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Foto: @ Heinz Nixdorf Institut

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Profilbereich "Intelligente Technische Systeme"

Intelligente technische Systeme sind hochkomplexe Produkte, die durch ein enges Zusammenspiel zwischen Hard- und Software gekennzeichnet sind. Immer mehr Systemfunktionalit?t entsteht durch ihre Verlagerung in entsprechende Softwaremodule. Dies erh?ht die Lebensdauer sowie die Anpassbarkeit der Produkte, stellt aber entsprechend hohe Anforderungen an die Qualit?t der Software und vor allem auch an die Integration mit der zu steuernden Hardware.

Die entsprechenden thematischen Schwerpunkte, die die wesentliche Basis für diese Qualit?t bilden, sind Mechatronik, Softwarequalit?t, Virtual Prototyping/Simulation, Systemintegration. Darüber hinaus werden aber auch neu entstehende Gesch?ftsmodelle und -abl?ufe in den Fokus der Betrachtung genommen.

Durch eine enge Kooperation von Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik, Mathematik und Wirtschaftswissenschaften werden neuartige Entwicklungsverfahren, aber auch Gesch?ftsmodelle und -abl?ufe erforscht, die insbesondere auf Modellbildung, Simulation und formaler Verifikation beruhen. Diese Verfahren berücksichtigen die zunehmende Verlagerung von Hardware in Software sowie die hohe Vernetzung der Komponenten eines Systems.

Wissenschaftlicher Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christoph Scheytt 
Beteiligte Fachdisziplinen: Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik und Wirtschaftswissenschaften
 

Gro?e Verbundprojekte

Sonderforschungsbereich (SFB) 901 "On-The-Fly Computing"

Individualisierte IT-Dienstleistungen in dynamischen M?rkten

Laufzeit: 01.07.2011 bis 30.06.2023
Projektvolumen gesamt (Universit?t): ca. 30 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Die Vision des ?On-The-Fly Computing“ sind Services, die von individuell und automatisch konfigurierten und zur Ausführung gebrachten IT-Dienstleistungen auf M?rkten frei gehandelt und flexibel kombiniert werden k?nnen. Gleichzeitig zielt der SFB 901 auf die Organisation von M?rkten ab, deren Teilnehmer durch geeignetes unternehmerisches Handeln einen lebendigen Markt der Services aufrechterhalten. Mit dieser Vision schaut der SFB 901 weit in die Zukunft der IT-Entwicklung und -Nutzung, deren erste Wandlungen wir aber schon heute erleben.

Um zu erforschen, inwieweit diese Vision realisierbar ist, werden Methoden und Techniken entwickelt, die a) eine weitestgehend automatische Konfiguration, Ausführung und Adaption von IT-Dienstleistungen aus Services erm?glichen, b) auf M?rkten weltweit verfügbar sind, c) die Sicherung der Qualit?t der so erbrachten Dienstleistungen und den Schutz der Akteure in den M?rkten garantieren sowie d) die Organisation und die Weiterentwicklung dieser M?rkte und die für diese Aufgaben notwendige Interaktion zwischen den Akteuren unterstützen. Um diese Ziele zu erreichen, arbeiten Informatiker aus unterschiedlichen Disziplinen wie Softwaretechnik, Algorithmik, Rechnernetze, Systementwurf, Sicherheit und Kryptografie mit Wirtschaftswissenschaftlern zusammen, die ihre spezifische Expertise einbringen. So k?nnen die Organisation und Weiterentwicklung des Marktes vorangetrieben werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Friedhelm Meyer auf der Heide, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Projektpartner: diverse Lehrstühle des Instituts für Informatik der Fakult?t für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik der Universit?t Paderborn, diverse Lehrstühle der Departments 1, 3 und 4 der Fakult?t für Wirtschaftswissenschaften der Universit?t Paderborn, BaER-Lab Business and Economic Research Laboratory, C-LAB Cooperative Computing and Communication Laboratory, DaSCo Paderborn Institute for Data Science and Scientific Computing, IEM Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik, IFIM Institut für Industriemathematik, PC2 Paderborn Center for Parallel Computing, SI-Lab Software Innovation Lab sowie Weidmüller Interface GmbH & Co. KG und Diebold Nixdorf Systems GmbH

Elektronisch-photonische integrierte Systeme für die ultraschnelle Signalverarbeitung (SPP2111)

Laufzeit: 2018 bis 29.09.2021
F?rdervolumen gesamt: 6 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 833.000 Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Das Schwerpunktprogramm SPP2111 befasst sich mit der nanophotonischen / nanoelektronischen Technologie aus Systemsicht, indem grundlegende photonisch-elektronische Signalverarbeitungskonzepte und neuartige integrierte Systemarchitekturen unter Verwendung überwiegend photonischer Verarbeitung untersucht werden.

Wir haben drei Kernbereiche für die Grundlagenforschung identifiziert, die sich auf Folgendes beziehen: Ultrabreitbandsignalverarbeitung, Frequenzsynthese sowie Analog-Digital-Wandlung durch Femto-Sekunden-Pulslaser und optische / THz-Erfassung. Die Untersuchung und das Design nanophotonischer / nanoelektronischer Systeme ist eine sehr komplexe Aufgabe und erfordert eine hoch interdisziplin?re Forschung, an der viele Forscher aus Deutschland aus den Bereichen Halbleiterphysik, Elektronik- und Photoniksystemdesign, Kommunikationstechnik, Mikrosystemtechnik und Sensoren beteiligt sind.

Projektkoordinator: Prof. Dr. J. Christoph Scheytt, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Projektbeteiligte: Prof. Dr.-Ing. Manfred Berroth (Universit?t Stuttgart), Professor Dr.-Ing. Stephan Pachnicke (Christian-Albrechts Universit?t zu Kiel), Professor Dr. Jeremy Witzens, Ph.D. (RWTH AACHEN), Professor Dr.-Ing. Christoph Scheytt (Universit?t Paderborn), Professor Dr. Thomas Schneider (TU Darmstadt), Professor Dr. Ronald Freund (TU Berlin), Professor Dr.-Ing. Norbert Hanik (Technische Universit?t München), Professor Dr.-Ing. Lars Zimmermann (TU Berlin), Professor Dr.-Ing. Dietmar Kissinger (Universit?t Ulm), Professor Dr.-Ing. Robert Weigel (Friedrich-Alexander-Universit?t Erlangen-Nürnberg), Professor Dr.-Ing. Frank Ellinger (TU Dresden), Professor Dr.-Ing. Dirk Plettemeier (TU Dresden), Professor Dr.-Ing. Sebastian Randel (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Martin Schell (Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik), Professor Dr.-Ing. Christian Koos (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Thomas Zwick (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Franz Xaver K?rtner (Universit?t Hamburg)

KI-Marktplatz

KI-Plattform für die Projekte von morgen 

Laufzeit: 01.01.2020 bis 31.12.2022
F?rdervolumen gesamt: 16,60 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 2,24 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Künstliche Intelligenz in der Produktentstehung ist ein wichtiger Schlüssel für intelligente Produkte und eine effektive Fertigung. Mit dem KI-Marktplatz entsteht bundesweit ein einzigartiges ?kosystem, mit dem Unternehmen die Potenziale in diesem Bereich erschlie?en k?nnen. Dreh- und Angelpunkt bildet die gleichnamige Plattform KI-Marktplatz, auf der Anbieter, Anwender und Experten L?sungen für KI entwickeln und austauschen k?nnen. Die Vision ist ein Marktplatz, der neben einer intelligenten Partnervermittlung auch einen geschützten Raum für sicheren Datenaustausch und Datensouver?nit?t bietet. Hinzukommen soll ein App-Store für KI-L?sungen sowie ein Angebot an umfassenden KI-L?sungen dank eines Baukastenprinzips.

Erfolgsgarant ist ein Projektkonsortium aus 20 Forschungseinrichtungen, Netzwerken und Unternehmen, dessen Keimzelle it’s OWL bildet. Weitere Netzwerke stellen eine hohe Breitenwirkung sicher. So bündelt Prostep ivip das Know-how in der Produktentstehung, die ?International Data Spaces Association‘ gew?hrleistet sichere Datenr?ume. Die Open Source Plattform ?FIWARE‘ und der Plattformbetreiber ?inno-focus‘ sind führend auf ihren Gebieten.

Der KI-Markplatz leistet einen wichtigen Beitrag, L?sungen der KI für den Mittelstand verfügbar zu machen, die Produktion am Standort OstWestfalenLippe sowie in ganz Deutschland wettbewerbsf?hig zu machen und die globale Sichtbarkeit von Deutschland im Bereich Künstliche Intelligenz signifikant zu erh?hen.

Projektleitung: Leon ?zcan, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Projektpartner: Center for Cognitive Interaction Technology (CITEC), Claas KGaA mbH, CONTACT Software, Diebold Nixdorf, düspohl Maschinenbau GmbH, FIWARE Foundation, Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (IEM), Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung, Institutsteil industrielle Automation (IOSB-INA), Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK), Heinz Nixdorf Institut (HNI), HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH, Hella Gutmann Solutions, Institut für industrielle Informationstechnik (inIT), inno-focus businessconsulting gmbh, International Data Spaces Association, it's OWL Clustermanagement GmbH, ProSTEP iViP, Ubermetrics Technologies GmbH, UNITY AG, Westaflex GmbH

Entwicklungsplattform und ?kosystem für skalierbare Spezialprozessoren im Edge-Computing (Scale4Edge)

Laufzeit: 2020 - 2023
F?rdervolumen gesamt: 17,3 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 857.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Für Zukunftsaufgaben wie das autonome Fahren oder Industrie 4.0 müssen immer gr??ere Mengen an Daten von einer steigenden Anzahl Sensoren mit Hilfe komplexer Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) in kürzester Zeit analysiert werden. Die entsprechenden Prozessoren müssen aber nicht nur bei der Rechenleistung, sondern auch hinsichtlich Energieeffizienz, Zuverl?ssigkeit, Robustheit und Sicherheit hohe Anforderungen erfüllen, die über aktuelle M?glichkeiten weit hinausgehen. Die ZuSE-Projekte des BMBF sollen den dringenden Bedarf der Anwenderbranchen an zukunftsf?higen, vertrauenswürdigen Prozessoren decken, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten und hoch performant sind.

