06.2026, Förderung durch BMWK / IGF

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Zellenradschleusen werden in industriellen Anlagen zum Absperren, zum Austragen oder zum volumetrischen Dosieren von Schüttgut eingesetzt. Dabei verhindern sie den Austritt von Staub und Gasen. Die Instandhaltung stellt eine Herausforderung dar, da Zellenradschleusen starkem Verschleiß ausgesetzt sind und zumeist eingeschränkt zugänglich sind. Das Ziel ist eine Effizienzsteigerung durch reduzierte Ausfallzeiten und optimierte Wartungsaufwände mittels künstlicher Intelligenz.

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Robotik und Automatisierung, Chemie- und Rohstoffindustrie, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz, Digitale Plattformen / IoT

Projektlogo Robotics Institute Germany
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RIG

Robotics Institute Germany

Laufzeit: 01.07.2024 - 30.06.2028, Förderung durch BMBF
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Das Robotics Institute Germany (RIG) vernetzt führende Robotik-Standorte in Deutschland zu einem dezentralen Forschungsnetzwerk, um die internationale Sichtbarkeit der deutschen Robotik-Forschung zu steigern. Die Forschung wird durch eine gemeinsame Roadmap und Forschungscluster, die Industrie- und Gesellschaftsbedürfnisse adressieren, koordiniert. Zusätzlich wird eine gemeinsame Forschungsinfrastruktur aufgebaut. Fachkräfte werden durch gezielte Aus- und Weiterbildungsprogramme gefördert, Robotik-Benchmarks und Innovationswettbewerbe entwickelt sowie Maßnahmen zur Unterstützung von Start-ups und Industrietransfer initiiert. Das RIG stärkt damit das internationale Ansehen der Robotik „made in Germany“ und erschließt Potenziale durch den Einsatz von Robotersystemen in neuen Anwendungen.

Ansprechpartner*in

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Robotik und Automatisierung, Mensch-Technik-Interaktion, Verkehr und Logistik, Produzierendes Gewerbe, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Digitaler Zwilling

Projektlogo Autonome Palettenverladung durch ein externes Sensor- und Steuerungssystem zur Nachrüstung von Gabelstaplern

ForkLoad

Autonome Palettenverladung durch ein externes Sensor- und Steuerungssystem zur Nachrüstung von Gabelstaplern

Laufzeit: 01.07.2024 - 30.06.2026, Förderung durch BMWK

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Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines nachrüstbaren Systems, mit dem herkömmliche elektrisch betriebene Gabelstapler Paletten autonom in Trailer und Container laden können. Das BIBA entwickelt ein externes Multisensorsystem und Algorithmen zur Fahrzeug- und Beladungssteuerung, welches mit einem in den Gabelstapler zu integrierenden Steuermodul kommuniziert.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Robotik und Automatisierung, Verkehr und Logistik, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo Dynamische Steuerung der kollaborativen Montage im digitalen Zwilling mittels AR und KI-basierter Situationserkennung

SMART

Dynamische Steuerung der kollaborativen Montage im digitalen Zwilling mittels AR und KI-basierter Situationserkennung

Laufzeit: 01.06.2024 - 31.05.2026, Förderung durch BMWK
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Im Rahmen des Kooperationsprojekts SMART wird ein Gesamtsystem für die dynamische Steuerung und Aufgabenzuordnung von kollaborativen Montageprozessen entwickelt. Hierzu wird mittels eines AR-Devices eine KI-basierte Situationserkennung entwickelt, welche zusammen mit einer Softwareplattform zur dynamischen Arbeitsplanung und Aufgabenverteilung die Grundlage für die intelligente und kollaborative Ablauf- und Robotersteuerung bildet. Zur direkten Einbindung der Mitarbeitenden wird eine AR-Visualisierung entwickelt, welche die Ablaufplanung sowie die geplanten Roboteraktionen in Echtzeit zeigt und damit eine enge Mensch-Roboter-Kollaboration ermöglicht. Die Integration, Simulation und Steuerung aller Teilsysteme erfolgen mithilfe eines digitalen Zwillings.

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Robotik und Automatisierung, Mensch-Technik-Interaktion, Automotive, Produzierendes Gewerbe, Autonome Roboter- und Transportsysteme, AR / VR / Sprache

Projektlogo Augmented Reality System für die realistische „vor Ort“-Visualisierung von Gewerbeimmobilienprojekten mittels Spezial-Tablets und WebAR-Technologie

ImmoAR

Augmented Reality System für die realistische „vor Ort“-Visualisierung von Gewerbeimmobilienprojekten mittels Spezial-Tablets und WebAR-Technologie

Laufzeit: 01.04.2024 - 31.12.2025, Förderung durch BMWK
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Das Projekt ImmoAR zielt darauf ab, ein innovatives AR-Framework mit eigens entwickelter Hardware zu schaffen, das die Kommunikation von Gewerbeimmobilien vereinfachen soll. Zentraler Bestandteil ist die Entwicklung eines speziellen Tablets mit hochpräziser AR-Darstellung. Ergänzend wird eine AR-Anwendung in Python entwickelt, um Visualisierungen und Planungsstände darzustellen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Optimierung einer Webdarstellung und der Implementierung einer effizienten Schnittstelle zur AR-Anwendung, um auch komplexe 3D-Modelle zu unterstützen. Die Anwendung ist dabei auf die kommunikative Vermittlung von Gewerbeimmobilien ausgelegt, um die AR-Software ideal anzupassen und die GeoAR-Funktionalitäten zu verbessern.

