Projektlogo Fostering DIHs for Embedding Interoperability in CyberPhysical Systems of European SMEs
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DIH4CPS

Fostering DIHs for Embedding Interoperability in CyberPhysical Systems of European SMEs

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DIH4CPS unterstützt europäische Unternehmen bei der Überwindung von Innovationshemmnissen etabliert Europa als führenden Innovator im Bereich der vierten industriellen Revolution. DIH4CPS schafft dafür ein umfassendes, interdisziplinäres Netzwerk zwischen Digital Innovation Hubs (DIHs) und Technologie- und Lösungsanbietern im Bereich der cyber-physischen und eingebetteten Systeme. Das Projekt verknüpft dadurch verschiedene Wissensbereiche und Technologien miteinander und hebt regionale Netzwerk auf eine europäische Ebene. Kleine und mittelständische Unternehmen können ihre Produkte im Rahmen offener Ausschreibungen weiterentwickeln und die Kompetenzen und Services der DIH4CPS-Gemeinde nutzen.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022, Förderung durch H2020

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Projektlogo An Open, Trusted Fog Computing Platform Facilitating the Deployment, Orchestration and Management of Scalable, Heterogeneous and Secure IoT Services and cross-Cloud Apps

RAINBOW

An Open, Trusted Fog Computing Platform Facilitating the Deployment, Orchestration and Management of Scalable, Heterogeneous and Secure IoT Services and cross-Cloud Apps

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The vision of RAINBOW is to design and develop an open and trusted fog computing platform that facilitates the deployment and management of scalable, heterogeneous and secure IoT services and cross-cloud applications (i.e, microservices). RAINBOW falls within the bigger vision of delivering a platform enabling users to remotely control the infrastructure that is running, potentially, on hundreds of edge devices (e.g., wearables), thousands of fog nodes in a factory building or flying in the sky (e.g., drones), and millions of vehicles travelling in a certain area or across Europe. RAINBOW aspires to enable fog computing to reach its true potential by providing the deployment, orchestration, network fabric and data management for scalable and secure edge applications, addressing the need to timely process the ever-increasing amount of data continuously gathered from heterogeneous IoT devices and appliances. Our solution will provide significant benefits for popular cloud platforms, fog middleware, and distributed data management engines, and will extend the open-source ecosystem by pushing intelligence to the network edge while also ensuring security and privacy primitives across the device-fog-cloud-application stack. To evaluate its wide applicability, RAINBOW will be demonstrated in various real-world and demanding scenarios, such as automated manufacturing (Industry 4.0), connected vehicles and critical infrastructure surveillance with drones. These application areas are safety-critical and demanding; requiring guaranteed extra-functional properties, including real-time responsiveness, availability, data freshness, efficient data protection and management, energy-efficiency and industry-specific security standards.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022, Förderung durch H2020

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KiNaLog

Kundenindividuelle nachhaltige Logistik

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Durch den Online-Handel gewinnt die Konsumentenlogistik zunehmend an Bedeutung, speziell im Bereich der sog. „letzten Meile“. Besonders herausfordernd ist dabei die Lebensmittellogistik, da es sich hierbei oft um zeitkritische Transporte handelt und sowohl spezielle Transportverpackungen für gekühlte oder tiefgekühlte Produkte notwendig sind als auch zusätzliche Verpackungen für die kundenindividuelle Kommissionierung verwendet werden müssen. So ergibt sich ein Konsumentendilemma, bei dem der Komfort einer Online-Bestellung inklusive Lieferung den hierdurch entstehenden CO2-Emissionen und Verpackungsabfällen gegenüberstehen. Bis dato gibt es jedoch keine Möglichkeit, dem Konsumenten die direkten und indirekten Auswirkungen seines Handelns im Moment der Bestellung aufzuzeigen, sodass eine bewusste Wahl nachhaltiger Optionen heute noch nicht möglich ist.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch Zentrale Forschungsförderung Universität Bremen
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Projektlogo Ein Meta-Lern-Ansatz zur Selektion geeigneter Prognoseverfahren für eine vorausschauende Instandhaltung in digitalisierten Produktionssystemen

MetaMaintain

Ein Meta-Lern-Ansatz zur Selektion geeigneter Prognoseverfahren für eine vorausschauende Instandhaltung in digitalisierten Produktionssystemen

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Die Wettbewerbsfähigkeit des produzierenden Gewerbes basiert in Hochlohnländern auf einem hohen Automatisierungsgrad. Eine effiziente Sicherstellung der technischen Verfügbarkeit einzelner Maschinen und Anlagen ist daher von großer Bedeutung.

Vorausschauende Instandhaltungsstrategien sollen auf Basis der Vorhersage von Maschinenausfällen höhere Verfügbarkeiten, stabilere Produktionsprozesse und Kostenreduktionen ermöglichen und damit zu einer erhöhten Leistungsfähigkeit von Produktionssystemen beitragen.

Das Auftreten von Maschinenausfällen ist aufgrund der inhärenten strukturellen und betrieblichen Komplexität moderner Produktionssysteme jedoch schwer vorherzusagen. Zudem werden die dazu erforderlichen Modelle in der Regel für einen spezifischen Anwendungsfall entwickelt und sind nicht generalisierbar.

Ziel des Projektes ist es daher, ein System zu entwickeln, dass eine automatisierte Auswahl geeigneter Modelle ermöglicht. Die Ergebnisse der Prognosemodelle sollen schließlich für eine integrierte Produktions- und Instandhaltungsplanung und -steuerung genutzt werden.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch DFG
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Manufaktur 4.0

Qualitätsorientierte Produktionssteuerung und -optimierung in der Feinkostbranche

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Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer digitalisierten, qualitätsbasierten Produktionsplanung und -steuerung für die Lebensmittelproduktion. Diese soll auf einen optimalen Einsatz der Rohstoffe (z.B. Reduzierung der Standzeiten von sensiblen Rohwaren) fokussieren. Hierdurch sollen eine bessere Auslastung der Produktionsanlagen und eine Optimierung ihrer Energieverbräuche, ein optimiertes Behältermanagement sowie insbesondere auch eine Erhöhung der Produktqualität (Geschmack) erreicht werden. Zur Zielerreichung werden rohstoff-spezifische Qualitäts-Zeit-Profile analysiert und in einem IT-basierten Verfahren für die qualitätsorientierte Produktionsplanung und -steuerung integriert, das prototypisch beim Projektpartner Deutsche See implementiert wird.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch PFAU

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Termine:
Tag der Logistik
16. April 2020, Bremen, 15 - 19 Uhr
Enterprise Architecture Management
24. April 2020, Bremen, 13 - 17 Uhr
Schulung „Technologien der Logistik“
28. April 2020, Bremen
SysInt 2020
3. - 5. Juni 2020, Bremen
S-BPM ONE 2020
8. - 10. Juli 2020, Bremen

Weitere Veranstaltungen