Das Vorhaben Scale4Edge erforscht, wie Entwicklungszeit und -kosten anwendungsspezifischer Edge-Prozessoren signifikant reduziert werden k?nnen. Solche Prozessoren führen meist mobil und nahe an Sensoren, an der Schnittstelle von der realen zur virtuellen Welt, entscheidende erste Berechnungen aus. 188比分直播 müssen deshalb nicht nur besonders zuverl?ssig, performant und robust, sondern auch energieeffizient arbeiten. Darüber hinaus müssen sie ein hohes Ma? an Vertrauenswürdigkeit bieten. Mit der entstehenden skalierbaren und flexibel erweiterbaren Entwicklungsplattform auf Basis des lizenzfreien, quelloffenen RISC-V-Befehlssatzarchitektur k?nnen individuelle Prozessoren mit diesen Eigenschaften effizient und kostengünstig entwickelt werden.

Projektleitung: Dr. Wolfgang Müller, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Projektpartner: Infineon Technologies AG, oncept engineering GmbH ASIC- und Softwaretechnologie, TU Kaiserslautern, AbsInt Angewandte Informatik GmbH, Robert Bosch GmbH, Eberhard-Karls-Universit?t Tübingen, OFFIS e.V., TU München, Albert-Ludwigs-Universit?t Freiburg, IHP GmbH, MINRES GmbH, TU Dresden, ARQUIMEA Deutschland, SYSGO GmbH, TU Darmstadt, EPOS GmbH, Universit?t Bremen, FZI Forschungszentrum Informatik

Sicherer Automatischer Firmware Entwurf für Industrieanwendungen (Safe4I)

Laufzeit: 2018 - 2021
F?rdervolumen gesamt: 7,8 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 480.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Die industrielle Fertigung wird durch Industrie 4.0 und das Internet der Dinge weiter vorangetrieben. In diesem Rahmen fordern entsprechende Standards zur funktionalen Sicherheit (Safety) wie IEC 61511 und IEC EN 61508 neben der Absicherung der Automatisierungsl?sung als Ganzes, auch die Absicherungen von Komponenten und Teilsystemen. Das generelle Ziel des SAFE4I-Vorhabens ist die Beschleunigung der Entwicklung funktional sicherer Software. Dabei werden alle Teile der Software betrachtet, die n?tig sind, um kundenspezifische Automatisierungsl?sungen für Industrie 4.0 Anwendungen zu realisieren. Darunter fallen Automatisierungssoftware, Steuerungssoftware, eingebettete Software und Firmware. Dieses Ziel soll durch die strikte Trennung des Entwurfs der geforderten Software-Funktionalit?t von den Ma?nahmen zur Software-Absicherung erreicht werden. Die Trennung von Entwurf und Absicherung wird zum einen den Implementierungsaufwand gem?? dem Prinzip der Separation-of-Concerns signifikant reduzieren. Zum anderen erm?glicht er den teilautomatischen Einbau der Software zur Absicherung der funktionalen Sicherheit mittels sogenannter Verbindungspunkte (Join Points). Hierdurch entwickelt das SAFE4I-Projekt einen semi-automatisierten, modellbasierten Entwicklungsprozess, um den Aufwand der Absicherung in der Software signifikant zu senken. Die erarbeitete L?sung verspricht Qualit?ts- und Kostenhebel sowohl für die Endanwender und für die Komponentenlieferanten, als auch für die beteiligten Werkzeuganbieter. Diese involvierten Partner stellen neue Produktfunktionen für eine Vielzahl aktueller und zukünftiger Anwendungsbereiche bereit.

Projektleitung: Dr. Wolfgang Müller, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Projektpartner: Infineon Technologies AG, Bosch Sensortec GmbH, Coseda Technologies GmbH, FZI Forschungszentrum Informatik, HOOD GmbH, itemis AG, Model Engineering Solutions GmbH, OFFIS e.V., Robert Bosch GmbH, ScopeSET Technology GmbH, TU München, Universit?t Rostock

Forschungsgruppe "Akustische Sensornetze"

Laufzeit: 2020 - 2023
F?rdervolumen gesamt: 1,6 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 1,1 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Verteilte akustische Signalverarbeitung über funkbasierte Sensornetzwerke

Das Projekt "Distributed Acoustic Signal Processing over Wireless Sensor Networks" betrachtet das folgende Szenario: Ein akustisches Sensornetz beinhaltet Knoten mit Mikrophonen (ggf. auch Lautsprechern) und kommuniziert mittels drahtloser ?bertragungstechniken; das Sensornetz ist typischerweise über ein oder mehrere Gateways mit dem Internet verbunden. Ein solches Netz führt akustische Anwendungen aus (etwa Sprechertrennung). Ein naheliegender Ansatz w?re es, alle von den Sensorknoten gesammelten akustischen Daten zu dem Gateway zu transportieren und dort zu verarbeiten. Dies ist allerdings nicht unbedingt der bestm?gliche Ansatz (limitierende Datenrate, ggf. gro?e Latenz für gr??ere Datenmengen); zudem wird der m?gliche Vorteil verschenkt, die Daten bereits auf den Sensorknoten zu verarbeiten und damit die Datenmengen und die Latenz zu reduzieren. Wir betrachten daher Ans?tze (inspiriert durch Trends wie Microservices und Network Function Virtualization), bei denen die akustische Signalverarbeitung in einzelne Bl?cke aufgebrochen und auf die einzelnen Knoten verteilt werden kann. In diesem Folgeprojekt beabsichtigen wir, unsere Arbeiten sowohl zur verteilten akustischen Signalverarbeitung wie auch zur Entwicklung eines Frameworks zur automatisierten Verteilung solcher Bl?cke in ein Netz weiterzuführen. Im Einzelnen betrachten wir Hardware-Aspekte (insbesondere mit full-duplex Audio-F?higkeiten) und die M?glichkeiten, solche Hardware für die Synchronisation in zeitbasierten MAC-Protokollen oder zur Sch?tzung akustischen Umlaufzeiten (round trip times) zu benutzen. Dies erlaubt uns, die Szenariengeometrie zu sch?tzen und geeignet zu kalibrieren, sowohl in statischen wie dynamischen Umgebungen. Aufbauend auf Information über die akustische Nützlichkeit (utility) einzelner Knoten werden wir das Problem der Quellenauswahl (Signale welcher Mikrofone sollten einbezogen werden?) unter akustischen wie Netzaspekten bearbeiten. Eine Schlüsselfrage wird weiter sein, wie wir solche Netzaspekte in dynamischen Szenarien beherrschen k?nnen. Dynamik entsteht dabei insbesondere durch Bewegung von Ger?ten und der Umgebung; solche Bewegungen k?nnen unkontrolliert oder kontrolliert (etwas bei robotergestützten Sensorknoten) sein. Unsere Arbeiten werden in ein gemeinsames Testbed münden, das die wesentlichen Funktionen integriert und eine Experimentalumgebung zur praktischen Erprobung algorithmischer Ideen sein wird.

Projektleitung: Dr.-Ing. J?rg Schmalenstr?er, Universit?t Paderborn


Koordinierungsprojekt

Wir sind tagt?glich von einer Vielzahl von Ger?uschen und anderen akustischen Ereignissen umgeben, und doch k?nnen wir uns mühelos in einer solchen Umgebung unterhalten, und  die wahrgenommenen akustischen Eindrücke geben uns eine Vorstellung darüber, in welcher Umgebung wir uns gerade befinden. Ein technisches System mit ?hnlichen F?higkeiten h?tte vielf?ltige Anwendungen, beispielsweise im Bereich des umgebungsgestützten Lebens (Ambient Assisted Living), für Freisprechkommunikationssysteme oder für ?berwachungssysteme. Aufgrund der Allgegenwart von Funkkommunikationssystemen und den sinkenden Kosten für Mikrofone und Computer sind die technischen Voraussetzungen für solche intelligente Systeme gegeben - jedoch liegt der Engpass in der Leistungsf?higkeit der Algorithmen.

Diese Forschungsgruppe hat sich zum Ziel gesetzt,  die akustische Signalverarbeitung und Klassifikation auf akustischen Sensornetzen intelligenter zu machen und damit besser an den Benutzer anzupassen. Die Verfahren sollen mit variierenden akustischen Umgebungsbedingungen zurechtkommen, unabh?ngiger vom Vorhandensein von passenden annotierten Trainingsdaten sein, und gleichzeitig  dem Benutzer gegenüber vertrauenswürdig sein und die Privatsph?re respektieren. Diese Arbeiten werden den Weg ebnen für eine neue Klasse von Anwendungen, die fortschrittliche akustische Signalverarbeitung mit semantischen Analyse der Audiodaten verknüpft. Die Projektziele sollen dadurch erreicht werden, dass ein dreistufiger Ansatz gew?hlt wird: auf der ersten, untersten Ebene der Verarbeitung werden Funkkommunikations- und Synchronisationsaspekte behandelt, die zweite, mittlere Ebene ist der Signalextraktion und -verbesserung gewidment, w?hrend die dritte, oberste Ebene zum Ziel hat, die Signale zu klassifizieren und zu interpretieren. Dabei werden Verfahren der mehrkanaligen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens miteinander verknüpft. Auf diese Weise wird ein Rahmenwerk entstehen für die Nutzung akustischer Sensornetze in einer Vielzahl von neuen Anwendungen.