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Digitalisierung, Baugewerbe, Assistenzsysteme, AR / VR / Sprache

Projektlogo Kreislaufwirtschaft: Entwicklung einer innovativen Methode zur Herstellung, Nutzung und Recycling von biologisch abbaubaren Verpackungen aus Myzel-Verbundwerkstoffen

MycelCycle

Kreislaufwirtschaft: Entwicklung einer innovativen Methode zur Herstellung, Nutzung und Recycling von biologisch abbaubaren Verpackungen aus Myzel-Verbundwerkstoffen

Laufzeit: 01.02.2024 - 31.01.2028, Förderung durch Volkswagen Stiftung
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Nachhaltige und geschlossene Stoffkreisläufe aus biogenen und recycelten Materialien gewinnen an Relevanz, da Rohstoffe knapp werden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer integrierten Material-, Prozess- und Produktentwicklungsmethodik für Myzel-Verbundwerkstoffe am Beispiel von Kühlboxen. Myzel sind Pilzgeflechte, die loses organisches Material in wenigen Tagen in kompakte Strukturen verwandeln können. Im Projektvorhaben werden aktuelle Herausforderungen im Produktlebenszyklus adressiert, um optimierte Stoffkreisläufe mittels der Myzel-Technologie zu gestalten. Der Forschungsrahmen umfasst dabei den Einsatz von KI-basierten Methoden zur Identifizierung von Materialkombinationen und zur Qualitätssicherung.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Nachhaltigkeit, Energie und Umwelt, Produzierendes Gewerbe, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz, Ökobilanzierung

Projektlogo Entwicklung autonomer Fahrprozesse und dynamischer Lager- und Logistikkonzepte auf Automobilterminals
Projektseite

AutoLog

Entwicklung autonomer Fahrprozesse und dynamischer Lager- und Logistikkonzepte auf Automobilterminals

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2026, Förderung durch BMDV
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Die Logistikleistungen der See- und Binnenhäfen sind von entscheidender Bedeutung für den deutschen Im- und Export sowie für die globalen Distributionsketten der deutschen Automobilindustrie. Automobilterminals dienen als Dreh- und Angelpunkte, die einen integralen Bestandteil der Fertigfahrzeuglogistik der deutschen Automobilindustrie darstellen. Trotz dieser zentralen Rolle sehen sich Automobilterminalbetreiber mit Herausforderungen wie steigenden Umschlagszahlen, begrenzter Terminalfläche, Personalknappheit und wachsenden Ansprüchen an Effizienz und Flexibilität konfrontiert. Im Rahmen des Forschungsprojekts "AutoLog" sollen Optimierungspotenziale durch den Einsatz automatisierter Fahrbewegungen auf Automobilterminals erforscht und realisiert werden. Das Projekt zielt darauf ab, durch technologische Entwicklungen zur Digitalisierung der Prozessabläufe und zur Automatisierung der Verfahrbewegungen die Effizienz und Flexibilität des Terminalbetriebs zu steigern.

Die Schlüsselziele des Projekts sind:

Eignung von automatisiertem Fahren auf Automobilterminals: Untersuchung der Voraussetzungen, die prozess- und infrastrukturseitig auf Seiten des Autoterminals geschaffen werden müssen, um automatisiertes Fahren erfolgreich einzusetzen.

Technische Infrastruktur und Sensorik: Ausarbeitung der Ausgestaltung der technischen Infrastruktur und Sensorik, um eine robuste und sichere Fahrzeugsteuerung zu gewährleisten.

Mensch-Technik-Interaktionen: Untersuchung, wie Mensch-Technik-Interaktionen gestaltet werden können, um eine intuitive und gefahrlose Interaktion zwischen automatisierten und nicht-automatisierten Prozessen zu ermöglichen.

Optimierungspotenziale für Lager- und Logistikprozesse: Identifizierung von Optimierungspotenzialen für die angrenzenden Lager- und Logistikprozesse durch die Einführung automatisierter Fahrsysteme.

Durch die gezielte Erforschung und Umsetzung dieser Ziele strebt das Projekt "AutoLog" an, die Herausforderungen der Automobilterminals zu bewältigen und die Zukunft der Fertigfahrzeuglogistik nachhaltig zu verbessern.

Ansprechpartner*innen

Stichwörter

Mensch-Technik-Interaktion, Prozessoptimierung und -steuerung, Maritime Wirtschaft, Automotive, Prozessmodellierung und Simulation, Drahtlose Kommunikationstechnologien und Sensorik

Projektlogo Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisdiskreter Modelle zur Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsprobleme in der Offshore-Baustellenlogistik

OffshorePlan II

Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisdiskreter Modelle zur Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsprobleme in der Offshore-Baustellenlogistik

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025, Förderung durch DFG
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Die Offshore-Baustellenlogistik für Windparks definiert ein komplexes Planungs- und Steuerungsproblem, für das es keine etablierten Methoden gibt. Dabei werden ereignisdiskrete Simulationsverfahren oder mathematische Optimierungen eingesetzt, welche ihre eigenen Vor- und Nachteile hinsichtlich Laufzeit, Detaillierungsgrad und Optimalitätsbedingungen bieten.

Nachdem die erste Projektphase Grundlagen in Form unterschiedlicher Modelle und einem Transformationsframework geschaffen hat, fokussiert sich die zweite Phase auf die komplementäre Nutzung. Neben der Erhöhung der Problemkomplexität wird ein kaskadierendes Framework erarbeitet, welches geeignete Modellvarianten auswählt und diese bezüglich notwendiger Abstraktionsgrade kombiniert.

Ansprechpartner*innen

Stichwörter

Prozessoptimierung und -steuerung, Maritime Wirtschaft, Windenergie, Prozessmodellierung und Simulation


Projektseite

VR-VET

Virtual Reality network for VET providers

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2026, Förderung durch EU - Erasmus+

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Das VR-VET-Projekt zielt darauf ab, die Ausbildungsmethoden im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung durch innovative pädagogische Ansätze und die Entwicklung einer immersiven Virtual-Reality-Ausbildungsplattform zu verbessern.

