Forschung

Das MultiRELOAD-Projekt hat es sich auf die Fahne geschrieben effizientere Güterverkehrslösungen zu entwickeln, um so eine Emissionsreduzierung zu erreichen. Im Rahmen des Projektes soll in den Häfen der Demonstrationsstandorten der Binnengüterverkehr optimiert werden. Ferner wird der Güterverkehr auf die ungenutzten Kapazitäten der Binnenschiffe sowie auf den Schienenverkehr verlagert. Die Abteilung für Software & Information Engineering  arbeitet dabei an der Entwicklung von einer Visualisierungsplattform mit.

Das Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz tritt die Nachfolge des Projektes Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr (ML2R) an. Mit einer langfristigen Förderung durch das Land NRW und das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) kann das Institut der nachhaltigen Erforschung von ML- und KI-Technologien widmen, die mit geringen Ressourceneinsatz, vertrauensvollen Umgang mit Daten und ihrer Leistungsfähigkeit punkten. Unsere Abteilung beschäftigt sich in diesem Rahmen mit dem Einsatz der Technologien auf eingeschränkten Systemen, der Weiterentwicklung der Open Source Entwicklung MLCVZoo für kommende ML- und KI-Technologien, sowie dem vereinfachten Transfer der Projektergebnisse in die Anwendung bei Partnern aus der Logistik.

Der Anteil der Binnenschifffahrt am gesamten Frachtverkehr in Europa liegt laut statistischem Bundesamt bei unter 6 Prozent. Das Projekt CRISTAL (Climate resilient and environmentally sustainable transport infrastructure, with a focus on inland waterways) möchte innerhalb der Projektlaufzeit diesen Anteil signifikant steigern. Das Konsortium aus 16 europäischen Forschungseinrichtungen und Logistikunternehmen möchte außerdem Strategien zur Verbesserung der Zuverlässigkeit der Binnenschifffahrt entwickeln und diese in drei Pilotstätten zu demonstrieren. Für dieses Piloten entwickelt unsere Abteilung virtuelle Abbilder der vorhandenen Strukturen, die sogenannten Digital Twins. Im Projektverlauf sollen diese dazu eingesetzt werden Sensordaten zu verarbeiten und so im Vorfeld zu berechnen, wann Schädigungen auftreten könnten. 

ICT-Biochain ( ICT tools in efficient biomass supply chains for substainable chemical production) verfolgt das Ziel, eine Plattform zu schaffen, auf der sich Nutzer aus der BIOCHAIN-Domäne (z.B. Forst- und Landwirtschaft) über den Stand der Technik im Bereich ICT (information and communications technology) informieren zu können. Zusätzlich kann sich der Nutzer über Biomasse-Daten bestimmter Regionen, aktuell Andalusien und Süd-Ost-Irland, informieren. Unsere Abteilung erstellt die Software-Architektur und einen Prototypen für diese Plattform. Zu dieser Software-Architektur gehört ein Metadatenmodell für die ICT-Lösungen und Biomasse-Daten. Weitere Teile sind: Anforderungserhebung, Mockups und Tool-Evaluierung.

Das Projekt, an dem unter anderem die Universität Rostock, Materna SE, DSW21, HPA sowie weitere Unternehmen und Forschungseinrichten aus beteiligt sind, fokussiert sich auf die Entwicklung innovativer Internet-der-Dinge-Lösungen innerhalb der Prozessabläufe der Binnen- und Seehäfen.

Für die Verladung von Gütern im Hafenbereich sind signifikante Wachstumsraten prognostiziert worden, dies macht eine Optimierung der damit verbundenen Prozesse erforderlich. Genau hier setzt I2PANEMA an, in dem eine IT-unterstützte Lösung entwickelt werden soll, um die Effizienz durch Maßnahmen zur Verkehrssteuerung und die Verbesserung der ökologischen Einflussfaktoren zu steigern.

Der Industrial Data Space ist ein virtueller Datenraum, der den sicheren Austausch und die einfache Verknüpfung von Daten in Geschäftsökosystemen erleichtert. Neben der Wahrung der Dateneigentümerschaft bildet der Industrial Data Space die Basis für smarte Services und innovative Geschäftsprozesse. Wir sind umfassend an der Realisierung der Industrial Data Space-Referenzarchitektur beteiligt. Die Entwicklung dieser Architektur für intelligente Sensorsysteme stellt den Fokus der Arbeiten dar.

