2017

INVIA – Ressourcenadaptives mobiles Assistenzsystem für komplexe Landmaschinen

Ziel des Vorhabens ist die Erforschung eines neuartigen mobilen cloudgestützten Assistenzsystems für komplexe Landmaschinen. Dabei sollen die Use-Cases-Unterstützung des Fahrers durch video-gestützte Diagnose durch Spezialisten, die Unterstützung des Servicetechnikers durch Experten auf Basis von Augmented Reality und das onlinegestützte Training des Fahrers durch ausgebildete Trainer betrachtet werden. Die Forschungsziele liegen in der Softwarearchitektur, in der QoE (Quality of Experience) der Assistenz, in der HMI (Mensch-Maschinen-Schnittstelle) und in der Effizienzbetrachtung.


Optimiertes Buffering für zeitgesteuerte automobile Software – OBZAS

Das Einhalten harter Echtzeitanforderungen ist für sicherheitskritische eingebettete Multicore-Systeme unverzichtbar. Zeitgesteuerte Echtzeitsysteme bieten hierbei ein absolut zeitlich vorhersag-bares Verhalten, jedoch zu Lasten einer effizienten Ressourcennutzung. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung und Evaluierung neuartiger Algorithmen und Heuristiken, welche die Kommunikation zwischen Prozessorkernen mittels optimierter Buffering-Mechanismen minimieren und auf industrieller Automobilsoftware bewertet werden sollen.


Optimierung von Gaskraftwerken mit Hilfe von BigData

Gaskraftwerke kompensieren die Volatilität erneuerbarer Energiequellen hervorragend. Jedoch besteht bei Betrieb im Teillastbereich noch ein erhebliches Optimierungspotenzial. Um die bereits im Betrieb befindlichen Gaskraftwerke zu optimieren, müssen zeitlich hochaufgelöste Daten erfasst werden. Ziel des Vorhabens ist, Strategien zur effizienten Speicherung dieser gigantischen Datenmengen sowie innovative Analysealgorithmen zu entwickeln. Betrieb, Laufzeit und Wartung können dadurch erheblich verbessert werden.


2016

AbsManPE – Entwicklung von Methoden und Prozessen für ein durchgängiges Absicherungsmanagement in der Produktentwicklung

Das Forschungsprojekt hat zum Ziel, Informationsbedarfe und -flüsse in Unternehmen unter Nutzung der Koordinationstheorie für Absicherungsmaßnahmen abzubilden und dabei Methoden und Prozesse so zu nutzen, dass sie unkompliziert auf verschiedene Unternehmenskontexte adaptierbar sind.


Effiziente Fehlersuche für sichere variantenreiche Maschinen- und Anlagenautomatisierung (EfiMA)

Im Maschinen- und Anlagenbau ist das Testen der Automatisierungssoftware und der sicherheitstechnischen Hardware aufgrund der zahlreichen Varianten oft problematisch. Darüber hinaus sind die Umstände, die während des Betriebs der Maschinen zu einem Fehler geführt haben, kaum rekonstruierbar. Im Forschungsprojekt EfiMA werden deshalb neue Konzepte erarbeitet, um die Effizienz und Wirtschaftlichkeit in diesen Problembereichen deutlich zu erhöhen.


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Forschungsverbünde

In strategisch wichtigen Bereichen werden von der Forschungs­stiftung auch Forschungs­verbünde initiiert und gefördert.

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