Im Mittelpunkt des VR-VET-Projekts steht die Verpflichtung, die ZfP-Ausbildung durch modernste Technologien voranzutreiben. Ziel ist es, Ausbilder mit den Werkzeugen und Kenntnissen auszustatten, die sie benötigen, um das digitale Zeitalter effektiv zu durchqueren, und gleichzeitig die Nachhaltigkeit und Inklusivität innerhalb des Sektors zu fördern.

Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)

Ansprechpartner*in

Stichwörter

Digitalisierung, Produzierendes Gewerbe, Forschung und Entwicklung, Serious Gaming und Gamification, AR / VR / Sprache

Projektlogo AIOps framework to support and automate data and AI pipelines
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AI-DAPT

AIOps framework to support and automate data and AI pipelines

Laufzeit: 01.01.2024 - 31.05.2027, Förderung durch EU - Horizon Europe

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AI-DAPT zielt darauf ab, eine innovative und wirkungsvolle Forschungsagenda zu erstellen, die einer Vielzahl von Akteuren, die mit der Entwicklung von KI-Diensten zu kämpfen haben, greifbare Vorteile bietet. In dem Bestreben, der rein datenbezogenen Arbeit wieder den ihr gebührenden Platz einzuräumen und die Verallgemeinerbarkeit, Zuverlässigkeit, Vertrauenswürdigkeit und Fairness von KI-Lösungen zu stärken, stützt sich die AI-DAPT-Vision auf die Umsetzung eines AIOps-Rahmens zur Unterstützung und Automatisierung von KI-Pipelines, die kontinuierlich lernen und sich an ihren Kontext anpassen. Es ermöglicht die ordnungsgemäße Bestimmung, Sammlung, Dokumentation, (einseitige) Bewertung, Kommentierung, Kuratierung und synthetische Generierung von Daten, wobei der Mensch über fünf Achsen hinweg in der Schleife bleibt: (i) Datenentwurf für KI, (ii) Datenpflege für KI, (iii) Datengenerierung für KI, (iv) Modellbereitstellung für KI, (v) Daten-Modell-Optimierung für KI.

AI-DAPT bringt eine doppelte datenzentrierte Mentalität in die KI ein:

Daten: KI-gesteuerte Automatisierung von Datenpipelines auf der Grundlage von Explainable AI (XAI)-Techniken sowie synthetische Datengenerierung und Beobachtbarkeit.

Modelle: Automatisierung der KI-Modellbildung und hybride KI-Wissenschaftslösungen, die datengesteuerte KI-Modelle und wissenschaftlich fundierte (First-Principles-)Modelle, die auf hochwertigen Daten aufbauen, zusammenführen.

Durch die Überbrückung der Kluft zwischen daten- und modellorientierter KI wird AI-DAPT ein neues Kapitel in der vertrauenswürdigen KI aufschlagen und ein Ökosystem aufbauen, an dem alle Akteure der KI- und Daten-Wertschöpfungskette beteiligt sind. Ziel ist es, ihre erfolgreiche Zusammenarbeit zu verbessern, um innovative KI-getriebene Methoden zu entwickeln und anzuwenden, die auf einer intelligenten und dynamischen End-to-End-Automatisierung von Daten, KI-Trainings-/Inferenzpipelines im Cloud-Edge-Computing-Kontinuum basieren.

Um die tatsächliche Innovation und den Mehrwert zu demonstrieren, der sich aus den wissenschaftlichen Fortschritten von AI-DAPT ableiten lässt, werden die AI-DAPT-Ergebnisse auf zwei Arten validiert:

Durch ihre Anwendung zur Bewältigung realer Herausforderungen in vier Schlüsselindustrien: (4) Gesundheit, Robotik, Energie und Fertigung.

Durch ihre Integration in verschiedene bereits auf dem Markt befindliche KI-Lösungen, ob Open Source oder kommerziell.

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Digitalisierung, Servitisierung

Projektlogo Entwicklung eines gesundheitsförderlichen Montagearbeitsplatzes mit adaptiver Materialbereitstellung und individueller Ergonomieoptimierung

Adapt2Mount

Entwicklung eines gesundheitsförderlichen Montagearbeitsplatzes mit adaptiver Materialbereitstellung und individueller Ergonomieoptimierung

Laufzeit: 01.09.2023 - 31.08.2025, Förderung durch BMWK
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Im Rahmen des Forschungsprojekts wird ein gesundheitsförderliches Montagesystem zur individuellen Ergonomieoptimierung mit adaptiver Materialbereitstellung entwickelt. Durch ein Sensorsystem bestehend aus Wearables und Kameras werden relevante Daten während des Arbeitsprozesses erfasst. Zentrales Element ist die Verwendung eines Digitalen Zwillings, welcher ausgehend von den aufgenommenen Realdaten eine 3D-Simulation des Arbeitsablaufs inklusive Mensch- und Montagesystemmodellen abbildet. Auf Grundlage der Daten erfolgen ergonomische Optimierungen, wodurch die Montagestation initial eingerichtet und die Materialanordnung während der Montage fortlaufend dynamisch an die Prozessausführung des individuellen Mitarbeitenden anpasst wird.