Mit der Vision »Social Networked Industry« will das Fraunhofer IML dem Bild einer menschenleeren Fabrik durch immer autonomer agierende Systeme entgegenwirken und den Fokus auf den Menschen richten. Es geht um die Konzeption neuer hybrider Dienstleistungen unter dem Einfluss einer »Social Networked Industry«. Im Fokus steht dabei die ganzheitliche Betrachtung der Neuerungen durch Industrie 4.0. Neben der Technologie müssen soziale Faktoren, wie Qualifikation und Akzeptanz, aber auch organisatorische Aspekte, wie Kommunikation und Hierarchie, untersucht werden.  

Ziel von Automodal ist die Automatisierung von Containerterminals in Binnenhäfen. In Binnenhäfen sind Containerterminals offene Bereiche, in denen sich Mitarbeiter frei bewegen. Daher ist für die Automatisierung die Überwachung der Arbeitsbereiche ein wichtiger Baustein. Die Überwachung wird durch optische Sensoren realisiert. Die Aufgabe unserer Abteilung liegt in der Auswahl und Anbindung von geeigneten Sensoren und die Auswertung der Daten mit Machine Learning zur Erkennung von Personen im Arbeitsbereich.

Das Kompetenzzentrum Maschinelles Lernen Rhein-Ruhr hat das Ziel, Technologien des Maschinellen Lernens in Deutschland auf ein weltweit führendes Niveau zu bringen. In dem Projekt befasst sich die Abteilung mit Maschinellem Lernen unter Ressourcenbeschränkung. Ziel ist das Ausführen von Verfahren des Maschinellen Lernens auf eingeschränkten Systemen. Ferner ist das Ziel der Transfer der im Projekt erarbeiteten Lösungen in die Industrie und der Aufbau von Demonstratoren am Institut, um die neuen Möglichkeiten interessierten Unternehmen vorzustellen.

Das EU-Forschungsprojekt »End-to-end Security of the Digital Single Market’s E-commerce and Delivery Service« kurz: ENSUREC befasst sich mit den Gefahren, die der moderne Onlinehandel aktuell beherbergt. Das Projekt fokussiert die End-to-End-Sicherheit des E-Commerce- und Liefer-Service-Ökosystems eines digitalen Binnenmarkts. Auf technischer Ebene entwickelt ENSURESEC eine Plattform von Sicherheitswerkzeugen, die sich in die bestehende komplexe Infrastruktur der Unternehmen integrieren lässt und sie vor möglichen physischen und cyber-physischen Angriffen schützt. Darüber hinaus wird im Rahmen des Projektes eine Kampagne gestartet. Die Kampagne beinhaltet Schulungen, die das Bewusstsein von potentiellen Risiken und Bedrohungen fördern, sowie das Vertrauen in moderne digitale Systeme steigern wird.

Das Forschungsprojekt PlatonaM hat die sichere und rechtskonforme Nutzbarmachung von Maschinendaten zum Ziel, welche auf Basis eines innovativen Plattform-Ökosystems erfolgen soll. Auf diese Art und Weise werden die Datenschnittstellen reduziert, bisher verborgene Zusammenhänge aufgedeckt und die Prognose und Priorisierung von Instandhaltungsmaßnahmen verbessert. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen der Förderlinie »Smarte Datenwirtschaft« gefördert und läuft bis Ende 2021.

Die Corona-Pandemie stellt auch den öffentlichen Personennahverkehr auf die Probe: Um eine sichere und kontaktarme Mobilität garantieren zu können, bringt das Team aus der Abteilung Software & Information Engineering die notwendige Logisitk-Expertise ein. Für den Landkreis Passau werden mehrere Datensätze zu verschiedenen Buslinien analysiert. Die Evaluation verschiedener KI-Modelle, wie Zeitreihenanalysen ermöglicht Vorhersagen, die das Fahrgastaufkommen auf verschiedenen Linien beschreibt. Stoßzeiten können somit, effizienter, sicherer und Corona-Konform geplant werden. 

Ziel des interdisziplinären Verbundprojektes »SMART FACE« ist die Entwicklung dezentraler, hochflexibler Materialflusseinheiten, die den Anforderungen der Kleinstserienfertigung gerecht werden. Mit Hilfe von Cyber-Physical Systems (CPS) werden eine schlanke Produktionsplanung und wandlungsfähige Fertigungsstrukturen implementiert. In diesem Projekt haben wir die Anbindung des Shopfloors an die Cloud-Plattform »Logistics Mall« vorgenommen.

