Mittelgeber: Kofinanziert von der Europäischen Union

Förderprogramm: Interreg Danube Region Programme

Projektleitung: Prof. Dr. Bernhard Kölmel; Prof. Dr. Rebecca Bulander

Das Projekt konzentriert sich auf die dringende Notwendigkeit, wirtschaftliche Aktivitäten anzuregen und Beschäftigungsmöglichkeiten in Regionen zu schaffen, die mit Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung wichtiger wirtschaftlicher Infrastrukturen konfrontiert sind.

Unsere Mission in dem Projekt ist: Verbesserung der unternehmerischen Kompetenzen und Fähigkeiten in abgelegenen Gebieten durch Innovationspotenziale in der Lebensmittelverarbeitungsindustrie und Antworten auf aktuelle globale Herausforderungen.

Die wichtigsten Ergebnisse von RISE werden sein:

• Lösungen – Ein transnationales, sektorübergreifendes Mentoring-Programm und eine integrierte Toolbox – die von Organisationen übernommen oder hochskaliert werden
• Organisationen mit erhöhter institutioneller Kapazität aufgrund ihrer Teilnahme an transnationalen Kooperationsaktivitäten
• Gemeinsame Strategien und Aktionspläne, die von den Organisationen übernommen werden

Mehr Informationen zu diesem Projekt finden Sie unter: https://interreg-danube.eu/projects/rise

Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Förderprogramm: Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)

Projektleitung: Prof. Dr. Benno Dömer

Ziel des Projektes „CareWarn“ ist ein mobiles, tragbares System, das Notfallsituationen bei pflegebedürftigen Patienten sicher erkennt, entsprechende Alarme (beispielsweise automatische Meldung an Pfleger oder Angehörige) auslöst und diagnostische Daten erhebt. Der Lösungsansatz für diese Aufgabe erfordert die Kombination von technischen Lösungen mit Expertise aus der Pflegewissenschaft sowie mit regulatorischen Anforderungen.

Während Wearables im Alltag und im Sport bereits weite Verbreitung gefunden haben, sind beim Einsatz in der Geriatrie viele spezifische Forschungsfragen offen, die im Projekt adressiert werden:

• Welche konkreten Situationen und Notfälle sind in der Geriatrie relevant und müssen von einem solchen System erkannt werden?
• Welche mit Wearables erfassbaren Biosignale sind indikativ für das sichere Erkennen dieser Situationen?
• An welchen Messorten und mit welchen Sensoroptimierungen bezüglich Beschaffenheit, Geometrie etc. können diese Signale in guter Qualität erfasst werden, ohne dass sie die Träger im Alltag physisch oder psychisch beeinträchtigen?
• Wie kann eine sichere Klassifikation und Alarmierung gelingen (trotz der Platz- und Ressourcenrestriktionen, die Wearables eigen sind)?
• Wie kann das System patientenindividuell lernen, welche Bewegungs- und Vitaldatenmuster normal sind, und welche ein Eingreifen/eine Kontrolle erfordern?

Im Projekt wird in enger Abstimmung mit potenziellen Anwenderinnen und Anwendern ein Versuchsträger entwickelt, mit dem beim Projektpartner Charité das entwickelte System und Konzept in der Praxis überprüft und iterativ verbessert werden kann. Schwerpunkt der Hochschule Pforzheim ist dabei, die Sensorik und Hardware des Wearables zu entwickeln.

Zur Methodik: Zunächst werden in Workshops mit Anwender*innen und Pflegewissenschaftler*innen unter Federführung der Charité und Goldschnitts Use Cases sowie die Anforderungen an das System und seine Einbettung in die Pflege definiert. An der HS Pforzheim werden die für die resultierenden Use Cases optimalen Messorte und Sensorparameter (z.B. Geometrien) sowie weitere Systemparameter theoretisch und experimentell untersucht. Basierend auf den Ergebnissen wird ein Versuchsträger in Form eines Wearables entwickelt, wobei die Hardware in Pforzheim entwickelt wird. Von wisoTech werden zunächst auf öffentlichen, später auch auf im Projekt erhobenen Daten lernende Klassifikationsalgorithmen entwickelt und optimiert. Nach einer Integrationsphase, in der alle Partner beteiligt sind, wird beim Projektpartner Charité das entwickelte System und Konzept schließlich in der Praxis überprüft.

Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Förderprogramm: Entwicklung digitaler Technologien

Projektleitung: Prof. Dr. Thomas Greiner; Prof. Dr. Rainer Drath; Prof. Dr. Ingela Tietze

Die Energiewende soll den Ausbau der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien voranbringen sowie eine sichere, bezahlbare und umweltschonende Energieversorgung ermöglichen. Da die Versorgung mit regenerativer Energie maßgeblich vom Wetter abhängig ist, ergeben sich im Tagesverlauf Überschüsse und Defizite. Hierzu bedarf es einer flexiblen Produktion, die dynamisch auf veränderliche Energieangebote reagiert. Im Rahmen des Projektes wird den folgenden Forschungsfragen nachgegangen:

• Wie können neue zu konzipierende grüne Digitale Energiezwillinge (gDEZ) basierend auf der Industrie-4.0-Verwaltungsschale als Stellvertreter für Produktionsschritte, Produkte und den Anlagen zur Erzeugung und Speicherung regenerativer Energien entworfen und realisiert werden?

Mittels der gDEZ soll der Energieverbrauch/die Energieerzeugung detailliert zugeordnet werden.

• Wie können Prädiktionsmodelle für verlässliche Prognosen zur Nutzung von grünem Strom wie Windkraft oder Solarenergie schon in der Produktionsplanung berücksichtigt werden?

Energieintensive Arbeitsschritte können so vorrangig dann durchgeführt werden, wenn regenerativer Strom in ausreichendem Maße zur Verfügung steht.

• Wie sieht ein Automatisierungssystem aus, das flexibel auf das Angebot regenerativer Energie reagieren kann?

Hierzu werden Informationsmodelle in Form der gDEZ für die verwendeten Energieverbraucher, -erzeuger und -speicher modelliert und in die eingesetzten Werkzeuge integriert. Dabei werden neue Datenmodelle auf Basis von AutomationML sowie Automatisierungssoftware auf der Basis einer neu zu konzipierenden domänenspezifischen Sprache (DSL) eingesetzt.

Zur Automatisierung werden neue Schnittstellen definiert, die Softwarewerkzeuge befähigen, den gDEZ in ihre Aufgaben einzubeziehen. Da das Spektrum der Verbraucher relativ heterogen ist, werden zusätzlich passende Ontologien entworfen und integriert. Hinzu kommen Funktionen, die ökonomische und ökologische Größen wie den CO₂-Fußabdruck und den Energieverbrauch visualisieren.

Als Ergebnis entsteht eine Lösung für Nachfrageflexibilisierung, Lastmanagement und Echt-zeitkontrolle von Energieströmen und Emissionen. Diese macht es Entscheidungsträger in Unternehmen einfacher, nachhaltige Produktionsentscheidungen zu treffen. Durch die Bereitstellung vorkonfigurierter gDEZ und den Einsatz der DSL sollen insbesondere KMU davon profitieren.

Mehr Informationen zu diesem Projekt finden Sie unter: www.greenprod.de

Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm: KMU-innovativ: Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)

Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Drath

Mit zunehmender Digitalisierung, zunehmender Vernetzung und mit dem Einzug von Internet-Technologien in industrielle Anlagen steigt der Bedarf an Lösungen für Security. In diesem Vorhaben soll der Security-Engineering-Prozess für Automatisierungssysteme erstmals effizient in bestehende Automation-Engineering-Prozesse integriert werden. Dafür sind Prozesse, Datenmodelle und Software-Werkzeuge zu entwickeln. Konkret sollen die folgenden Forschungsfragen beantwortet werden:

• Forschungsfrage 1: Analyse: Wie kann sich Security-Engineering künftig frühestmöglich in den Engineering-Prozess einer automatisierten Anlage eingliedern?

Hierfür soll ein Phasenmodell des künftigen Automation-Engineering-Prozesses in Kombination mit einem Security-Engineering-Prozess entwickelt werden. Die Hochschule Pforzheim (HSPF) beleuchtet dabei die relevanten Ein- und Ausgangsgrößen der einzelnen Phasen aus dem Blickwinkel der Automatisierungstechnik.

• Forschungsfrage 2: Datenmodellierung: Wie und in welchen Phasen des Automatisierungs-Engineerings können Security-relevante Informationen in einem elektronischen Datenmodell systematisch abgebildet werden?

Hierfür werden Datenmodelle für die Domäne Security erstellt. Die HSPF konzipiert und entwickelt hierfür ein semantisches Domänenmodell des Security-Engineerings in Form von AutomationML-Bibliotheken sowie ein Netzmodell der Netzwerkteilnehmer in ihrer Topologie als Grundlage des Security-Schutzbedarfes.

• Forschungsfrage 3: Wertschöpfung: Wie kann auf Basis des Datenmodells mittels eines Engineering-Werkzeugs der Security-Engineering-Prozess effizient unterstützt werden?

