Der Workshop hat in den Räumlichkeiten von Fraunhofer Singapore an der Nanyang Technical University stattgefunden. Bei dem Workshop mit rund 20 Teilnehmern wurde ein Überblick über den Software-Cluster allgemein sowie über die Projektergebnisse von SCIKE – die Internationalisierungsstrategie des Software-Clusters – gegeben. Daneben stellten sich die deutschen SCIKE Partner den interessierten Unternehmen und Forschungsinstituten aus Singapur vor, um den Grundstein für potentielle zukünftige Kooperationen zu legen und weitere Kontakte zu knüpfen. Der Workshop bot zum einen den passenden Rahmen für den Projektabschluss von SCIKE Singapur und zum anderen die perfekte Möglichkeit, um an die Erfahrungen und Kontakte, die durch SCIKE in Singapur gewonnen werden konnten, für zukünftige Aktivitäten in Asien anzuknüpfen.

Das Vorhaben „Fühler im Netz (FiN)“ startet auf breiter Basis durch. Aufbauend auf dem geförderten Forschungsvorhaben FiN werden nun in FiN 2.0 großflächige Lösungen zur Netzzustandsüberwachung mittels Big Data und künstlicher Intelligenz erprobt. Der Projekt Kick-Off fand am 25.06.2019 bei PPC in Mannheim statt.

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Im Forschungsprojekt „Fühler im Netz“, das 2017 nach einer dreijährigen Laufzeit erfolgreich zu Ende ging, ist es gelungen, zentrale Herausforderungen der Netzüberwachung zu adressieren und erste praxistaugliche Lösungen zu demonstrieren. Die drei zentralen Herausforderungen des Netzbetriebs sind zum einen der systematische Ausbau der Netzzustandsüberwachung, die Zustandserfassung von Netzbetriebsmitteln sowie die Errichtung einer effizienten Kommunikationsinfrastruktur. Mit dem FiN-Ansatz konnten Synergien bei der Bewältigung dieser komplexen Themen gehoben und sehr kostengünstige Methoden zur Netzüberwachung bereitgestellt werden, die das Echtzeit-Netzmonitoring sowie die Zustandserfassung von Kabeln und Anlagen ermöglichen.

Dank der Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) kann „Fühler im Netz 2.0“ gewonnene Erkenntnisse nutzen und den Fokus darauf legen, die Möglichkeiten zur Anlagen- und Netzzustandsüberwachung auszuweiten. Auch sollen Optimierungspotentiale gehoben werden, die sich aus der Erfassung und der automatisierten Analyse von Massendaten im großen Maßstab ergeben. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und „Fingerprints“ im Breitband-Powerline (BPL)-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Über 3500 BPL-Sensormodems werden hierfür im Rahmen des Projekts in den Netzgebieten der Netze BW, der Mainzer Netze und der Energieversorgung Leverkusen (EVL) installiert. Diese werden in einer hohen zeitlichen Auflösung Daten über den lokalen Netzzustand (insb. der Spannung) und den Zustand von Kabeln und Anlagen erfassen. Dadurch fallen innerhalb kürzester Zeit große Datenmengen an, welche mithilfe von Massendatenverarbeitungsmethoden erfasst und mittels KI-Algorithmen auf Muster und Auffälligkeiten untersucht werden. So kann eine Vorhersage des Spannungsverlaufs und der Asymmetrie zwischen den Phasen ermittelt werden. Diese Erkenntnisse werden in Zukunft insbesondere bei der Integration von E-Mobilität in den Verteilnetzen relevant.

