Projekte

Ziel des Projekts ist die Realisierung einer kontinuierlich wandelbaren Produktion, die jederzeit eine Wandlung von Produkten, Produktionsressourcen und Prozessen ermöglicht. Die Basis hierfür ist ein

Das Ziel des PLASS Gesamtvorhabens ist die Entwicklung einer prototypischen B2B-Plattform zur KI-basierten Entscheidungsunterstützung für das Supply Chain Management. Im Mittelpunkt steht die automati

Die digitale Transformation des Maschinen- und Anlagenbaus ist durch einen hohen Innovationsdruck gekennzeichnet. So ist die technologische Durchdringung von Produkten in Form von Sensorik und Aktuato

Ziel des Projektes ist es, sogenannte Connecting Textiles zu entwickeln. Diese sollen eine sichere, robuste und elektromagnetisch umweltverträgliche textilbasierte IoT-Infrastruktur für smarte Tapeten

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Process-Mining-Systems, welches Nutzer während der Produktion hinsichtlich Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen unterstützt. Da

Ziel des Projekts “Machine Intelligence and Deep Learning” (MInD) ist die Identifikation und Nutzung von Deep Learning Technologien zur sozio-technischen Gestaltung des digitalen Wandels. Dazu sollen

Im Rahmen des Projektes „KI Absicherung“ werden erstmalig industrieübergreifend Methoden und Maßnahmen für die Absicherung von KI-basierten Funktionen für das automatisierte Fahren entwickelt. Es wird

Partner Fachhochschule Potsdam, Institut für Angewandte Forschung Urbane Zukunft, Professor Dr. Marian Dörk; Universitätsklinikum Düsseldorf, Institut für Geschichte, Theorie und Ethik der Medizin, Pr

Das Konzept der Verwaltungsschale (VWS) und die in BaSys 4.0 geschaffene Referenzimplementierung gewähren einen uniformen Zugriff auf unterschiedliche, in Teilmodellen abgelegte Information produktion

„Fühler im Netz 2.0“ baut auf den Ergebnissen des Projektes „Fühler im Netz“ (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) auf und legt den Fokus darauf, die Möglichkeiten zur Anlagen- und Netzzustandsübe