Projektleitung: Prof. Dr. Reinhold H?b-Umbach, Universit?t Paderborn

Audioklassifikation über Sensornetze bei Trainingsdaten mit geringer ?berwachung

Ein grunds?tzliches Problem für viele maschinelle Lernverfahren ist eine Diskrepanz zwischen den Trainingsdaten und den Testdaten in einer sp?teren Anwendung, welche zu einem signifikanten Einbruch der Klassifikationsrate führen kann. Bei der akustische Ereignisdetektion und Szenenklassifikation in akustischen Sensornetzen tritt dieses Problem versch?rft auf, weil es eine sehr gro?e Zahl m?glicher Ger?usche gibt und weil solche Netze in ganz unterschiedlichen geometrischen Konfigurationen und Umgebungen eingesetzt werden k?nnen. Aus diesem Grund werden die existierenden Datenbasen zur akustischen Ereignis- und Szenenklassifikation praktisch nie perfekt zu einer neuen Anwendung in einem akustischen Sensornetz passen.Das Hauptziel dieses Projektes ist es daher, Methoden zu entwickeln, die es erm?glichen, vorhandene Datenbasen trotz dieser Diskrepanz für konkrete Audioklassifikationsaufgaben in einem akustischen Sensornetz verwendbar zu machen. Wir nehmen an, dass schwach, d.h. nur mit der Ereignisklasse, nicht jedoch mit Zeitstempeln annotierte Daten von einer anderen Dom?ne vorhanden sind, und dass nichtannotierte Daten von der Zieldom?ne vorliegen. Es werden nun Verfahren entwickelt, um aus einer schwachen Annotation eine starke Annotation zu berechnen, in der zus?tzlich Anfangs- und Endzeiten von akustischen Ereignissen annotiert sind, um dom?neninvariante Merkmale zu berechnen, sowie Verfahren, um eine Dom?nenadaption durchzuführen, um auf diese Weise Unterschiede zwischen Trainingsdaten und Testszenario zu überwinden. Wir untersuchen dabei auch eine Adaption zum Testzeitpunkt, um sich an ver?nderte akustische Umgebungen und Sensorkonfigurationen anzupassen. Dabei sollen vor allem tiefe generative neuronale Modelle zum Einsatz kommen. Geeignete Netzstrukturen und Zielfunktionen sind zu enwickeln, um die verschiedenen Einflussfaktoren auf die beobachtete Signalform voneinander zu trennen, insbesondere die von dem akustischen Ereignis hervorgerufene Variation von der durch die Umgebung hervorgerufenen Variation des Signals. Weiterhin werden wir Verfahren entwickeln, um ungew?hnliche akustische Ereignisse erkennen zu k?nnen, denn diese k?nnen für eine konkrete Anwendung von besonderer Bedeutung sein. 

Projektleitung: Prof. Dr. Reinhold H?b-Umbach, Universit?t Paderborn

Projektpartner: Dr.-Ing. habil. Gerald Enzner und Prof. Dr.-Ing. Rainer Martin, Ruhr-Universit?t Bochum, Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann, Friedrich-Alexander Universit?t Erlangen-Nürnberg

NRW Forschungskolleg Leicht - Effizient - Mobil (LEM)

Energie- und kosteneffizienter Extremleichtbau mit Hybridwerkstoffen

Laufzeit: 2014 - 2022
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 4,9 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes NRW

Im Fortschrittskolleg LEM wird ein Schlüssel zur L?sung gesellschaftlicher Herausforderungen in der Umsetzung eines Extremleichtbaus bewegter Massen für breite Anwendungen gesehen. Zentraler Ansatzpunkt ist der Einsatz von hybriden Werkstoffen bei Erzeugnissen aus dem Maschinen-, Anlagen- und Fahrzeugbau. Dadurch wird eine erhebliche Reduzierung des Ressourcen- und Energieverbrauchs erzielt. Das Forschungskolleg adressiert gleichzeitig wichtige gesellschaftliche Herausforderungen wie die Ressourceneffizienz, eine umweltfreundliche Mobilit?t und den Klimaschutz sowie Aspekte in spezifischen Bereichen wie z.B. der Medizintechnik.

Projektleitung: Iris Gr??ler, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn und ILH

Projektpartner: Benteler Automobiltechnik GmbH, Boeing, IHK Bielefeld, InnoZent OWL e.V., Kunststoffland NRW, Clustermanager NanoMikro-WerkstoffePhotonik.NRW

NRW Forschungskolleg Arbeit 4.0: Gestaltung von flexiblen Arbeitswelten

Menschenzentrierte Nutzung von Cyber-Physical Systems in Industrie 4.0

Laufzeit: 2014 - 2022
F?rdervolumen gesamt: 4,7 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 2,82 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes NRW

Im Forschungskolleg "Gestaltung flexibler Arbeitswelten" wird erforscht, welche Auswirkungen Industrie 4.0 auf die Arbeitswelt und die Rolle des Menschen hat. Die Herausforderung liegt in der Entwicklung neuer, sozialer Infrastrukturen. Darin muss die weiterhin rasante technologische Entwicklung antizipiert und der Mensch über sein gesamtes Arbeitsleben im Fokus der Entwicklung gesehen werden. Dazu setzen Ingenieur*innen in der Zukunft Methoden und Werkzeuge ein, die es erm?glichen, Arbeit 4.0 als integralen Bestandteil in der Produktentstehung zu berücksichtigen. Die Integration in eine modellbasierte Produktentwicklung z?hlt zu den wissenschaftlichen Herausforderungen des Forschungskollegs.

Projektleitung: Iris Gr??ler, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn und PACE

Projektpartner: Universit?t Bielefeld,  it's OWL, Technologieberatungsstelle DGB NRW e.V., IG Metall NRW, Innovationsnetzwer Energie Impuls OWL e.V., VDI

Weitere Projekte

Servicerobotik-Netzwerk (SeRoNet)

Laufzeit: 2017 - 2021
Projektvolumen gesamt: 6,5 Mio. Euro
Projektvolumen der Universit?t: 416.440 Euro
Gef?rdert durch:  Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Serviceroboter sind meist hoch spezialisierte Systeme, deren Steuerungs-Software auf eine konkrete Anwendung zugeschnitten ist. Der hohe Aufwand, speziell abgestimmte Systeme zu erstellen, erschwert einen flexibleren und somit wirtschaftlicheren Einsatz, obwohl die Einsatzpotenziale der Servicerobotik seit Jahren günstig bewertet werden. Die hohen Kosten der Software-Entwicklung je Anwendungsfall sind aktuell ein Kernproblem für die Etablierung.

Ziel des Projektes ist es, den Entwicklungsaufwand für Roboterl?sungen in der professionellen Servicerobotik deutlich zu senken. Eine IT-Plattform soll daher die Ausrüster und Betreiber von Servicerobotik zueinander bringen. ?ber die Plattform sollen wiederverwendbare Komponenten mit einheitlichen Schnittstellenstandards für professionelle Servicerobotik-Anwendungen einfach verfügbar gemacht und eine h?here Transparenz der am Markt verfügbaren Anbieter und Komponenten erreicht werden. Dazu bietet die Plattform eine eigene Entwicklungsumgebung.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Mehrzieloptimierte und durchg?ngig automatisierte Bauteilentwicklung für additive Fertigungsverfahren im Produktentstehungsprozess (OptiAMix)

Laufzeit: 01.01.2017 - 31.12.2020
F?rdervolumen gesamt: 4,4 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 939.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Additive Fertigungsverfahren bieten vielf?ltige Potenziale in Bezug auf Leichtbau oder Funktionsintegration. Um diese Potenziale zu nutzen, müssen Produktentwickler bef?higt werden, Bauteile speziell für die Anwendung additiver Fertigungsverfahren zu entwickeln und zu konstruieren. Hier setzt das Projekt OptiAMix an: Für eine phasenübergreifende Unterstützung des Entwicklungsprozesses und die Aussch?pfung der Potenziale additiver Fertigungsverfahren arbeiten Forscher des Lehrstuhls für Produktentstehung mit einem Verbund ausgewiesener Forschungs- und Industriepartner zusammen.

Projektleitung: Iris Gr??ler, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn und DMRC

Projektpartner: DMRC, Krause DiMaTec, EDAG Engineering, Hirschvogel Umformtechnik, Intes, WP Kemper

Microgrid-Labor

Laufzeit: 2019 - 2022
F?rdervolumen gesamt: 3,7 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 3,4 Mio. Euro
Gef?rdert durch: Europ?ischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 

Das heutige Energieversorgungssystem zeichnet sich durch vernetzte, geografisch verteilte Struk-turen aus, die h?chsten Sicherheits- und Zuverl?ssigkeitsstandards genügen müssen. Die Trans-formation dieses Systems auf eine nachhaltige und durch erneuerbare Energien gepr?gte Struktur ist eine zentrale gesellschaftliche Herausforderung des 21. Jahrhunderts. Die inh?rente Volatilit?t erneuerbarer Energiequellen erfordert eine Abkehr von hierarchisch strukturierten Top-Down-Energienetzen hin zu flexiblen, sektorübergreifenden und intelligenten Energiesystemen mittels eines zellularen Ansatzes. Daher stellen im Zuge der Energiewende sog. Microgrids eine wichtige L?sungskomponente dar, um auch zukünftig eine sichere, saubere, effiziente und kostengünstige Energieversorgung zu gew?hrleisten. Mit dem Begriff Microgrid wird das Konzept eines lokalen Netzes bezeichnet, welches aus Energiequellen, -speichern und -verbrauchern verschiedener Sektoren besteht, und welches mit oder ohne externe Netzankopplung arbeitet. Durch diese Struktur entstehen vielf?ltige Flexibilisierungsoptionen im Betrieb. Hierdurch k?nnen beispielsweise der Eigenverbrauchsanteil regenerativ bereitgestellter Energie erh?ht und die am Netzanschlusspunkt ben?tigte Spitzenleistung reduziert werden.Durch die lokale Integration regenerativer Energien mittels Microgrids, beispielsweise innerhalb von Industrieunternehmen oder Wohnquartieren, werden die Verteil- und ?bertragungsnetze entlastet und der Bedarf für den kosten- sowie ressourcenintensiven Netzausbau gesenkt. Auch wird die Effizienz der Energieversorgung gesteigert, da der verlustreiche Transport über lange Distanzen vermieden und die Energie verst?rkt vor Ort erzeugt und verbraucht wird. Durch die lokale Speicherintegration k?nnen Microgrids darüber hinaus netzdienliche Leistungen innerhalb der Prim?r-, Sekund?r- und Terti?rregelung bereitstellen und im Notfall als sog. Inselnetze sogar autark operieren. Diese netzstabilisierenden Ma?nahmen k?nnen verst?rkt werden, wenn geographisch benachbarte Microgrids zu virtuellen Kraftwerken bzw. Gro?speichern gekoppelt werden. Die Potentiale von Microgrids werden weltweit bisher vor allem akademisch untersucht. Die industrielle Umsetzung ist allerdings mit hohen technischen und finanziellen Risiken behaftet, insbesondere für KMUs. Für den erfolgreichen Transfer in die Wirtschaft sind jedoch sowohl umfangreiche Praxis-Untersuchungen als auch die Ertüchtigung der Microgrid-Komponenten (z.B. Power-to-X Technologien) für den Feldeinsatz unerl?sslich. Damit NRW vom enormen Wertsch?pfungspotential dieses Technologiefeldes auf einem umk?mpfen Weltmarkt zukünftig profitieren kann, müssen F&E-Anstrengungen intensiviert und der Wissenstransfer in die Industrie verst?rkt werden. Zu diesem Zweck richtet das Kompetenzzentrum nachhaltige Energietechnik (KET) unter Federführung des Fachgebiets Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik das ?Microgrid-Labor“ ein. Kernstück des Konzepts die Entwicklung sowie der Aufbau einer hoch-flexiblen, modularen Entwicklungs- und Validierungsplattform für die komponentenbezogene und systemische Microgrid-Forschung in NRW. Zum Aufbau des Labors sind Hochleistungs-Netzknoten zu entwickeln. Diese sind frei konfigurierbar und flexibel ansteuerbar. Durch geeignete Software bilden diese das Verhalten beliebiger Komponenten, z.B. von Batterien, Windkraftanlagen oder BHKWs, exakt nach. Die Netzknoten werden durch steuerbare Schalter in frei w?hlbaren Topologien zusammengeschlossen. Diese hard- & softwareseitige Rekonfiguration erlaubt die praxisnahe Forschung innerhalb lokaler Netze bis in den Megawatt-Bereich.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim B?cker, Universit?t Paderborn