Ingo Schönberg, Vorstandsvorsitzender der PPC freut sich auf das Projekt: „Mit Fühlern im Netz leisten wir einen wichtigen Beitrag zum sicheren und effizienten Betrieb der durch Energiewende und Sektorkopplung beanspruchten Verteilnetze.“ Fabian Karl, Projektleiter bei PPC, fügt hinzu: „Die groß angelegten Feldtests in den Netzgebieten der Projektpartner werden aufschlussreiche Erkenntnisse über den Einsatz der entwickelten Methode zur Netzüberwachung in der Masse bringen. Durch den Einsatz der Breitband-Powerline-Technologie mit integrierter Messsensorik werden wir zahlreiche netzdienliche Mehrwerte generieren können.“

Die Mitglieder des Projektkonsortiums unter der Leitung von PPC aus Mannheim sind die Netze BW, die Mainzer Netze und die Energieversorgung Leverkusen (EVL) aus dem Bereich Netze, das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und die Bergische Universität Wuppertal aus dem Bereich der Wissenschaft sowie die Software AG als Experte für Big Data Analysen. Das Projekt wird vom BMBF mit rund 2,5 Millionen Euro gefördert.

Auf unserer Ausstellungsfläche präsentiert der Software-Cluster gemeinsam mit seinen deutschen und ausländischen Partnern die Ergebnisse anhand eines gemeinsam entwickelten Demonstrators aus dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten SCIKE-Projekt, welches der Internationalisierung des deutschen Software-Clusters dient.  Dort stellen wir Ihnen eine Predictive Maintenance-Lösung vor. Die Lösung bietet eine vorausschauende Wartung von Maschinen durch intelligente Sensorik und Maschinenverhaltensanalyse, die Techniker in Echtzeit wichtige Informationen zur effektiven Wartung liefert.

Die Techniker erhalten genaue und klare Anweisungen für die Wartung, die Echtzeit-Zustandskontrolle von Maschinen und Komponenten sowie erweiterte virtuelle Informationen (3D + Metadaten + technischer Support) während der Reparatur- und Betriebsarbeiten auf einem mobilen Gerät. Die deutsch-singapurischen Projektpartner testen die Predictive Maintenance-Lösung in zwei Anwendungsbereichen:

In der Produktion: Die zuständigen Techniker und Entscheidungsträger erhalten eine Benachrichtigung, z.B. auf ihrem Smartphone oder Tablet. So können sie schnellstmöglich reagieren und die notwendigen Schritte koordinieren.

In der Ausbildung: Mit Hilfe entwickelter mobiler Assistenzsysteme können angehende Techniker oder externe Mitarbeiter die Arbeitsprozesse erlernen und sich auf zukünftige Aufgaben vorbereiten.

Der Demonstrator des „SCIKE-Singapur“ Projekts wurde bereits erfolgreich auf der Industrial Transformation Asia-Pacific 2018 – der ersten Hannover Messe in Singapur – einem größeren Publikum vorgestellt.

Weitere Informationen und Eindrücke zum laufenden Projekt „SCIKE-Singapur“ und der Präsentation auf der Hannover Messe 2018 in Singapur erhalten Sie in unserem Video.

Zum Kick-off trafen sich kürzlich in Karlsruhe alle Forschungspartner, bestehend aus Vertretern von Wirtschaft und Forschung, gemeinsam mit dem Projektträger. Zusammen untersuchen sie im Projekt RESPOND (Resiliente soziotechnische Prozesse im industriellen Internet der Dinge) wie sie bestehende Technologien weiterentwickeln können damit Fabriken die Fähigkeit erhalten sich selbst zu überwachen, zu heilen und zu organisieren – diese Fähigkeiten sind auch unter dem Stichwort Selbst-X-Eigenschaften bekannt. Dafür betrachtet die Forschergruppe verschiedene Abstraktionsebenen einer Fabrik: angefangen bei einzelnen Maschinen über Produktionsanlagen und die Aggregation von Sensordaten bis hin zum Workflowmanagement, das die Ausführung von Produktionsschritten auf hoher Abstraktionsebene organisiert.a