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Mensch-Technik-Interaktion, Prozessoptimierung und -steuerung, Produzierendes Gewerbe, Digitaler Zwilling

Projektlogo Erfassung und KI-basierte Analyse von Ergonomiedaten in der manuellen Montage mittels körpernaher Sensorik und maschineller Sehverfahren

ErgoKI

Erfassung und KI-basierte Analyse von Ergonomiedaten in der manuellen Montage mittels körpernaher Sensorik und maschineller Sehverfahren

Laufzeit: 01.09.2023 - 31.07.2025, Förderung durch Land Bremen
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Das übergeordnete Ziels des avisierten Kooperationsprojektes ErgoKI stellt die Entwicklung eines Systems zur Erfassung und zur KI-basierten Analyse von Ergonomiedaten in der manuellen Montage mittels körpernaher Sensoren und maschineller Sehverfahren dar. Auf Basis von verschiedenen Sensoren und einer zu entwickelnden Datenschicht erfolgt eine Prozessmodellierung welche die Analyse hinsichtlich der Ergonomie und Produktivität in der Montage ermöglicht. Die Kennzahlen werden in einer interaktiven Mensch-Maschine Schnittstelle dargestellt, sowie individuelle Verbesserungsvorschläge abgeleitet. Dies trägt dazu bei, ein besseres Verständnis für die individuellen Anforderungen der Mitarbeiter zu entwickeln und ergonomische Verbesserungen gezielter umzusetzen.

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Mensch-Technik-Interaktion, Produzierendes Gewerbe, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz, Training & Qualifizierung

Projektlogo Entwicklung AR-basierter Teleservices und intelligenter Auftragsdisposition mittels diagnostischer Zustandsüberwachung für die effiziente Instandhaltung von dezentralen Abwasseraufbereitungsanlagen

MaxMaintain

Entwicklung AR-basierter Teleservices und intelligenter Auftragsdisposition mittels diagnostischer Zustandsüberwachung für die effiziente Instandhaltung von dezentralen Abwasseraufbereitungsanlagen

Laufzeit: 01.09.2023 - 31.08.2025, Förderung durch BMWK
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Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer Planungs- und Steuerungsplattform für den Personaleinsatz bei der Wartung von Kleinkläranlagen. Die Plattform dient einerseits der zentralen Aufnahme und Bereitstellung von Kunden- und Anlagendaten sowohl für die mobilen Mitarbeiter als auch für die zentrale Planung von Aufträgen und Auftragsangeboten. Im Speziellen werden die AR-basierten Funktionalitäten zur Fernwartung Mitarbeiter und Kunden dabei unterstützen Fehler zu identifizieren, zu Diagnostizieren und zu Dokumentieren. Darüber hinaus wird die Plattform unter Verwendung robuster Wartungsstrategien eine gleichmäßigere Auslastung von Mitarbeitern erreichen und Auftragsspitzen vermeiden.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Digitalisierung, Energie und Umwelt, Dienstleistungen, Assistenzsysteme, Digitale Plattformen / IoT

Projektlogo Digitalisierung von Klebprozessen in der Fahrzeugindustrie

DigiKleb

Digitalisierung von Klebprozessen in der Fahrzeugindustrie

Laufzeit: 01.08.2023 - 31.07.2026, Förderung durch BMWK
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Im Rahmen des Teilvorhabens wird an der Entwicklung von Methoden und Verfahren zur Analyse und Prädiktion von Systemverhalten geforscht, um bspw. Ursachen für Qualitätsabweichungen zu identifizieren und Qualitätsmaßnahmen vorzuschlagen. Hierzu werden mittels sogenannter Wirknetze die Wirkzusammenhänge zunächst qualitativ und dann auch quantitativ modelliert, wobei sich an Datenstandards der Verwaltungsschale und der OPC-UA orientiert wird, um Kompatibilität und eine direkte Systemintegration in den Digitalen Zwilling herzustellen.

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Digitalisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Automotive, Prozessmodellierung und Simulation, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo RessourcenEntwicklung in Dienstleistungsarbeit

RessourcE

RessourcenEntwicklung in Dienstleistungsarbeit

Laufzeit: 01.07.2023 - 30.06.2028, Förderung durch BMBF
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Im Verbund aus Praxis und Wissenschaft soll im Projekt ein Kompetenzzentrum für Logistik und gesundheitsbezogenen Dienstleistungen aufgebaut werden. RessourcE soll, durch die Bildung nachhaltiger Transferstrukturen zwischen Arbeitsforschung und Praxis, Innovationen für gute Arbeitsgestaltung, Führung und Weiterentwicklung im Bereich der Einfacharbeit initiieren. Es werden Lösungen für gesundheitsförderliche Arbeitsgestaltung sowie diversitätsorientierte Kompetenzentwicklung in Einfacharbeit getestet und auf Generalisierbarkeit geprüft. Diese Lösungen umfassen z. B. Assistenzsysteme für physische Tätigkeiten, Konzepte zur Stärkung psychischer Gesundheit oder Softwaretools zur systematischen Auswahl geeigneter Unterstützungstechnologien.

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Mensch-Technik-Interaktion, Maritime Wirtschaft, Verkehr und Logistik, Assistenzsysteme, Training & Qualifizierung

CAREads

Computer-Assissted Recommendations for Employment ads: Webapp zur ML-basierten Erstellung von Stellenanzeigen im Pflegebereich