Projektpartner: weiteren KET Lehrstühle (EIM-NEK, MB-FVT, MB-TheT) der Universit?t Paderborn

Instrumentarium zur musterbasierten Planung hybrider Wertsch?pfung und Arbeit zur Erbringung von Smart Services (IMPRESS)

Laufzeit: 2019 bis 2022
Projektvolumen gesamt: 3,2 Mio. Euro
Projektvolumen der Universit?t: 782.807 Euro
Gef?rdert durch:  Bundesministerium für Bildung und Forschung und Europ?ischer Sozialfonds

Ziel des Verbundprojekts IMPRESS ist ein Instrumentarium zur musterbasierten Planung hybrider Wertsch?pfung und Arbeit zur Erbringung von Smart Services. Es wird Unternehmen bef?higen, die Transformation vom Produkthersteller zum Smart Service-Anbieter eigenst?ndig und zielgerichtet zu gestalten. Hierfür werden Methoden und Werkzeuge entwickelt, die auf allgemeingültigen L?sungsmustern basieren. 188比分直播 zeigen dem Anwender bew?hrte Teill?sungen zur Gestaltung der Wertsch?pfung und Arbeit im Kontext von Smart Services auf. Das Instrumentarium wird in vier Pilotprojekten mit Industriepartnern anwendungsfallspezifisch erprobt und validiert. Der Transfer der Ergebnisse wird fortlaufend durch die Anwendung von Teilen des Instrumentariums in 188比分直播s mit assoziierten KMU, einen Transfer- und Begleitkreis, über Multiplikatoren, Veranstaltungen sowie Publikationen vorangetrieben. Das Verbundprojekt aus zehn Partnern wird im Rahmen des Programms Zukunft der Arbeit vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Europ?ischen Sozialfonds gef?rdert. Betreut wird das Projekt mit einer Laufzeit von drei Jahren durch den Projekttr?ger Karlsruhe.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universti?t Paderborn

Soziotechnisches Risikomanagement bei der Einführung von Industrie 4.0 (SORISMA)

Laufzeit: 2019 - 2022
Projektvolumen gesamt: 2,7 Mio. Euro
Projektvolumen der Universit?t: 579.285 Euro
Gef?rdert durch: Europ?ischer Fonds für regionale Entwicklung

Durch Industrie 4.0 entstehen für Unternehmen erhebliche Potentiale, um ihre Prozesse und Leistungen entlang der gesamten Wertsch?pfungskette effizienter, flexibler und ressourcenschonender zu gestalten. Trotz vielversprechender M?glichkeiten scheuen Unternehmen den Einsatz neuer Technologien. Gründe dafür sind weniger technische Herausforderungen, sondern vor allem schwer abzusch?tzende Risiken in Bezug auf ihre Organisation und die Mitarbeiter. Denn der nutzenstiftende Betrieb ist ma?geblich von Investitionskosten, passgenauen Prozessen, ad?quaten Kompetenzen und der Mitarbeiterakzeptanz abh?ngig. Industrie 4.0 ist somit keine rein technische Fragestellung, sondern beeinflusst Technologien, Organisation und den Menschen gleicherma?en. Vor dem Hintergrund dieses Dreiklangs adressiert das Verbundprojekt ein ganzheitliches Risikomanagement bei der Einführung von Industrie 4.0.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Datengestützte Retrofit- und Generationenplanung im Maschinen- und Anlagenbau (DizRuPt)

Laufzeit: 01/2019 - 12/2021
Projektvolumen gesamt: 2,3 Mio. Euro
Projektvolumen der Universit?t: 661.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Das Projekt DizRuPt bef?higt Unternehmen, die Nutzungsdaten ihrer Produkte und andere relevante Daten aus dem Produktlebenszyklus in der strategischen Produktplanung zu nutzen. Durch die systematische Analyse dieser Daten k?nnen neue Features und Funktionen abgeleitet werden. Dies erm?glicht die nutzungsorientierte Planung von Retrofits sowie von zukünftigen Produktgenerationen. Das dafür erarbeitete Instrumentarium beruht auf:

  • Methoden zur Datenakquise und -analyse
  • Ableitung neuer Produktfunktionen für die Retrofit- und Generationenplanung
  • Operationalisierung der datengestützten Produktplanung durch Prozesse und Kompetenzen
  • IT-Werkzeugen zur Unterstützung der organisationalen Umsetzung

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Forschungsschwerpunkt Digitale Zukunft

Laufzeit: 2016 - 2021
F?rdervolumen gesamt: 1,9 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 842.225 Euro
Gef?rdert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Das Ziel unseres Forschungsschwerpunkts ist es, die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Gesamtkonzept ?Digitale Zukunft“ für Arbeitgeber, Arbeitnehmer, Selbstst?ndige und Privatpersonen zu entwickeln, um sie bei der aktiven Gestaltung des digitalen Wandels zu unterstützen. Unsere Forschung basiert auf einem integralen Konzept. Diesem Forschungsansatz folgend identifizieren wir, wo der digitale Wandel stattfindet, wollen seine Mechanismen verstehen und Methoden erarbeiten, um Menschen in der Berufswelt und im Privatleben vorzubereiten und zu begleiten.

Die Digitalisierung ist ein technologischer Prozess, der zu revolution?ren Ver?nderungen in allen Lebensbereichen führt. Hinter diesem Oberbegriff verbergen sich sehr heterogene Entwicklungen. Beispielsweise wird  die durch die digitale Technik erm?glichte hohe Flexibilit?t im Arbeitsleben sowohl negativ, als st?ndige Erreichbarkeit und Entgrenzung von Arbeit, als auch positiv, als Zeitsouver?nit?t mit neuen Freiheiten und M?glichkeiten, wahrgenommen. Eine einheitliche Bewertung der Auswirkungen sowie Trendprognosen zu den vom digitalen Wandel betroffenen Lebensbereichen und Gesch?ftsmodellen sind au?erordentlich schwer.

Fast unbeachtet ist bislang, dass die technischen Entwicklungen auch aktive Gestaltungsm?glichkeiten für eine moderne und erwachsene Form des digitalen Lebens und Arbeitens er?ffnen. Es existieren Studien zur Reife und den m?glichen Folgen der Digitalisierung von Prozessen. Es l?sst sich jedoch kein eindeutiger Trend zu den Besch?ftigungseffekten feststellen. Das hei?t, es sind nicht die technischen Innovationen, die deterministisch eine bestimmte Richtung und Ausformung des digitalen Wandels erzwingen, sondern vielmehr zeichnet sich eine Pluralit?t und Gestaltbarkeit zukünftiger (Arbeits-)Welten ab. In den Projekten des Forschungsschwerpunkts werden die Gestaltungsm?glichkeiten einer digitalen Zukunft untersucht und dabei sowohl die Potentiale als auch die Risiken ad?quat berücksichtigt.

In interdisziplin?ren Teams arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universit?ten Paderborn und Bielefeld, in der Startphase aus den Bereichen Betriebswirtschaft, Elektrotechnik, Informatik, Psychologie und Soziologie, zusammen. Diese f?cherübergreifende Arbeit schafft die Voraussetzungen für einen neuen Zugang zur den m?glichen zukünftigen Szenarien. Die enge Kooperation von unterschiedlichen Fachexperten erlaubt somit eine umfassende Erforschung der verschiedenen Komponenten sozio-technischer Systeme – und zwar nicht nur isoliert für einzelne Aspekte sondern in den jeweiligen systemischen Zusammenh?ngen.

Projektleitung: Prof. Dr. Gregor Engels (Sprecher), Universit?t Paderborn und Prof. Dr. Günter W. Maier (stellv. Sprecher), Universit?t Bielefeld

Projektbeteiligte Universit?t Bielefeld: Prof. Dr. Martin Diewald und Prof. Dr.-Ing. Ulrich Rückert
Projektbeteiligte Universit?t Paderborn: Prof. Dr. Johannes Bl?merProf. Dr. Martin SchneiderProf. Dr. Eckhard Steffen

Rapide Erkl?rbare Künstliche Intelligenz für Industrieanlagen (RAKI)

Laufzeit: 01.09.2019 - 19.06.2022
Projektvolumen gesamt: 1,9 Mio. Euro
Projektvolumen der Universit?t: 414 543 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

RAKI entwickelt neuartige Verfahren um skalierbare nachvollziehbare Machine Learning-Verfahren mit ?humans in the loop“ zu entwickeln.

Im Fokus des Projekts steht die skalierbare KI-getriebene Optimierung der Konfiguration und des Betriebs von Industrieanlagen sowie der notwendigen Produktionslogistik.

Verteilte Implementierungen erm?glichen die Verarbeitung gro?er Datenmengen für die automatische Generierung von Erkl?rungen. Die Entwicklungs- und Anwendungspartner AI4BD und 188比分直播mens planen die Verwendung von wesentlichen Teilen des RAKI-Frameworks nach der Produktisierung in ihre Plattformen CBR und Mindsphere. Das Ergebnis von RAKI bildet die Grundlage für neuartige Datenprodukte wie KI-getriebene interaktive Konfigurationssoftware für Industrieanlagen, die eine skalierbare Entwicklung von Smart Services in der industriellen Produktion erm?glicht.