Ein wichtiger Aspekt ist die Modellierung von Prozessen und Kontext, die den Ablauf und die Situation der Produktion beschreiben, um Abweichungen vom gewünschten Verhalten zu erkennen und darauf reagieren zu können. Fällt zum Beispiel eine Maschine aus, muss ein intelligentes Produktionssystem erkennen, welche Maschine als Ersatz dienen kann, der Materialfluss muss umgeleitet werden und Fabrikarbeiter müssen benachrichtigt werden. Dafür werden Informationen über die Fähigkeiten der Maschinen, der Produkte, sowie über nachfolgende Bearbeitungsschritte und anderer Randbedingungen benötigt. Auch die Unterstützung des Menschen bei der Steuerung und Interaktion mit dem komplexen System der Industrie 4.0 mit Hilfe der Resilienz-Technologien steht dabei auf dem Programm.i

Neben der Hochschule Karlsruhe arbeiten Großunternehmen, wie die Software AG, Anwendungspartner wie die SITEC sowie weitere Forschungsinstitute wie das Fraunhofer IWU und das KIT am Projekt mit. Kleine und mittlere Unternehmen sind mit der IBIZ und der INTEC vertreten. Das Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung bis Februar 2022 gefördert und soll bald erste Ergebnisse liefern.

Der Software-Cluster zeigte intelligente Lösungen für die Steuerung und Optimierung des Energieverbrauchs sowie zur Wartung von Maschinen, die im Rahmen des Internationalisierungsprojekts SCIKE entstanden sind.

Das „SCIKE Singapur“ Projektkonsortium stellte der Öffentlichkeit eine Food and Beverage-Lösung im Bereich Industrie 4.0 vor. Dabei handelt es sich um die möglichst intelligente, vorausschauende Wartung von Maschinen, welche durch das Erheben und Analysieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht wird. Die entwickelte Plattform kann auch zur Aus- und Weiterbildung von Fachpersonal verwendet werden, welches zur Bedienung der Maschinen nötig ist. So werden alle Abläufe möglichst effizient gestaltet und Ausfallzeiten von Maschinen können verhindert oder zumindest minimiert werden.

Das „SCIKE-Bahia“ Konsortium stellte hingegen eine Energiemanagement-Lösung  für Brasilien vor. Bei der gemeinsam entwickelten Energy Data Platform geht es darum, die Energiegewinnung, -logistik und -nutzung möglichst intelligent aufeinander abzustimmen. Mithilfe von im Projekt entwickelten Sensoren werden im laufenden FuE-Projekt Daten brasilianischer Einrichtungen erhoben und ausgewertet, wodurch zum Beispiel der Energieverbrauch von Klimaanlagen der Institutionen ermittelt und gesteuert werden kann.

Unser Auftritt auf dem Digital FUTUREcongress war ein Erfolg. Wir konnten unsere Projektergebnisse präsentieren und wertvolle Kontakte knüpfen.

Über das Projekt

SCIKE steht für Software-Cluster-Internationalisierungsstrategie zur Komplettierung von Kernkompetenzen für Zukunftsthemen der Unternehmenssoftwarebranche. SCIKE ist ein im Rahmen des BMBF-Programms „Internationalisierung von Spitzenclustern, Zukunftsprojekten und vergleichbaren Netzwerken“ gefördertes Projekt, welches der Zusammenarbeit zwischen deutschen Clustern und internationalen Partnern im Bereich Forschung und Entwicklung dient. Im Zuge dieser Internationalisierungsstrategie des Software-Clusters wurden die Demonstratoren entwickelt, die auf dem Digital FUTUREcongress in Frankfurt vorgestellt werden. Die beteiligten Partner im Projekt sind Fraunhofer IGD, Fraunhofer IESE, CAS Software AG, Intelligent Views, Invenio, Software AG, TU Darmstadt, Fraunhofer ITWM, Vsonix, STI e.V. und EUROSEC.

Für mehr Informationen zum Projekt klicken Sie hier.

Am ersten November 2018 ist der Rat für Informationsinfrastrukturen (RfII) in seine zweite offizielle Mandatsphase gestartet. Für die zweite, erneut vierjährige Mandatsphase sind zehn neue Mitglieder benannt worden. Weitere vierzehn Mitglieder wurden für eine zweite Amtszeit bestätigt.