Laufzeit: 01.07.2023 - 30.06.2025, Förderung durch BMWi / AiF

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Im Rahmen des beantragten Projekts wird mit CAREads eine Web-Applikation entwickelt, welche Anwender:innen aus dem Pflegebereich ideal bei der Erstellung professioneller Stellenangebote unterstützt. Unter Angabe möglichst weniger Informationen (Unternehmenswebseite, Stellenbezeichnung) soll CAREads Anzeigen mit modernen Designs und ansprechenden, individualisierten Texten generieren können. Im Hintergrund erarbeiten intelligente Verfahren auf die Anwender:innen bezogene Vorschläge. Die Basis hierfür bildet eine extensive Sammlung, Verarbeitung und Bewertung von veröffentlichten Stellenanzeigen, die zum Training von Modellen aus dem Bereich des maschinellen Lernens genutzt werden. Die Individualisierung in Design und Text wird dadurch realisiert, dass die angegebene Unternehmenswebseite bzgl. Corporate Identity bzw. Design, Fotos und Texten analysiert wird und diese Inhalte dann als Eingabe für die auf den Pflegebereich trainierten KI-Modelle verwendet werden. Bewertungen und Anpassungen der vorgeschlagenen Stellenangebote fließen über eine Feedbackschleife in die KI-Modelle ein, um im Zeitverlauf die subjektiven Eindrücke der Nutzer:innen stärker zu berücksichtigen.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Dienstleistungen, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

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MDZ-HB-OL

Mittelstand-Digital Zentrum Bremen-Oldenburg

Laufzeit: 01.04.2023 - 31.03.2026, Förderung durch BMWK

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Das Mittelstand-Digital Zentrum Bremen-Oldenburg verfolgt das Ziel, den Digitalisierungsstand von KMU in der Metropolregion Nordwest durch individuelle Unterstützungsmaßnahmen zu erhöhen.

Schwerpunkte sind neben dem klassischen produzierenden Gewerbe und produktionsnahen Dienstleistungen wie der Logistik auch die konsumorientierte Dienstleistungswirtschaft, wie Tourismus, Gastronomie oder die Kreativbranche. Die Beteiligung des BIBA ermöglicht unter anderem den Wissenstransfer aus den Forschungsprojekten in die Industrie, die Umsetzung von Infrastruktur und Demonstratoren, sowie die Durchführung von Präsenzveranstaltungen und Online-Formaten.

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Digitalisierung, Resilienz, Training & Qualifizierung, Wissenstransfer

Projektlogo Webshop für digitale intelligente Unterstützung und Mensch-KI-Kollaboration in der Fertigung
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WASABI

Webshop für digitale intelligente Unterstützung und Mensch-KI-Kollaboration in der Fertigung

Laufzeit: 01.03.2023 - 28.02.2027, Förderung durch EU

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WASABI zielt darauf ab, kleinen und mittleren Unternehmen (KMUs) neue Werkzeuge und das Wissen zur Verbesserung der Fähigkeiten und Leistung ihrer Mitarbeiter bereitzustellen. Es werden fortschrittliche Benutzerschnittstellen für die hybride Entscheidungsfindung entwickelt. Solche Schnittstellen unterstützen Mitarbeiter dabei, mit komplexer Software zu interagieren und reduzieren effektiv ihre Lernkurve. Dadurch wird es für Menschen einfacher, Software zu nutzen und sie effektiv in ihrer Arbeit anzuwenden. Die fortschrittlichen Benutzerschnittstellen von WASABI fokussieren beispielsweise Situationsanalysen, Aktionsplanung und -ausführung sowie die Überwachung und Minderung von Auswirkungen. Eine der Schlüsseltechnologien im Lösungsportfolio von WASABI ist der digitale intelligente Assistent (DIA) - eine anthropomorphe, aufgabenorientierte KI. Ein Netzwerk von Innovationszentren, das KMUs auf diesem neuen Weg unterstützt, wird geschaffen und in bestehende Netzwerke integriert. Unser individualisierter, föderierter Shop wird DIAs und Skill-Pakete enthalten, um Organisationen bei der Erreichung ihrer Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen. Arbeiter im industriellen und kaufmännischen Bereich werden ihn zur berührungs- oder blickfreien Computerinteraktion, für KI-basierten Ratschläge und Anleitungen sowie Datenanalysen nutzen können.

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Mensch-Technik-Interaktion, Prozessoptimierung und -steuerung, Chemie- und Rohstoffindustrie, Produzierendes Gewerbe, Assistenzsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo KI-basierte Zählung, Klassifikation und Prüfung palettierter Pakete bei der Warenannahme und Inventur mittels optischer Verfahren auf mobilen Endgeräten
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Pakur

KI-basierte Zählung, Klassifikation und Prüfung palettierter Pakete bei der Warenannahme und Inventur mittels optischer Verfahren auf mobilen Endgeräten

Laufzeit: 01.02.2023 - 31.05.2025, Förderung durch BMWi / AiF
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Die Wareneingangskontrolle erfolgt in vielen KMUs noch manuell. Eine Automatisierung dieser Prozesse optimiert den Wareneingang, reduziert Fehler entlang der gesamten Lieferkette und schafft Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt der Transport- und Lagerlogistik. Die Umsetzung dieser Automatisierung, sei es durch eigene Entwicklung oder Nutzung von bestehenden Lösungen auf dem Markt, ist sehr kostspielig und für viele KMUs nicht realisierbar.

Hier setzt das Forschungsvorhaben „Pakur“ an, um KMUs im Logistik-Segment eine (teil-)automatisierte Datenerfassung in der Wareneingangskontrolle bzw. bei der Inventur zu ermöglichen. Die neueren Durchbrüche im Bereich der Bildverarbeitung mittels neuronaler Netze sollen verwendet werden, um eine einfach zu nutzende, automatische, digitale Standardlösung zur Identifikation und Zählung von Paketen anhand von Bildern der palettierten Ware zu entwickeln. Dabei soll der Mitarbeiter durch eine App unterstützt werden, um so den Prozess der Warenannahme und Inventur zu beschleunigen und gleichzeitig mögliche Fehlerpotenziale zu minimieren. Hierbei sollen Algorithmen entwickelt und neuronale Netze trainiert werden, die in der Lage sind, die einzelnen Elemente, wie z.B. Pakete oder Säcke, auf einer Palette fehlerfrei auch in heterogenen Umgebungen zu erkennen, ihr Packmuster zu analysieren und daraus dann die Anzahl der Elemente entsprechend je Stückgut abzuleiten. Diese Information kann dann direkt an ein mögliches Warenwirtschaftssystem weitgegeben werden. Fehler werden so frühzeitig erkannt und falsche Informationen im System vermieden.