Projektleitung: Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo der Universit?t Paderborn

Projektpartner: AI4BD Deutschland GmbH, 188比分直播mens AG, Leipzig Universit?t

Nachwuchsgruppe "Synergetische Kombination von datengetriebenen und modellbasierten Methoden zur Anwendung auf regelungstechnische Probleme" (DART)

Laufzeit: 01.07.2020 bis 30.06.2024
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 1.591.507 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Im Zuge der Digitalisierung erfahren künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aktuell eine hohe Aufmerksamkeit seitens Wissenschaft und Industrie. In der Regelungstechnik, werden bereits datengetriebene Verfahren eingesetzt, jedoch vorwiegend als Alternative zur physikalischen Modellierung dynamischen Verhaltens bzw. zu fachspezifischen Methoden des Regelungs- und Steuerungsentwurfs oder in einer pragmatischen einfachen Kombination.

Das Ziel der Nachwuchsgruppe ?DART – Datengetriebene Methoden in der Regelungstechnik“ ist es daher, neuartige hybride Methoden für regelungstechnische Probleme zu entwickeln, indem die bew?hrten physikalisch motivierten Verfahren mit den modernen datengetriebenen Verfahren kombiniert werden und so die gr??tm?gliche Performanz beim Regelungsentwurf erzielt werden kann. Diese hybriden Ans?tze gehen weit über einfache, pragmatische Kombinationen hinaus, weil sie auf strukturell gut begründeten Kompositionen aus aufeinander zugeschnittenen Verfahren beruhen, die ihre Vorteile synergetisch vereinen. Dabei werden die typischen Entwurfsschritte wie die Modellierung und Parameteridentifikation des physikalischen Systems, der Beobachterentwurf, die Reglerauslegung sowie die Inbetriebnahme des Reglers adressiert. Dadurch sind wir in der Lage alle Aspekte der klassischen Regelungstechnik gesamthaft durch hybride Ans?tze mit datenbasierten Methoden zu erweitern.

Projektleitung: Dr.-Ing. Julia Timmermann, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Erkl?rbare Diagnostische KI für industrielle Daten (DAIKIRI)

Laufzeit: 2020 - 2021
F?rdervolumen gesamt: 1,4 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 500.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Das Forschungsprojekt DAIKIRI zielt auf die erstmalige Entwicklung und Verwendung von automatischen Verfahren für die Semantifizierung von industriellen Daten und die datengetriebene Diagnose von Industrieanlagen ab. Mit Hilfe dieser Verfahren sollen diagnostische selbsterkl?rende Smart-Services für Industriedaten entwickelt und mit Daten aus realen Anwendungsf?llen evaluiert werden. DAIKIRI wird daher KI-Verfahren entwickeln, die selbsterkl?rend sind und Ergebnisse von KI automatisch verbalisieren und damit transparent machen. Anwendern soll dadurch das Zustandekommen von Ergebnissen nachvollziehbar gemacht werden. Darauf basierende Entscheidungen k?nnen somit vertrauensvoll getroffen werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo der Universit?t Paderborn

Projektpartner: USU Software AG, AI4BD Deutschland GmbH, pmOne AG

Simultanes Entwickeln und Testen von Cyber Physical Systems am Anwendungsbeispiel eines elektrisch angetriebenen autonomen Fahrzeugs (SET CPS)

Laufzeit: 2019 - 2022
F?rdervolumen gesamt: 1 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 482.000 Euro 
Gef?rdert durch: Europ?ischer Fonds für regionale Entwicklung

Wie k?nnen autonome Fahrzeuge mit Elektroantrieb als Beispiele für komplexe cyber-physische Systeme schneller, kostengünstiger und ressourcenschonender entwickelt werden? Und wie l?sst sich die Sicherheit solcher Fahrzeuge auf der Stra?e erh?hen? Das Forschungsprojekt soll diese komplexe Fragestellung beantworten.

Bei der Entwicklung von Fahrzeugen sorgen Trends wie das automatisierte Fahren oder die Entwicklung alternativer Antriebe, wie zum Beispiel batteriebetriebene Fahrzeuge, für einen sprunghaften Anstieg der Anforderungen an die zugrunde liegenden Systeme. Bei der Entwicklung solcher Fahrzeuge geht es darum, eine Vielzahl an Zielgr??en wie Verbrauch, Reichweite und Fahrkomfort zu optimieren und die Sicherheit des Systems zu garantieren. Um die Entwicklungsprozesse für Hersteller und Zulieferer verl?sslich und ?konomisch zu gestalten und Entwicklungszeiten einhalten zu k?nnen, machen sich Forscher und Entwickler auf die Suche nach neuen Ans?tzen.

Im Projekt sollen daher intelligente, simulationsbasierte Verfahren entwickelt werden, die den Entwicklungs- und Testprozess komplexer Fahrzeuge verbessern, systematisieren und den Automatisierungsgrad erh?hen. Dazu werden die Auslegung und der Test enger miteinander verzahnt, um bereits in frühen Entwicklungsphasen einen hohen Qualit?tsgrad zu erreichen. Hierzu kommen neueste mathematische Methoden aus der Mehrzieloptimierung zum Einsatz, die einer der Kernkompetenzen des Instituts für Industriemathematik ist. So k?nnen miteinander konkurrierende Ziele wie Energieeffizienz, Komfort und Kosten gleichzeitig berücksichtigt und darüber hinaus die Sicherheit des Systems gew?hrleistet werden. Geplant ist, die neuen Verfahren in die Toolkette von dSPACE zu integrieren und anhand eines Beispiels aus der Fahrzeugentwicklung von e.GO zu evaluieren.

Projektleitung: Dr. Sebastian Peitz der Universit?t Paderborn

Projektpartner: Prof. Dr. Michael Dellnitz der Universit?t Paderborn, dSPACE, e.GO Mobile AG

FutureLab Power Electronics

Laufzeit: 01.01.2019 – 31.12.2021
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 944.132 Euro
Gef?rdert durch: BMBF (Initiative "Forschungslabore Mikroelektronik Deutschland" (ForLab))

Das FutureLab Power Electronics  ist auf die Anwendungsforschung an neuen Leistungs-Halbleitern mit hoher Bandlücke ausgerichtet. Zu diesen sogenannten wide-band-gap- (WBG-) Halbleitern z?hlen vor allem Siliziumcarbid (SiC) und Galliumnitrid (GaN). Hierfür baut das Fachgebiet Leistungselektronik und elektrische Antriebe (LEA) an der Universit?t Paderborn eine neuartige Laborlandschaft auf, die von der WBG-Schaltungsentwicklung bis hin zum Dauertest entstehender prototypischer Gesamtger?te alle praktischen Entwicklungsschritte diverser Forschungsprojekte zukunftsgerichtet bedient. Im ForLab FutureLabPE arbeitet LEA mit anderen Hochschulen und Forschungsinstituten, wie dem Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme (ENAS) in Paderborn oder dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie (IISB) in Erlangen, sowie mit verschiedenen Partnern aus der Industrie zusammen. Das Ziel entsprechender Forschungsprojekte ist die Identifikation, Entwicklung und Optimierung von leistungselektronischen Anwendungen, die von den neuen Leistungshalbleiter-Technologien besonders profitieren, sowie auch die Untersuchung von deren Zuverl?ssigkeit. WBG-Halbleiter bieten dabei ein enormes Potenzial - viele WBG-basierte Anwendungsger?te k?nnen erheblich kompakter und verlust?rmer dimensioniert werden als herk?mmliche Systeme, die Silizium-Halbleiter nutzen. Ein resultierender h?herer Miniaturisierungsgrad sowie eine gesteigerte Energieeffizienz bei niedrigeren Systemkosten ist für viele Anwendungen nicht nur vorteilhaft, sondern oft auch wegbereitend zur Erschlie?ung neuer Performanzklassen und Einsatzgebiete. Besonders aussichtsreiche Anwendungsfelder sind Elektromobilit?t (OnBoard-, OffBoard Leistungswandler), kompakte Stromversorgungsger?te für Datencenter und Mobilfunknetze (5G und darüber hinaus), Erneuerbare Energiesysteme (z.B. PV- oder Wind-basiert, Erzeugung, ?bertragung, Speicherung, Verteilung), dezentrale Stromversorgungen für Medizinische Anwendungen (CT, MRT, Ultraschall) sowie für die Industrieautomatisierung (z.B. Industrie 4.0).

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim B?cker, Universit?t Paderborn

Projektpartner: Fraunhofer IISB, Erlangen und Fraunhofer ENAS, Paderborn

Adaptive Regelung nichtlinearer differentiell-algebraischer Systeme aus der Mehrk?rperdynamik

Laufzeit: 2017 - 2022
F?rdervolumen gesamt: 595.592 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 307.146 Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Ziel des Projekts ist die Entwicklung adaptiver Folgeregelungsverfahren für Systeme von nichtlinearen differentiell-algebraischen Gleichungen mit Anwendung auf unteraktuierte Mehrk?rpersysteme. W?hrend die Regelung voll aktuierter Mehrk?rpersysteme mit existierenden konventionellen Methoden oft sehr gut m?glich ist, fehlen systematische Methoden zur Folgeregelung unteraktuierter Systeme. Letztere besitzen weniger Stellgr??en als Freiheitsgrade und die Systeme k?nnen dadurch sehr unterschiedliche systemtheoretische Eigenschaften aufweisen. Typische Beispiele mit gro?er praktischer Bedeutung sind Systeme mit passiven Gelenken, Kr?ne, Seilroboter oder Leichtbausysteme mit flexiblen K?rpern. Gerade bei komplexeren Systemen, wie beispielsweise bei kinematischen Schleifen oder der Einbindung flexibler K?rper, bietet sich oft die Modellierung als differentiell-algebraische Gleichung an. In diesem Projekt soll zun?chst durch eine Strukturanalyse eine Charakterisierung wichtiger systemtheoretischer Gr??en und Eigenschaften, wie etwa Eingangs-Zustands-Stabilit?t, Index, Relativgrad und interne Dynamik, auf der Basis physikalischer Betrachtungen erfolgen.Probleme im Reglerentwurf ergeben sich dabei insbesondere dadurch, dass im Allgemeinen sowohl der Index des zugrundeliegenden differentiell-algebraischen Modells als auch dessen Relativgrad gr??er als eins sind und das System eine instabile interne Dynamik besitzen kann. Zur Kompensation des h?heren Relativgrads soll der von den Antragstellern Berger und Reis entwickelte Funnel-Beobachter verwendet werden. Die instabile interne Dynamik soll durch eine Vorsteuerung, der eine Modellinversion zugrunde liegt, umgangen werden. Diese Modellinversion soll auf sogenannten Servobindungen basieren, was wiederum zu differentiell-algebraischen Gleichungen führt. Die Leistungsf?higkeit und Implementierbarkeit der entwickelten Methoden sollen fortw?hrend durch ausgew?hlte experimentelle Untersuchungen abgesichert werden.