In der ersten Mandatsphase von 2014 bis 2018 hat sich der RfII auf den Themenkomplex „Forschungsdaten – Nachhaltigkeit – Internationalität“ konzentriert. Laufende Projekte des Rates betreffen das für die Forschung essentielle Thema der „Datenqualität“ sowie die Frage nach digitalen Kompetenzen und neuen Berufsbildern für den Arbeitsmarkt Wissenschaft. In seiner zweiten Mandatsphase will der Rat zudem Studien zum deutschen Wissenschaftssystem im internationalen Vergleich fortführen. Die Anstrengungen für ein strukturiertes Forschungsdatenmanagement in Deutschland wird der RfII weiter beobachten und dessen nutzerorientierten Ansatz konstruktiv begleiten.

Dr. Harald Schöning verantwortet bei der Software AG alle öffentlich geförderten Forschungsprojekte. Er ist Sprecher des Lenkungsausschusses von Software Campus, Mitglied im Board der Europäischen Technologieplattform NESSI und im Board der Big Data Value Association. Er ist Vorsitzender des BITKOM-Arbeitskreises „Industrie 4.0 – Markt und Strategie“ und Mitglied im Lenkungskreis der Plattform Industrie 4.0 sowie im Strategieboard des Software-Clusters. Dr. Schöning ist Autor mehrerer Bücher und Buchbeiträge und hält mehr als 60 Patente.

Ziel von EVAREST ist es, die in der Lebensmittelherstellung – quasi nebenbei – anfallenden Daten in sogenannte Datenprodukte zu überführen und auf diesem Weg den Lebensmittelherstellern zusätzliche Erlösquellen zu eröffnen. Ihnen soll es dank EVAREST möglich werden, die derzeit zur Überwachung, Steuerung und Optimierung ihrer Produktion genutzten Sensor-, Maschinen- und Anlagendaten Dritten, z.B. dem Handel oder Informations- bzw. Finanzdienstleistern, zum Kauf anzubieten. Die Daten werden dadurch nicht länger bloßes Mittel zum Zweck sein, sondern erhalten als handelbares Wirtschaftsgut einen Eigenwert. So werden bei der Lebensmittelproduktion für die lokale Auswahl natürlicher Rohstoffe, wie Gemüse, Getreide und Obst, z.B. Daten über Rohstoffqualität, saisonale und regionale Verfügbarkeit sowie über die Marktnachfrage erzeugt. Diese Daten können auch für Dritte von hohem Wert sein. Sie ermöglichen beispielsweise Finanz- und Versicherungsdienstleistern eine frühzeitige Vorhersage von Preisentwicklungen für Rohstoffe. Auf den Spotmärkten werden täglich rund 22 Mrd. Euro bewegt. Entsprechend hoch ist die Zahlungsbereitschaft für derartige Informationen. Dank EVAREST haben die Lebensmittelhersteller damit einen monetären Anreiz, geeignete Daten Dritten als Datenprodukt bereitzustellen. Dies wird einen wichtigen Beitrag für die Entstehung einer Datenökonomie in Deutschland leisten und über die Hebung bislang ungenutzter Wertschöpfungspotentiale echte Mehrwerte schaffen.

Nebeneinander von globaler wie lokaler Plattform

Das technische Herzstück von EVAREST bildet eine Datenplattform, die als zentrale Datendrehscheibe des Vorhabens fungiert. Zum einen laufen auf der Datenplattform die Daten aus der Lebensmittelproduktion zusammen. Sie werden in die Datenprodukte überführt und Dritten gegen Entgelt angeboten. Zum anderen stehen auf der Plattform auch analytische Basisdienste wie z.B. Condition Monitoring oder Predictive Maintenance bereit, mit denen aus den Produktionsdaten wertstiftende Einsichten und Erkenntnisse gewonnen werden können. Über die technische Umsetzung hinaus wird in EVAREST auch das Datenprodukt konzipiert bzw. spezifiziert und ein tragfähiges Geschäftsmodell zu seiner Vermarktung entwickelt.