Der Fokus der Entwicklung liegt auf der Erstellung der Algorithmen, basierend auf aktueller, innovativer Forschung. Der Transfer in die Praxis wird durch eine fertige, quelloffene, durch Dritte einfach nutzbare Softwarebibliothek und eine quelloffene Demo-Anwendung für das Smartphone realisiert. Damit wird sichergestellt, dass auch Dritte das Ergebnis aktiv nutzen und auf andere Bereiche anwenden können.

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Robotik und Automatisierung, Digitalisierung, Verkehr und Logistik, Assistenzsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

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Port2Connect

Intelligentes Hafenlogbuch zur effizienten und nachhaltigen Nutzung der Hafeninfrastruktur

Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025, Förderung durch BMDV
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In Port2Connect (Intelligentes Hafenlogbuch zur effizienten und nachhaltigen Nutzung der Hafeninfrastruktur) wird ein digitales Hafenlogbuch entwickelt, das die Transparenz und Sichtbarkeit von

Vorgängen im Hafen erhöht und eine automatische Planung und Optimierung mit Künstlicher Intelligenz ermöglicht. Durch das intelligente Monitoring- und Assistenzsystem werden Schiffe während ihres Aufenthaltes im Hafen digital begleitet und überwacht. Dadurch sollen insbesondere die Ziele für eine effizientere Nutzung sowie ein nachhaltiger Schutz vor Beschädigungen der vorhandenen Hafeninfrastruktur und eine Verbesserung des Klimas durch Verringerung von Emissionen erreicht werden.

Das Hafenlogbuch wird exemplarisch für 2.200 Meter der Stromkaje in Bremerhaven entwickelt. Verschiedene Anforderungen werden an ein solches System gestellt. Dazu gehören, die Emissionserfassung und –zuordnung sowie die Lage der Liegeplätze direkt an der Weser, welche der Flussströmung und den Gezeiten bedingten Tidenhub ausgesetzt sind. Weiterhin müssen für eine effiziente Nutzung der Liegeplätze Schiffe im Hafen häufiger verholt werden. Zusätzlich bergen insbesondere große Container-Schiffe ein erhöhtes Risiko für eine Beschädigung der Infrastruktur und eben jene besitzen einen großen Anteil an den Gesamtemissionen des Hafens.

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RaRe2

Menschenzentrierte rasche Umgestaltung von Produktion und Wertschöpfungskette in sich schnell verändernden Szenarien

Laufzeit: 01.12.2022 - 31.05.2026, Förderung durch EU - HORIZON-CL4-2022-TWIN-TRANSITION-01-01
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Die europäische Produktionslandschaft steht vor großen Herausforderungen, die nachhaltige und robuste, jedoch zugleich hocheffiziente, Produktionssysteme notwendig machen, die die Möglichkeit besitzen, in großer Geschwindigkeit auf signifikante Veränderungen zu reagieren.

Das übergeordnete Ziel des Projekts RaRe2 ist daher die Schaffung einer flexiblen, wandlungsfähigen und robusten Ökosystem-Plattform, die durch die Interaktion einer Vielzahl europäischer Organisationen ermöglicht wird, indem diese bei der schnellen Umgestaltung von Prozessketten durch kollaborative Systeme und anpassungsfähige Weiterbildungsmaßnahmen zusammenarbeiten.

Im Projekt werden zunächst um Prognose-, Rekonfigurations- und Optimierungsfunktionen erweiterte digitale Zwillinge der Produktions- und Logistiksysteme auf unterschiedlichen hierarchischen Stufen entlang der gesamten Wertschöpfungskette entwickelt. Zusätzlich werden Methoden zur flexiblen und robusten Personaleinsatzplanung entwickelt. In einem nächsten Schritt werden die entwickelten Methoden in einer Ökosystemplattform integriert.

Dieses Projekt wird gefördert mit Mitteln aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon Europe Framework Programme (HORIZON) der Europäischen Union unter dem Förderkennzeichen HORIZON-CL4-2022-TWIN-TRANSITION-01.

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Wertschöpfungsnetzwerke, Resilienz, Verkehr und Logistik, Produzierendes Gewerbe, Prozessmodellierung und Simulation, Digitaler Zwilling

Projektlogo Wasserstoff für Bremens industrielle Transformation
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hyBit

Wasserstoff für Bremens industrielle Transformation

Laufzeit: 01.09.2022 - 28.02.2026, Förderung durch BMBF
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Das Projekt hyBit spielt eine zentrale Rolle in der Realisierung des von der EU ausgegebenen Ziels einer klimaneutralen Volkswirtschaft mittels grünen Wasserstoffs in einer ganzheitlichen Energiewende zu realisieren. Die übergeordnete Fragestellung des Projekts lautet: Wie kann Klimaneutralität durch die zielgerechte technische, wirtschaftliche, ökologische, rechtliche und gesellschaftliche Gestaltung von Wasserstoff-Hubs erreicht werden? In fünf Schritten wird über eine flexible Modellierung von Logistiksystemen, die mit Wasserstoff betrieben werden, Pilotanwendungen definiert. Hierzu werden zunächst Transformationspfade, Infrastrukturkonzepte und Roadmaps erarbeitet und simuliert. Die Ergebnisse und Simulationsleistung werden einer zentralen Transformationsplattform bereitgestellt, die diese mit den Ergebnissen anderer Fragestellungen abseits der Mobilität und Logistik kombiniert.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Nachhaltigkeit, Energie und Umwelt, Verkehr und Logistik, Prozessmodellierung und Simulation, Ökobilanzierung