Projektleitung: Jun.-Professor Dr. Thomas Berger der Universit?t Paderborn

Kryptographiebasierte Sicherheitsl?sungen als Grundlage für Vertrauen in heutigen und zukünftigen IT-Systemen (Teilprojekt E1 im SFB1119 CROSSING)

Laufzeit: 07/2018 - 06/2022
Projektvolumen gesamt (Teilprojekt E1): 516.200 Euro
Projektvolumen der Universit?t: 302.500 Euro
Gef?rdert durch: DFG

Sicherheit ist ein zentraler Aspekt in Softwaresystem und damit auch besonders für in "Intelligente Technische Systeme". Digitale Angriffe werden immer leistungsf?higer, besonders mit künftigen Quantencomputern. Kryptographie ist essentiell für die Entwicklung von sicheren und vertrauenserweckenden IT-Systemen. Daher werden im SFB 1119 CROSSING and der TU Darmstadt kryptographiebasierte Sicherheitsl?sungen für langfristige vertrauenswürdigen Computerumgebungen erforscht.

Das Teilprojekt E1 wird von den Arbeitsgruppen von Prof. Eric Bodden an der Universit?t Paderborn und von Prof. Mira Mezini an der TU Darmstadt geleitet. Im Teilprojekt E1 liegt der Fokus auf der sicheren Integration von kryptographischer Software. Das im Teilprojekt entwickelte Krypto-Assistenten-Tools CogniCrypt erm?glicht bereits die Generierung von sicherem Code für g?ngige kryptographische Aufgaben und die statische Analyse auf die korrekte Implementation von Krypto-APIs wie die Java Cryptographic Architecture , Bouncy Castle und Tink. 

Auf Basis von CogniCrypt werden automatisierte Verfahren zur Verwendung von Kryptographie umgesetzt, um den sicheren Einsatz von Kryptographie zu unterstützen.

Projektleitung: Prof. Eric Bodden (für Teilprojekt E1), Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn

Sprecher des SFB1119: Prof. Marc Fischlin, TU Darmstadt

Intelligente Benutzerunterstützung für Schwachstellenanalyse (IntelliScan)

Laufzeit: 15.09.2017 – 15.04.2022
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 451.329 Euro
Gef?rdert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Gef?rdert werden Wissenschaftler/innen in der IT-Sicherheit an verschiedenen Universit?ten und Hochschulen in Nordrhein-Westfalen zum Thema ?Human Centered Systems Security“. IntelliScan ist eines der fünf gef?rderten Forschungstandems. Es konzentriert sich auf die Schwachstellenanalyse.

Aktuelle automatisierte Werkzeuge zur Schwachstellenanalyse sind oft schwer zu benutzen und zudem nicht oder nur schwer erweiterbar und k?nnen somit nur schwerlich auf neue Nutzungskontexte angewendet werden. Ziel des Projekts ?IntelliScan“ ist es daher, neuartige Benutzerunterstützung für solche Werkzeuge zu erforschen und mittels Nutzerstudien zu bewerten und weiter zu entwickeln. In Folge sollen Werkzeuge zur Schwachstellenanalyse für übliche Entwickler einfach zu nutzen und auch erweiterbar sein. Die Programmanalyse soll so von einer Technologie für Spezialisten zu einer Standardtechnik werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Eric Bodden, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn und Prof. Dr. Matthew Smith, Universit?t Bonn

Zukunftssicherung des Soot Rahmenwerks für Programmanalyse und -transformation (FutureSoot)

Laufzeit: 01.03.2018 – 28.02.2022
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 395.400 Euro
Gef?rdert durch: DFG

Soot ist das wohl weltweit beliebteste Rahmenwerk zur Analyse und Transformation von Java- und Android-Programmen. ?ber seine mehr als fünfzehnj?hrige Lebensdauer hinweg sind unz?hlige wissenschaftliche Werkzeuge entstanden, die direkt auf Soot aufbauen. Das Soot Rahmenwerk bietet diesen Werkzeugen hiermit eine gemeinsame Implementierungsplattform, was die Vergleichbarkeit der einzelnen Ans?tze stark erh?ht, und die Implementierung der einzelnen Werkzeuge stark beschleunigt. Das geplante Vorhaben hat es zum Ziel, das Soot Rahmenwerk in die richtige Bahn zu lenken, um auch über die Projektf?rderung hinaus seine Wartung für lange Zeit zu garantieren. Aus diesem Grunde umfasst das Projekt die Entwicklung eines Nachhaltigkeitskonzepts, den Aufbau und weiteren Ausbau einer verl?sslichen Build-and-Test-Infrastruktur, sowie weitere Arbeiten zur st?rkeren Modularisierung der Kernkomponenten. Die geplanten Arbeiten sollen bewirken, dass Soot in Zukunft einfacher zu warten sein wird, nach einem erprobten und wohldokumentierten Plan gewartet wird, und soll au?erdem mittels 188比分直播s die haupts?chlichen Interessenvertreter der Soot-Community zusammenbringen und unter diesen die weitere Wartung und Weiterentwicklung koordinieren.

Projektleitung: Prof. Dr. Eric Bodden, Heinz Nixdorf Institut der Universit?t Paderborn und Professor Dr. Rüdiger Kabst, Universit?t Paderborn

Acoustic Sensor Networks

Laufzeit: 2020 - 2023
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 283.500 Euro
Gef?rdert durch: DFG

Drahtlose Sensornetzwerke (WSN) sind als generisches Konzept gut erforscht worden. In diesem Projekt, das Teil einer DFG-Forschergruppe ist, besch?ftigen wir uns mit den Besonderheiten drahtloser akustischer Sensornetzwerke. Einerseits h?ngt die Erfüllung einer Datenerfassungsaufgabe nicht nur von der akustischen Umgebung ab, sondern auch von den verfügbaren Kapazit?ten der Sensorknoten (Mikrofone, Energie). Andererseits h?ngt die Datenverarbeitung in erster Linie von den verfügbaren Rechen- und Kommunikationsressourcen ab, die der geforderten Qualit?t der Datenerfassungsaufgabe entsprechen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswahl der Algorithmen, die haupts?chlich von der jeweiligen Szene abh?ngt (z.B. einzelne oder mehrere Quellen). Da akustische Anwendungen ein hohes Aufl?sungsverm?gen erfordern und eine akustische Signalverarbeitungsaufgabe und ein Sensornetzwerk voraussetzen, sind die Schlüsselfragen, welche Sensoren akustische Daten aufzeichnen, verarbeiten oder speichern sollen und welcher Algorithmus auf welchem Knotenpunkt ausgeführt werden soll.

Projektleitung: Prof. Dr. Holger Karl, Universit?t Paderborn

Network-Informed Control - Control-Informed Network (NICCI)

Laufzeit: 2017 - 2021
F?rdervolumen gesamt (Universit?t): 270.500 Euro
Gef?rdert durch: DFG

Der Begriff "Cyber Physical System" bezieht sich auf die Verbindung von Sensoren, Aktoren und Reglern des Regelkreises über ein Netzwerk. In diesem Projekt versuchen wir, einen Controller und eine Einheit zur Verwaltung der Netzwerkressourcen getrennt zu entwerfen, aber dennoch tauschen sie Anforderungsf?higkeiten und Konfigurationsnachrichten aus. Das Projekt zielt insbesondere auf die drahtlose Kommunikation ab, bei der die Netzwerkbenutzer innerhalb einer drahtlosen Zelle verbunden sind, die von einer Einheit zur Verwaltung der Funkressourcen verwaltet wird. Eine der Hauptherausforderungen w?re angesichts der begrenzten Datenrate, der Verz?gerungen und der fehlerhaften ?bertragung die Frage, wie ein sicherer und zuverl?ssiger Betrieb des systemgesteuerten drahtlosen Visa-Netzwerks gew?hrleistet werden kann.

Projektleitung: Prof. Dr. Holger Karl, Universit?t Paderborn

Algorithmen für programmierbare Materie in einem physiologischen Medium (PROGMATTER)

Laufzeit: 2018 bis 2021
F?rdervolumen gesamt: 259.139 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 200.206 Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von neuen Modellen und Algorithmen für Schw?rme eigenst?ndiger Nano-Roboter, d.h. Gruppen winziger aktiver Einheiten mit stark eingeschr?nkten individuellen F?higkeiten, die als Schwarm in physiologischen Umgebungen operieren.

Bei der Entwicklung neuer Modelle werden Fragestellungen berücksichtigt, die in der Vergangenheit nicht oder nur unvollst?ndig betrachtet wurden: Wie k?nnen die Nano-Roboter Energie gewinnen, speichern und nutzen (Energiemanagent)? Welche realistischen Modelle (angelehnt an physikalische, biologische oder chemische Prozesse in der Natur) k?nnen eine nicht-lokale Kommunikation zwischen einer Gruppe von Nano-Robotern erm?glichen ? Welche Modelle erlauben den Ausfall und die Reparatur fehlerhafter Nano-Roboter durch intakte Nano-Roboter (Fehlertoleranz)?

Algorithmisch ist das Leader-Election Problem ein Schlüsselproblem, dessen L?sung die L?sung anderer wichtiger Probleme durch einen Schwarm von Nano-Robotern erst m?glich macht. Die im Projekt entwickelten Modelle werden hinschtlich ihrer F?higkeiten untersucht, das Leader-Election Problem effizient zu l?sen. Aufbauend darauf werden L?sungen für weitere wichtige Aufgabenstellungen entwickelt: Ein Schwarm Nano-Roboter soll eine Umgebung vollst?ndig durchsuchen und ggf. wichtige Positionen in der Umgung markieren (Exploration). Ein Schwarm Nano-Roboter soll ein Objekt in seiner direkten Umgebung schnellstm?glich umhüllen (Umhüllung). Ein Schwarm Nano-Roboter soll einen Weg von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt seiner Umgebung formen (Transport).

Für alle entwickelte Modelle werden durch untere Schranken (und ggf. Unm?glichkeitsresultate) die Grenzen der jeweiligen Modelle aufgezeigt.

Die algorithmischen Ergebnisse werden dann erweitert, um Aspekte wie Robustheit gegenüber Ausf?llen von Nano-Robotern und Schw?rmen mit unterschiedlichen Nano-Robotern sowie die L?sung obiger Probleme in dreidimensionalen Umgebungen zu untersuchen.

