Industrial Data Science

Wir forschen für die smarte Zukunft von morgen

Industrial Data Science

Zukünftige, aber auch bereits aktuelle technische, prozessuale und organisatorische Zusammenhänge in Wertschöpfungssystemen sind nicht mehr durchgehend vom Menschen erfassbar und auflösbar. Die Beherrschung der steigenden Komplexität und die laufenden Veränderungen dieser Systeme übersteigt die Möglichkeiten gängiger wissensbasierter Methoden. Aus diesem Grund ist der Einsatz moderner, datengetriebener Werkzeuge notwendig, um mittels intelligenter Aufbereitung und Nutzung von Analyse- und Digitalisierungstechnologien aus Big Data schlussendlich Smart Data und Real-time Informationen zu gewinnen.

Unter der Vision »Daten sind das Öl der Zukunft« entwickeln wir daher im Forschungsfeld „Industrial Data Science“ in interdisziplinären Forschungsgruppen innovative datenbasierende Anwendungen, Methoden, Werkzeuge und Lösungen für die industrielle Praxis durch Nutzung innovativer Industrie 4.0 Technologien.

 

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Unser Ziel ist es, aus Rohdaten nicht nur Informationen und Wissen zu generieren, sondern konkrete Handlungs- und Entscheidungsempfehlungen abzuleiten und gezielt bereitzustellen – vom Management bis hin zu den MitarbeiterInnen am Shopfloor.

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Wir verstehen Industrial Data Science als zusätzlichen Enabler zur Verbesserung der klassischen Zielgrößen in Produktions- und Logistiksystemen, wie bspw. Herstellkosten, Bestandsniveau, Durchlaufzeit, Qualität, Termintreue, Maschinenverfügbarkeit und Prozessstabilität.

Wir unterstützen unsere Partner - egal ob in der industriellen Auftragsforschung für Unternehmen oder als Konsortialpartner bei öffentlich geförderten Forschungsprojekten - mit unseren systematischen und praxistauglichen Vorgehensweisen bei der Anwendung von Data Science Technologien in der Industrie.

  • Digitalisierte Wertschöpfungssysteme - Industrial IoT Systems
  • Big Data Referenzarchitekturen und Technologiebaukasten
  • Automatisierte Prognosemodelle mit Hilfe von Big Data Technologien
  • Prozessoptimierung mit Advanced Analytics und Simulation
  • Echtzeit-Datennutzung in der Produktionsplanung und -steuerung
  • Machine Learning und Feature Detektion
  • Digitale Steuerungs- und Assistenzsysteme mittels Complex Event Processing
  • Kognitive Systeme zur Mensch-Maschine-Interaktion

Die Lösung komplexer, datengetriebener Problemstellungen erfordert interdisziplinäre Kompetenzen. Das Forschungsteam Industrial Data Science von Fraunhofer Austria setzt sich aus einem interdisziplinären Forschungsteam bestehend aus den Fachdisziplinen Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Mathematik und Informatik zusammen. Fachexperten aus dem Produktions- und Logistikmanagement beantworten Fragen und interpretieren fachgerecht Daten und Analyseergebnisse. Unterstützt werden sie von Data Engineers und Data Scientists, die entsprechenden Systeme, Technologien, Methoden und Werkzeuge für die Erfassung, Sammlung, Transformation und Verarbeitung von Daten beherrschen. Durch unser umfangreiches Kompetenznetzwerk können wir interdisziplinäre Forschungsprojektteams je nach Anwendungsfall auch um weitere Fachdisziplinen erweitern.

In unseren Forschungsfeld Industrial Data Science verfolgen wir nachfolgende Prinzipien und Herangehensweisen:

  • Maximale Domänenexpertise: Wir verstehen den Kontext Ihrer Datenanwendungen und prüfen die erzielten Ergebnisse auf Plausibilität.
  • Kurze Projektdurchlaufzeit: Wir bearbeiten unsere Projekte mit standardisierten Vorgehensweisen und bewährten Big Data Methoden.
  • Hohe Entscheidungs- und Handlungsqualität: Wir bereiten aus den Daten gewonnene Ergebnisse für Sie nachvollziehbar und transparent auf.
  • Starker Umsetzungsfokus: Wir begleiten Sie von der Datenanforderungsanalyse bis zur individualisierten und erfolgreichen Anwendung in der Praxis.

Der Fokus unserer Projekte liegt vor allem auf der prototypischen Entwicklung industrieller Smart Data Anwendungen auf Basis neuester und bewährter Technologien, Methoden und Werkzeuge – individuell für jeden Prozessschritt entlang der Wertschöpfungskette:

  • Identifikation von Daten- und Informationsquellen in den einzelnen Feldern der Automatisierungspyramide – von der Unternehmensebene bis auf die technische Produkt- und Prozessebene
  • Datenerfassung aus der IT-Systemlandschaft des Unternehmens (CRM, PLM, ERP, MES, BDE, MDE etc.), aus Steuerungs- und Regelsystemen und auf Feldebene (Sensoren, Aktoren, Antriebe etc.)
  • Rohdatenspeicherung großer Datenmengen (Data Lake)
  • Datenintegration zur Transformation heterogener Rohdaten aus unterschiedlichen Datenquellen zu nutzbaren Basisdaten
  • (Weiter-) Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur intelligenten Datenanalyse
  • Interpretation und Visualisierung von Datenmustern, Trends, Prognosen und Handlungsempfehlungen
  • Gezielte Daten- und Informationsbereitstellung durch Schnittstellenaufbau zwischen Benutzer und Smart Data Technologien
  • Entwicklung von integrierten Smart Data Applikationen durch mathematische Modellierung, Optimierungslösungen und Simulatoren unter Einsatz von Machine Intelligence Technologien

Unsere Forschungsprojekte im Überblick

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Robot-Human-Collision Event Detection

Fraunhofer Austria arbeitet an neuen, berührungslosen Konzepten zur sicheren Arbeitsraumüberwachung von kollaborativen Arbeitssystemen und testet diese in der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4.0.

Kontakt

Andreas Jäger

Contact Press / Media

Andreas Jäger

Fraunhofer Austria Research GmbH
Theresianumgasse 7
1040 Wien, Österreich

Telefon +43 676 888 61625