Die für EVAREST zu entwickelnde Datenplattform ist technisch kein Monolith, sondern besteht aus einer lokalen sowie einer globalen Plattform. Dabei kann der Lebensmittelhersteller stufenlos und flexibel zwischen den beiden Plattformen wechseln. Dies ermöglicht es ihm, völlig frei zu entscheiden, welche Daten er über die globale Datenplattform Dritten zum Kauf anbieten und welche Daten er dagegen aus guten Gründen, z.B. weil sie wettbewerbssensible Informationen beinhalten, lieber nicht herausgeben möchte. Der Lebensmittelhersteller behält so die Hoheit über seine Daten. Zugleich gibt ihm EVAREST auch Konzepte und Methoden an die Hand, mit denen er nicht nur den monetären Wert seiner Datenprodukte einschätzen, sondern diese auch rechtssicher und verlässlich vertreiben kann.

Zum Konsortium gehören neben dem Deutschen Zentrum für Künstliche Intelligenz als Konsortialführer der Software AG und der Universität des Saarlandes mit dem Center for IT-Security, Privacy & Accountability – CISPA  – auch die Agrarmarkt Informations-Gesellschaft die Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli sowie das FIR Aachen.

Der Name ist Programm. Denn es geht im wahrsten Sinne des Wortes um saubere Luft. Ziel von SAUBER  ist es, eine Informationsplattform für eine nachhaltige Stadt- und Regionalentwicklung aufzubauen.  Das Projekt wird vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. SAUBER (Satellitenbasiertes System zur Anzeige, Prognose und Simulation von Luftschadstoffen für eine nachhaltige Stadt- und Regionalentwicklung)) soll nicht nur einen Überblick über die aktuelle, sondern dank des Einsatzes Künstlicher Intelligenz auch Prognosen und Simulationen der zukünftigen Luftverschmutzung erlauben. Allein durch Feinstaub sterben in Deutschland jedes Jahr über 40.000 Menschen. Droht ein kritischer Grenzwert überschritten zu werden, kann die Schadstoffbelastung durch rechtzeitige Umplanungen oder Gegenmaßnahmen reduziert und  ggf. sogar ganz vermieden werden. Durch die Nutzung von Satellitendaten geht SAUBER in der Flächenabdeckung deutlich über die punktuellen Erhebungen der stationären Messstationen hinaus. Mittlerweile lassen sich Schadstoffe wie Stickoxide oder Feinstaub in hoher Auflösung aus dem Orbit aus erfassen.

Das Herzstück von SAUBER bildet eine Plattform, auf der alle relevanten Daten eingespielt, analysiert und zur Anzeige, Prognose und Simulation von Luftschadstoffen genutzt werden. Zu den Datenquellen zählen neben den Satelliten des Copernicus-Programms u.a. (aktuelle und historische) Verkehrs-, Wetter- bzw. Klimadaten sowie Ergebnisse der lokalen Messstationen oder Informationen zur Topographie bzw. Morphologie. Diese Daten werden miteinander verschnitten, um ein flächendeckendes und dabei dennoch detailliertes Bild der Luftverschmutzung zu zeichnen. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz sollen Zusammenhänge bzw. Abhängigkeiten in den verschnittenen Daten aufgespürt und in entsprechende Prognosen und Simulationen für die Stadt-  bzw. Regionalentwicklung überführt werden.

SAUBER wird in der Umsetzung u.a. von der Stadt Stuttgart begleitet, die wegen ihrer Kessellage von der Luftverschmutzung besonders stark betroffen ist.

Das Projekt startet offiziell am 1. Oktober 2018. Konsortialführer ist die Software AG. Weitere Forschungspartner sind die geomer GmbH und das Start-up meggsimum aus der Metropolregion Rhein-Neckar, das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt, das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut sowie das Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung (Ökologische Stadtplanung).