Projektleitung: Prof. Dr. Christian Scheideler, Universit?t Paderborn, Deutschland und Prof. Shlomi Dolev, Ben Gurion University of the Negev, Israel

Intelligentes Assistenzsystem zur Unterstützung der digitalen Transformation von Gesch?ftsmodellen – Smart GM

Laufzeit: 01/2020 bis 12/2022
F?rdervolumen gesamt: 1,4 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 836.000 Euro
Gef?rdert durch: Europ?ische Union und Land Nordrhein-Westfalen

Die F?higkeit, innovative Gesch?ftsmodelle für die eigenen Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, ist von zentraler Bedeutung für jedes Unternehmen. Gleichzeitig tun sich jedoch insbesondere viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) schwer damit, den abstrakten Begriff ?Gesch?ftsmodellinnovation“ mit Leben zu füllen, d. h. Gesch?ftsmodellinnovationen zielgerichtet und systematisch zu entwickeln. Dadurch steigt das Risiko, dass innovative Produkte und Dienstleistungen nicht erfolgreich vermarktet werden – was wiederum der Wettbewerbsf?higkeit der Unternehmen schadet und dadurch Arbeitspl?tze sowie gesellschaftlichen Wohlstand gef?hrdet. Genau hier setzt dieses Projekt an. In dem Projekt Smart GM arbeiten im SICP - Software Innovation Campus Paderborn das SI-Lab der Universit?t Paderborn, die Lehrstühle Kundisch, Hüllermeier und Wünderlich und die Unternehmen myconsult, UNITY, WP Kemper und aXon gemeinsam an einem Assistenzsystem, das seinen Nutzern passende innovative Gesch?ftsmodellideen vorschl?gt. Grundlage dafür sind zum einen eine umfangreiche Wissensbasis zu Gesch?ftsmodellen, zum anderen eine künstliche Intelligenz. Die KI-Algorithmen sollen aus der gro?en Zahl m?glicher Kombinationen zielgerichtet neue Ideen erzeugen. Anschlie?end werden diese auf einer ?ffentlichen Crowd-Plattform sowie von Kunden und Experten bewertet. Mit steigender Zahl an Bewertungen wird auch die Qualit?t neuer Gesch?ftsmodellvorschl?ge des Assistenzsystems erh?ht.

Das Projekt Smart GM kombiniert erstmalig Kompetenzen und Methoden aus den Bereichen Gesch?ftsmodellinnovationen, Technikakzeptanz, maschinellem Lernen, (Crowd-basierter) Bewertung von Ideenqualit?t sowie computergestützter Ideengenerierung für die Entwicklung von Gesch?ftsmodellinnovationen und ebnet damit den Weg für eine neue Generation von Gesch?ftsmodellinnovationsmethoden – von passiver Unterstützung zu aktiver Assistenz.

Projektleitung: Prof. Dr. Dennis Kundisch der Universit?t Paderborn

TheaterLytics

Laufzeit: 01.06.2019 - 31.05.2022
F?rdervolumen gesamt: 652.000 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 414.000 Euro
Gef?rdert durch: Land Nordrhein-Westfalen zur F?rderung von digitalen Modellregionen, gem. Runderlass des Ministeriums für Wirtschat, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes NRW

Ein gutes kulturelles Angebot ist nicht der alleinige Garant für den Erfolg einer Kultureinrichtung. Jeden Tag müssen viele Entscheidungen getroffen werden, welche die Besucherzufriedenheit, aber auch die wirtschaftliche Situation des Betriebes betreffen. Meistens passiert dies auf pers?nlichen Erfahrungen. Mit dem Projekt TheaterLytics soll erstmals ein Entscheidungsunterstützungssystem für das datenbasierte Erl?smanagement und die Angebotsgestaltung entwickelt werden.

Besonders die Prognose der Auslastung von Kulturveranstaltungen ist eine gro?e Herausforderung für Veranstaltungsplaner. Zu viele Einflussfaktoren spielen hier eine Rolle: Ferien, Wetter, Wochentage und auch das Genre sind nur ein paar wenige Faktoren, die nicht simultan berücksichtigt werden k?nnen. Mit dem Projekt wird den Veranstaltungsplanern ein IT-Werzeug für die zielgenaue Planung zur Seite gestellt.

Ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) für das datenbasierte Erl?smanagement und die Angebotsgestaltung wird konzipiert und prototypisch in Software umgesetzt. Sowohl Besucher, als auch Nichtbesucher werden befragt, um eine Datenbasis zu schaffen. Aufbauend darauf werden dann Methoden und Modelle zur Auslastungsprognose entwickelt, um eine bessere Planung von Ressourcen und Kapazit?ten gew?hrleisten zu k?nnen. Auch Methoden und Modelle für die Veranstaltungsterminierung, das Saalmanagement und die Preisgestaltung werden entwickelt.

Projektleitung: Prof. Dr. Dennis Kundisch der Universit?t Paderborn

KI für die Arbeitswelt des industriellen Mittelstands (KIAM)

Laufzeit: November 2020 - Oktober 2025
F?rdervolumen gesamt: 10,7 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 743.000 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Mit der Technologie ?Künstliche Intelligenz“ (kurz: KI) werden weitreichende Potenziale und Chancen einer Transformation der industriellen Wertsch?pfung verbunden. Dabei wird KI nach wie vor als vorwiegend technische Option wahrgenommen. Ein Verst?ndnis von KI im Arbeitskontext als umfassende sozio-technische Herausforderung ist ansatzweise etabliert. Bis dato fehlt jedoch eine ganzheitlich aufgestellte und mittelstandsnah agierende Arbeitsforschung im Kontext KI, die L?sungs- und Anwendungswissen bereitstellt. Dieser Diskrepanz wird in diesem Projekt begegnet.  Grundlage dafür ist ein umfassender Themenzugang durch die Verbindung von Mensch – Organisation – Technologie und ein l?sungs- und transferorientierter Fokus in der Umsetzung. Das Ziel ist ein regionales Kompetenzzentrum ?KI in der Arbeitswelt des industriellen Mittelstands“ (KIAM). Es soll als Anlaufstelle fungieren für Unternehmen und alle weiteren Akteure der industriellen Arbeitswelt. 

Kompetenzmanagement, Mitarbeiterbeteiligung und Technologieakzeptanz

Künstliche Intelligenz wird die Arbeitswelt grundlegend ver?ndern: KI-Systeme unterstützen Arbeitsprozesse, übernehmen Aufgaben und schaffen neue Arbeitsfelder. Die Identifikation von Einsatzm?glichkeiten und die Entwicklung konkreter L?sungen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen, wie beispielsweise fehlende Fachkr?fte oder unklare organisationale und technologische Voraussetzungen. Das Kompetenzzentrum KIAM führt Erkenntnisse der Arbeitsforschung in diesem Zukunftsfeld zusammen. Themenschwerpunkte sind beispielsweise Arbeitsplatzgestaltung, Kompetenzentwicklung und Change Management. In Leuchtturmprojekten entwickeln Forschungseinrichtungen und Unternehmen konkrete L?sungen, in denen KI-Technologien für unterschiedliche Anwendungsfelder verfügbar gemacht werden. 

Transfer in den Mittelstand

Die Ergebnisse und Erfahrungen aus den Leuchtturmprojekten sollen für kleine und mittlere Unternehmen verfügbar gemacht werden. Dazu werden eine Informationsplattform aufgebaut, gute Beispiele aufbereitet sowie Veranstaltungen und 188比分直播s durchgeführt. In Weiterbildungen werden Besch?ftigte für den Einsatz von KI-Technologien qualifiziert. In Transferprojekten k?nnen Unternehmen in Kooperation mit einer Forschungseinrichtung neue KI-Technologien nutzen, um konkrete Herausforderungen in ihrem Betrieb zu l?sen. Dabei unterstützen Transferpartner des Kompetenzzentrums wie beispielsweise owl maschinenbau und die OstWestfalenLippe GmbH.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersit?t Paderborn

Agile Teamarbeit durch Pr?diktives Kompetenzmanagement (PredicTeams)

Laufzeit: 10/2020 - 09/2023
F?rdervolumen gesamt: 2,4 Mio. Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 456.000 Euro
Gef?rdert durch: Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfahlen

Das Projekt PredicTeams hat das Ziel, ein praxisorientiertes Framework für ein pr?diktives Kompetenzmanagement für agile Teams zu entwickeln, das Unternehmen in die Lage versetzt, den ?bergang zu agiler Teamarbeit in digitalen Arbeitswelten zu bew?ltigen. Konkrete Ziele sind im Einzelnen:

  • Identifikation und Operationalisierung von Kompetenzen für agile Teamarbeit im Kontext digitaler Arbeitswelten Verfügbarmachen einer Datenbank mit Instrumenten zur Messung relevanter Kompetenzen
  • Methode zur Vereinfachung des Erhebungsprozesses der Kompetenzbewertung mittels semantischen Sprachanalyse
  • Methodik zur Analyse von Kompetenzprofilen
  • Show-Case-Anwendungen zur Erfassung von Kompetenzen mithilfe der semantischen Textanalyse sowie zur Analyse von Kompetenzprofile auf Basis der Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis
  • Modelle und Methoden sowie ein Leitfaden zur Gestaltung eines pr?diktiven Kompetenzmanagements und zukunftsgerichtetem Teamstaffing

Die Ziele werden dadurch erreicht, dass State-of-the-Art-Messinstrumente und -Methoden in der Personal- und Organisationsforschung sowie der empirischen Methodik aufgegriffen, weiterentwickelt und für eine Anwendung im Unternehmen adaptiert und anhand von Testdaten erprobt werden.Dabei werden Daten zu Kompetenzen von Mitarbeitenden ausgewertet, zum Teil neu erhoben mit dem Ziel einer deutlichen Dimensionsreduktion. Exemplarische Datenauswertungen sollen umgesetzt und evaluiert werden. Neben der Identifikation der wichtigsten Kompetenzen soll das Verfahren der Kompetenzerfassung radikal vereinfacht werden von einer einmal j?hrlich schriftlichen Stellungnahme zur laufenden Erhebung mittels Spracheinsch?tzung und Textanalyse.Durch die geplanten Ma?nahmen wird die Grundlage für eine zeitlich effiziente Erhebung und Analyse der Kompetenzen in Unternehmen geleistet, die dem neusten Stand der Technik entspricht. Die zu entwickelnden Methoden und Modelle sollen Unternehmen dazu bef?higen, statt einem verwaltenden Kompetenzmanagement in Zukunft pr?diktives Kompetenzmanagement zu betreiben. Das Projekt ist sowohl praktisch als auch wissenschaftlich innovativ, da pr?diktives HR Analytics zwar viel diskutiert wird, jedoch noch in den Kinderschuhen steckt.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersit?t Paderborn

Flexible Monitoring- und Regelsysteme für die Energie- und Mobilit?tswende im Verteilnetz durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz (FLEMING)

Laufzeit: 01.09.2019 - 31.08.2022
F?rdervolumen gesamt: 5.861.703 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 571.336 Euro
Gef?rdert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, F?rderkennzeichen: 03EI6012F

Ziel des Projektes FLEMING ist es, die kontinuierliche Funktionsüberwachung und insbesondere den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen zu revolutionieren, durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI), gepaart mit einer Verbesserung der zugeh?rigen Sensortechnik und somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilit?tswende in Deutschland beizutragen.