Mit dem Blick auf die Zukunftsvision »Silicon Economy« (digitale Plattformökonomie) wurde das Loadrunner Projekt ins Leben gerufen. Der »LoadRunner« kann sich hochdynamisch mit bis zu 10 m/s im Schwarm organisieren und sich bei Bedarf sogar für Transportaufträge zusammenkoppeln. Dank künstlicher Intelligenz ist er in der Lage, selbstständig Aufträge anzunehmen und zu verhandeln.

In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer CML entwickeln elf Partnern das innovative Risikomanagement-System MITIGATE, das Risikoszenarien für den maritimen Sektor nachbildet. Dazu werden alle Risiken der Supply Chain berücksichtigt und potentielle Auswirkungen analysiert. Die Schwerpunkte unserer Forschungsarbeiten liegen in der Datenanalyse mit Big Data. Zur Erkennung von Cyber-Bedrohungen werden Social Media Daten zusätzlich integriert und bei der Risikoanalyse involviert.

Um die internationale Wettbewerbsfähigkeit sicherzustellen, müssen fortschrittliche Zukunftstechnologien und nachhaltige Produktionssysteme kontinuierlich weiterentwickelt werden. Das Projekt »E³-Produktion« vereint hierzu drei Teilbereiche, die eine maximale Wertschöpfung bei minimalem Ressourceneinsatz erreichen sollen. Im Rahmen von E3-Produktion wurde ein Konzept für die Verbindung der Cloudplattformen »Logistics Mall« und »Virtual Fort Knox« erstellt und prototypisch umgesetzt. Zusätzlich wurde die Anbindung des Shopfloors an die »Logistics Mall« verstetigt.

Das EU-geförderte Projekt »Transforming Transport« erarbeitet innovative, effizienzsteigernde und nachhaltige Transportmodelle. 47 führende Transport-, Logistik- und Informationstechnologie-Experten aus 9 Ländern präsentieren Forschungsergebnisse zu einschlägig verbesserten Datenwerten, die in der Mobilität und Logistik zukünftig erreicht werden können. Beteiligt ist die Abteilung bei der Realisierung einer Big Data Infrastruktur für den Anwendungsfall »dynamische Supply Chain Networks«. Für die Integration von Datenquellen kommt ebenfalls die Expertise aus dem Industrial Data Space für den sicheren Datenaustausch zum Einsatz.  

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung beauftragte Projekt »PREsTiGE« zielt darauf ab, die Zusammenarbeit kooperierender Unternehmen zu ermöglichen und gleichzeitig sensible Geschäftsgeheimnisse zu schützen. Hierzu werden die Potentiale des Cloud Computings mit höchsten Anforderungen an den Datenschutz und die Sicherheit verknüpft

DREAM (Distributed Renewable resources Exploitation in electric grids
through Advanced heterarchical Management) erforscht und testet neue Steuerungsverfahren für die Verwaltung von Energienetzen. Wir unterstützen das EU-Projekt durch unsere Logistik-Expertise und stellen die wirtschaftliche Relevanz der Lösungsansätze sicher. Zudem bringen wir neben der Logistik-Expertise vor allem auch unsere Kompetenz ein, wie man im Team Software entwickelt.

Mit der zunehmenden Volatilität der Märkte wachsen auch die Anforderungen an die Flexibilität der logistischen Umschlagszentren. Die Effektivität der Distributionslager ist allerdings auch standortabhängig. Um eine geografische Festlegung zu umgehen, entwickeln Forscher im Verbundprojekt »Hub2Move« Konzepte für bewegliche Hubs, die flexibel auf- und abgebaut werden können.

Täglich werden große Mengen frischer Lebensmittel weltweit per Luftfracht verteilt. Um den immer höheren Anforderungen an die damit verbundenen logistischen Prozesse gerecht zu werden, erarbeitet DyCoNet die Vernetzung von Luftfrachtcontainern. Logistikdaten, die per GSM/UMTS und GPS übermittelt werden, sollen zu einem autonomen Materialfluss beitragen.

Die »Logistics Mall« ist eine Cloud-Plattform, in dem Software-Anbieter und -Anwender sowie Logistik-Dienstleister zusammenkommen. Durch die Bereitstellung von Logistiklösungen als Software as a Service (SaaS) wird das Kosten-Nutzen-Verhältnis beider Seiten verbessert und einzelne Tools können individuell und anbieter-unabhängig zusammengestellt werden. Wir waren für die Entwicklung des Marktplatzes und des Geschäftsobjektsmodell verantwortlich.