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NebulOuS

A META OPERATING SYSTEM FOR BROKERING HYPER-DISTRIBUTED APPLICATIONS ON CLOUD COMPUTING CONTINUUMS

Laufzeit: 01.09.2022 - 31.12.2025, Förderung durch EU - Horizon Europe

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NebulOuS entwickelt ein innovatives Meta-Betriebssystem, das Brokerage-Fähigkeiten über das gesamte Cloud-Computing-Kontinuum hinweg umfasst und so Ad-hoc-Fog-Brokerage-Ökosysteme ermöglicht, die IoT-/Edge- und Fogknoten parallel zu Multi-Cloud-Ressourcen nutzen. NebulOuS ermöglicht so die zentrale Verwaltung von Anwendungen, die über das komplette Kontinuum von Edge-, public Cloud- und private Cloudressourcen verteilt gehostet werden. Neben den erforderlichen Netzwerkfunktionen ermöglicht NebulOuS auch eine fortlaufende Optimierung des Deployments um sich ändernden Faktoren wie beispielsweise Anwendungsauslastung oder Ressourcenverfügbarkeit Rechnung zu tragen.

Das BIBA erforscht in NebulOuS wie das Konzept des digitalen Zwillings auf Teile des NebulOuS Meta-Betriebssystems angewendet werden kann um die Ressourcennutzung zu optimieren.

Parallel dazu erprobt das BIBA gemeinsam mit dem Partner @fire die NebulOuS Platform in dem Katastrophenschutz-Anwendungsfall der Trümmerrettung. Das BIBA überträgt seine langjährigen Erfahrungen aus dem Bereich Track and Trace auf die infrastruktur-unabhängige Hilfskräfteortung. Die von BIBA und @fire entwickelte Anwendung kann durch das NebulOuS System flexibel auf den im Einsatzfall zur Verfügung stehenden Rechenressourcen gestartet und betrieben und je nach Ressourcenverfügbarkeit jederzeit sowohl vertikal als auch horizontal skaliert werden.

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Servitisierung, Resilienz, Telekommunikation und IT, Behörden und Notfalldienste, Digitale Plattformen / IoT

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FabLabs

Developing competences on the Internet of Things through digital fabrication laboratories

Laufzeit: 01.09.2022 - 31.08.2025, Förderung durch EU - Erasmus+

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Fablabs Erasmus+ project aims to develop training material for supporting Fablab users, and Fablab Tutors/Teachers, including contents for design, coding and manufacturing with main focus on IoT, 5G, AI/Big Data and Blockchain technologies. The main project objectives include:

     

  • Development of learning and teaching strategies and concept/guidelines for FabLabs mainly oriented to IoT related technologies like Blockchain and AI/Big Data.
  • Development of didactic methods covering several target groups (University degree studies and general public), - development of learning material (blended learning including e-learning, face-to-face, workshops).
  • Development of curriculum for training of design, manufacturing of prototypes using IoT, and AI/Big data technologies applied to industry or similar.
  • Organization of training activities for tutors.
  • Test of the learning material and tutorial during testing initiatives (courses).

  • Optimization of learning content for tutors.

    Within this project the learning content will be developed with a learner-centered approach and using case studies from selected branches of industry (examples) to let learners understand the industrial/practical relevance of the topic and show the linkage of principles and methods with relevant applications. Testing courses/workshops will be run at different targets (from apprenticeship to University level) for integrated testing, assessment and optimization of developed tools and contents.

    •  

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Produkt- und Prozessentwicklung, Forschung und Entwicklung, Training & Qualifizierung, Wissenstransfer

STRATUS

Entwicklung und operativer Einsatz von Micro Digital Twins zur Betriebs- und Lebensdaueroptimierung von Windfarmen durch prädiktive Datenanalyse

Laufzeit: 01.10.2021 - 31.05.2025, Förderung durch BMWK

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Herausforderungen bei der Nutzung von Cloud-Technologien und verteiltem Edge Computing für eine tragfähige IoT-Plattform bestehen darin, hochaufgelöste Daten verfügbar zu machen und zu verarbeiten und dort mit KI-Modellen zu verknüpfen. Der Modellbildung kommt hierbei eine besondere Bedeutung zu, da das Verhalten der Systeme in einem komplexen Varianten-raum beschrieben werden muss, und es dabei auch kontinuierliche Veränderungen über eine Lebensdauer von 20 Jahren zu berücksichtigen gilt. Klassische IoT Plattformen und Strukturen, wie sie bereits u.a. in der Windenergiebranche eingesetzt werden, können die Dynamik des tatsächlichen Lebenszyklus von komplexen Produktsystemen wie Windenergieanlagen (WEA) nur unzureichend abbilden. Insbesondere unter Einbeziehung eines modularen WEA-Ansatzes ist die monolithische Errichtung von digitalen Zwillingen nicht ausreichend. In diesem Vorhaben soll daher ein flexibles, dezentrales Konzept für sogenannte „Micro Digital Twins“ (MDTs) entwickelt und gemeinsam mit dem Verbundpartner Nordex implementiert werden. Dabei wird besonderes Augenmerk auf universelle Anwendbarkeit in der Domäne und eine hohe Anpassungsfähigkeit des Konzeptes an die Weiterentwicklung des Standes der Technik gelegt.