Der Fokus der deutschen Klima- und Energiepolitik liegt auf einer massiven und fl?chendeckenden Einbindung von Anlagen zur Gewinnung erneuerbarer Energien sowie auf einer Integration von Lades?ulen für Elektromobilit?t in das bisherige Stromnetz. Die hieraus resultierenden zahlreichen Lastschwankungen – z.B. durch dezentrale Solaranlagen – sowie die zeitlich und r?umlich konzentrierte Energienachfrage durch Ladeinfrastruktur (eMobility) führen zu einer sehr gro?en Belastung der elektrischen Betriebsmittel und Komponenten bis hin zu einer ?berlastung. Gleichzeitig sind die Netzbetreiber einem steigenden Effizienz- und Kostendruck ausgesetzt.

Aktueller Netzzustand von kritischer Relevanz

Um die Ziele der Energie- und Mobilit?tswende bei gleichbleibender Versorgungsqualit?t zu erreichen, ben?tigen die Netzbetreiber einerseits ein verbessertes Verst?ndnis des aktuellen Zustandes des vorhandenen Netzes und seiner Komponenten (Monitoring). Dadurch k?nnen potentielle Sch?den und Anlagenausf?lle frühzeitig erkannt bzw. vorhergesagt oder durch verbesserte Regelung vermieden werden. Andererseits werden geeignet genaue, zuverl?ssige und leicht nachrüstbare Sensoren zur Regelung im Rahmen eines intelligenten Lastmanagements ben?tigt. Dies erm?glicht erst eine flexiblere Netznutzung unter der Ausnutzung von tempor?rem ?berlastpotenzial und somit den fl?chendeckenden Ausbau der zukünftig ben?tigten Energieverteilungs-Infrastruktur, insbesondere im Hinblick auf eine stark zunehmende Elektrifizierung des Automobilsektors.

Das Szenario verlangt nach einem durchg?ngigen Einsatz von Sensorik, Informations- und Kommunikationssystemen zur Erfassung der n?tigen Daten der einzelnen Netzbetriebsmittel und -komponenten. Bisher verfügbare Sensorl?sungen zur Zustandsüberwachung werden ausschlie?lich in Nischen- oder Randanwendungen eingesetzt. Ein durchg?ngiger Einsatz scheitert zurzeit an zu komplexem Engineering sowie einer begrenzten Lebensdauer und Leistung der Sensorsysteme, so dass diese nur für einfache ?berwachungsaufgaben meist einzelner Betriebsmittel genutzt werden k?nnen. Weiterhin steht bisherige Sensorik in der Regel nur für Anlagen eines Herstellers zur Verfügung, so dass eine ?bertragbarkeit nicht m?glich und eine generische, systemweite Datenanalyse massiv erschwert ist. Das Vorhaben soll den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessern. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.

Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Beverungen der Universit?t Paderborn und Prof. Dr. Eyke Hüllermeier der Universit?t Paderborn

Projektpartner: ABB AG Forschungszentrum Deutschland, Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. (FIR) aus Aachen, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), S?C Energie und H2O GmbH aus Coburg sowie Heimann Sensor GmbH

OWL.Kultur-Plattform

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022
F?rdervolumen gesamt: 1.100.000 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 242.824 Euro
Gef?rdert durch: Europ?ische Union und das Land Nordrhein-Westfalen

Die interaktive, multimodale OWL.Kultur-Plattform soll das kulturelle Angebot der Region bündeln und künftig besser sicht- und nutzbar machen sowie m?glichst viele Schnittstellen zu bereits bestehenden Systemen und anderen Diensten einrichten. 188比分直播 richtet sich an Kulturanbieter, Kulturvermittler sowie Nutzer der Kulturangebote und erm?glicht, passende Kulturangebote mittels individualisierter Filterm?glichkeiten zu finden, Kulturakteure auch bereichsübergreifend besser miteinander zu vernetzen, die Sichtbarkeit des Ehrenamts und der Vereine zu st?rken, regionale Grenzen zu überwinden und – insbesondere für den l?ndlichen Raum – Mobilit?t zu gew?hrleisten, um so auch hier Kulturteilhabe für alle zu erm?glichen. Kulturakteure profitieren von der OWL.Kultur-Plattform, da diese zudem Unterstützungsleistungen für die Organisation von Kulturveranstaltungen und -projekten bereith?lt. Somit kann dieses intelligente, zielgruppenspezifische und nutzerorientierte Assistenzsystem einen Beitrag dazu leisten, OWL als Kulturmarke zu etablieren, indem das Kulturpublikum die Kulturregion OWL st?rker als Ganzes wahrnimmt.

Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Beverungen der Universit?t Paderborn

Projektpartner: OstwestfalenLippe GmbH, Bielefeld, aXon Gesellschaft für Informationssysteme mbH, Paderborn

EcoDrive

Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2021
F?rdervolumen gesamt: aufgrund von Vertragsbedingungen nicht ver?ffentlicht
F?rdervolumen der Universit?t: aufgrund von Vertragsbedingungen nicht ver?ffentlicht
Gef?rdert durch: IHK Cottbus

Die effiziente Nutzung der Ressourcen ist auf gesellschaftlicher Ebene die Voraussetzung für das Gelingen des Klimaschutzes und somit für die Maximierung des Wohlstands. Auf Ebene der Unternehmer ist es die Voraussetzung für kosteneffizientes Wirtschaften. Dennoch entsteht auf betrieblicher Ebene oft ein Prinzipal-Agenten Konflikt. Unternehmer stehen vor der Frage, wie sie ihre Mitarbeiter zu einer effizienten Nutzung der ihnen zur Verfügung gestellten, betrieblichen Ressourcen bewegen k?nnen.

Dieses Problem manifestiert sich insbesondere in der Verkehrsbranche. Der Stra?enverkehr tr?gt in Deutschland einen erheblichen Teil zum Treibhausgasaussto? bei. W?hrend der Kraftstoffverbrauch im Personenverkehr insgesamt rückl?ufig ist, legt der Güterverkehr in den letzten Jahren weiter deutlich zu. Viele Logistikdienstleister nutzen daher sogenannte Telematik Systeme um ihre Fahrer zu einem umweltschonenden und kostensenkenden Fahrverhalten anzuregen. 

Mit Hilfe von Feldexperimenten an Berufskraftfahrern erforschen wir, wie Unternehmer Telematik Systeme einsetzen müssen um m?glichst effizient, effektiv und nachhaltig eine Verbesserung des Fahrverhaltens zu erzielen. Dabei nutzen und überprüfen wir insbesondere Ans?tze der Verhaltens?konomie zu intrinsischer/extrinsischer Motivation, Turnieren, Anreizsystemen etc.. Mit Hilfe eines kleinen Vorl?uferprojekts in Form einer Masterarbeit, konnte gezeigt werden, dass bereits die blo?e Information über das eigene Fahrverhalten zu einer Einsparung von bis zu 1 Liter auf 100 Kilometer führen kann.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersit?t Paderborn

Partner: BTU Cottbus Senftenberg (Dr. Christin Hoffmann, Dr. Jadranka Halilovic) sowie diverse Nutzfahrzeug- und Telematikhersteller

Nutzbare Restlebensdauer neuer und bereits genutzter technischer Systeme unter instation?ren Bedingungen (REASON)

Laufzeit: April 2021 bis M?rz 2024
F?rdervolumen gesamt: 603.220 Euro
F?rdervolumen der Universit?t: 307.686 Euro
Gef?rdert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Das Projekt zielt darauf ab, ein Verfahren zur Prognose der nutzbaren Restlebensdauer von Systemen zu entwickeln, welche unter instation?ren Bedingungen, wie zum Beispiel variierenden Lasten und Drehzahlen betrieben werden. Daher werden klassische datengetriebene und modellbasierte Verfahren der Ingenieurwissenschaften mit Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz kombiniert. Diese hybride Kombination soll genutzt werden, um Betriebsbedingungen zu kategorisieren, Versagensmodi zu identifizieren und um die nutzbare Restlebensdauer von technischen Systemen vorherzusagen. Au?erdem sollen diese Methoden für die Prognose der nutzbaren Restlebensdauer für bereits genutzte Systeme eingesetzt werden, die mit geeigneten Sensoren nachgerüstet wurden, aber keine Sensordaten ihrer vergangenen Betriebszeiten aufweisen.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. habil. Walter Sextro der Unviersit?t Paderborn und Prof. Dr. Eyke Hüllermeier der Ludwig-Maximilians-Universit?t

Partner: Prof. Dr. Eyke Hüllermeier, Ludwig-Maximilians-Universit?t München

Lernen 188比分直播 hier die beteiligten Wissenschaftle/rinnen kennen. 

Google Autocomplete Challenge mit Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo über "künstliche Intelligenz"

Universit?ten Paderborn und Bielefeld gründen gemeinsames Institut zu künstlicher Intelligenz

Interdisziplin?re Forschungseinrichtungen

Heinz Nixdorf Institut

Interdisziplin?res Forschungsinstitut der Universit?t Paderborn

DaSCo

Paderborn Institute for Data Science and Scientific Computing 

PC?

Paderborn Center for Parallel Computing

KET

Kompetenzzentrum für Nachhaltige Energietechnik

SI-Lab

Software Innovation Lab

IFIM

Institut für Industriemathematik

Kooperationspartner

it's OWL

Technologie-Netzwerk Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe

SICP

Software Innovation Campus Paderborn

Fraunhofer IEM

Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik

L-LAB

Institut für automobile Lichttechnik und Mechatronik

Die Universit?t der Informationsgesellschaft