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LogDynamics

Bremen Research Cluster for Dynamics in Logistics

Laufzeit: 01.01.2021 - 31.12.2026, Förderung durch Land Bremen / Forschungs- und Transferschwerpunkt Logistik (FKZ: FTS)
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LogDynamics ist ein Netzwerk von Forschungsgruppen aus Universitäten und Forschungsinstituten in Bremen. Es steht für interdisziplinäre Forschung zu logistischen Themen, für ein internationales Promotionsprogramm sowie für einen Wissens- und Technologietransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Durch die Kombination von betriebswirtschaftlichen, informatischen, mathematischen, produktions- und elektrotechnischen Forschungsansätzen forciert LogDynamics die disziplinübergreifende Zusammenarbeit zur Lösung logistischer Problemstellungen.

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Digitalisierung, Maritime Wirtschaft, Verkehr und Logistik, Wissenstransfer

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EIT Manufacturing

EIT Manufacturing

Laufzeit: 01.01.2019 - 01.01.2026, Förderung durch European Institute of Innovation & Technology (E

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Die Fertigungsindustrie steht durch den zunehmenden globalen Wettbewerb, kostengünstige Produktion in Entwicklungsländern sowie die knappen Rohstoffe vor großen Herausforderungen. EIT Manufacturing ist eine Initiative des Europäischen Innovations- und Technologieinstituts (EIT), in dem das BIBA einer von 50 Kernpartnern ist. Die Initiative hat das Ziel, europäische Akteure der Fertigungsindustrie in innovativen Netzwerken zusammenzubringen, die einen einzigartigen Mehrwert für europäische Produkte, Prozesse und Dienstleistungen schaffen. Dies soll der europäischen Fertigungsindustrie helfen, wettbewerbsfähiger, nachhaltiger und produktiver zu arbeiten.

Hierfür werden sechs Strategien verfolgt:

     

  1. Exzellente Fertigungsqualitäten und Talente: Wertschöpfung durch hochqualifizierte Arbeitskräfte und engagierte Studierende
  2. Effiziente Ökosysteme für Fertigungsinnovationen: Wertschöpfung durch die Schaffung von Ökosystemen für Innovation, Unternehmertum und Unternehmenstransformation, welche sich auf Innovations-Hotspots konzentrieren
  3. Vollständige Digitalisierung der Fertigung: Wertschöpfung durch digitale Lösungen und Plattformen, die Wertnetzwerke weltweit verbinden
  4. Kundenorientierte Fertigung: Wertschöpfung durch agile und flexible Fertigung, die dem globalen personalisierten Bedarf entspricht
  5. Sozial nachhaltige Produktion: Wertschöpfung durch sichere, gesunde, ethische und sozial nachhaltige Produktion und Produkte

  6. Umweltfreundliche, nachhaltige Produktion: Wertschöpfung durch das Erschaffen einer umweltfreundlicheren und saubereren Industrie

    Die Initiative setzt sich bis 2030 folgende Ziele:

       

    • 1000 Start-Ups zu entwickeln und zu unterstützen-
    • 60% der Fertigungsunternehmen sollen nachhaltige Produktionsverfahren anwenden
    • Investitionen in der Höhe von 325 Millionen EUR sollen von EIT Projekten herangezogen werden
    • 50000 Personen sollen aus- und fortgebildet sowie umgeschult werden
    • Es sollen 360 neue innovative Lösungen entwickelt werden
    • 30% des Materialeinsatzes soll wiederverwendbar sein

      •  

    7.  

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Forschung und Entwicklung

Projektlogo Robuste, zuverlässige und große 12+MW Offshore Windenergieanlage der nächsten Generation für saubere, günstige und wettbewerbsfähige Energie
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ReaLCoE

Robuste, zuverlässige und große 12+MW Offshore Windenergieanlage der nächsten Generation für saubere, günstige und wettbewerbsfähige Energie

Laufzeit: 01.05.2018 - 31.01.2026, Förderung durch EU
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Die Offshore Windenergie ist eine Schlüsseltechnologie für die Erzeugung von regenerativen Energien. Aufgrund ihrer relativ hohen Kosten, unter anderem durch komplexere Installations- und Wartungsprozesse, sind Offshore Windenergieanlagen (OWEA) bislang jedoch nur bedingt wettbewerbsfähig und maßgeblich von Subventionen abhängig. ReaLCoE setzt an diesem Punkt an und versucht durch verschiedene Maßnahmen die Stromgestehungskosten (LCoE) entlang der gesamten Wertschöpfungskette der OWEA von derzeit 117€/MWh auf 35€/MWh zu senken.

Um eine Senkung der LCoE in dieser Größenordnung zu realisieren, erarbeitet und implementiert das BIBA u.a. ein Konzept für die Digitalisierung der OWEA entlang ihres kompletten Lebenszyklus. Hauptaugenmerk liegt dabei einerseits auf einer Industrie 4.0 Einbindung der OWEA durch einen digitalen Zwilling und das Internet der Dinge (IoT). Neben einem verbesserten Informationsaustausch sollen mittels der dadurch geschaffenen Dateninfrastruktur auch intelligente Strategien und Instrumentarien für eine vorausschauende Wartung eingeführt werden. Außerdem werden optimierte Installations- und Logistikprozesse während der Errichtungsphase der OWEA konzipiert, die auf eine Kostenreduktion in der Errichtungsphase abzielen. Validiert werden die erarbeiteten Konzepte anhand eines 12+MW Turbinen-Prototyps sowie durch Start einer ersten Vorserie von 4-6 OWEAs.

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Produkt- und Prozessentwicklung, Digitalisierung, Maritime Wirtschaft, Windenergie, Prozessmodellierung und Simulation, Digitaler Zwilling

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