Hier geht es um die Anwendung der Ergebnisse der vorangegangenen Forschungsfragen. Dabei wird das Vorgehensmodell mit dem Security-Domänenmodell verknüpft. Die HSPF unterstützt die Projektpartner bei der Entwicklung eines Softwaredemonstrators, der den entwickelten Securi­ty-Engineering-Prozess in den bestehenden Arbeitsablauf von Automatisierungsingenieuren effizient integrieren soll.

Mittelgeber: Carl-Zeiss-Stiftung

Förderprogramm: „Transfer“ für Hochschulen für angewandte Wissenschaften

Projektleitung: Prof. Dr. Thomas Greiner; Prof. Dr. Rainer Drath; Prof. Dr. Alexander Hetznecker

Im Kontext von Industrie 4.0 sind Zuverlässigkeit, Flexibilität und Anpassbarkeit wichtige Anforderungen an Sensoren und Aktoren. Self-X-Fähigkeiten erlauben es einem System, sich seines Zustands bewusst zu werden, eigenständig Handlungen abzuleiten und Anpassungen vorzunehmen. Im Rahmen des Vorhabens sollen die folgenden Forschungsfragen untersucht und geklärt werden:

• Wie können Self-X-Fähigkeiten für intelligente Sensoren und Aktoren mit hybriden KI-Verfahren ermöglicht und genutzt werden?
• Wie gestaltet sich ein Co-Design für hybride Verfahren der künstlichen Intelligenz für intelligente Sensoren und Aktoren?
• Mit welchen systematischen Methoden können Daten gewonnen und Wissen aufgebaut werden?
• Wie sieht eine hybride Embedded/Edge KI-Lösung für intelligente Sensoren und Aktoren aus?

Ziel des Vorhabens ist es, Self-X-Fähigkeiten für intelligente Sensoren und Aktoren zu erschließen und auszubauen. Hierzu werden in einem neuen hybriden Co-Design datengestützte subsymbolische Verfahren des Machine Learning mit einer symbolischen Wissensrepräsentation verbunden. Zusätzlich werden klassische, auf technischen/mathematischen Modellen basierende Ansätze ergänzt. Diese Kombination erlaubt es, die Vorteile der verschiedenen Verfahren miteinander zu verbinden und Schwächen auszugleichen. Die Umsetzung erfolgt als energieeffiziente, datensparsame eingebettete/Edge KI-Lösung.

Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm: FH-Kooperativ 2-2019

Projektleitung: Prof. Dr. Rainer Drath; Prof Dr. Thomas Greiner

Das Ziel von METHODS ist die Erforschung und Validierung eines strukturierten und herstellerunabhängigen Engineering-Konzepts für Plug&Produce (PnP) in einer heterogenen sowie gemischt real-virtuellen Landschaft von Fertigungsmodulen. Mithilfe der damit abgezielten Wandelbarkeit, die ein Kernziel der Industrie 4.0 repräsentiert, soll zukünftig eine modulare Anlage mit Modulen unterschiedlicher Hersteller flexibel und adaptiv an veränderte Produktionsziele angepasst werden können.

Die Wandelbarkeit einer PnP-fähigen Anlage wird methodisch durch eine umfassende Selbstbeschreibung der Module verfolgt. Ein vielversprechender Ansatz ist die erfolgreiche Methodik des Module Type Packages (MTP) der Prozessautomation, das im Rahmen dieses Projektes erstmalig auf die Domäne der diskreten Automatisierung angewandt werden soll. Dazu wird im Projekt eine Methodik entwickelt, mit der fertigungsspezifischer Änderungsbedarf des MTP ermittelt wird. Daraus wird ein Meta-Informationsmodell für Fertigungsmodule für heterogenes PnP abgeleitet, idealerweise ohne den MTP-Standard zu verändern. Die dabei entstehenden Informationsmodelle der Module sollen als Wissensbasis automatisiert in Industrie-4.0-Verwaltungsschalen (VWS) integriert werden. Anschließend sollen diese VWS in einer dafür geeigneten Industrie-4.0-Plattform automatisch vom übergeordneten Orchestrierungssystem erkannt, exploriert und zu einem geeigneten Anlagenlayout unter Berücksichtigung heterogener Semantiken orchestriert werden.

Zur Verbesserung des Modul- und Anlagenengineering soll weiterhin erforscht werden, wie reale und virtuelle Fertigungsmodule durch ein neuartiges virtuelles Engineering verschmolzen werden können. Methodisch sollen dafür die Verwaltungsschale eines virtuellen und eines realen Moduls identisch und für das Orchestrierungssystem nicht unterscheidbar sein. Ziel ist es, Fertigungsmodule in einer geeigneten Softwareumgebung von Anfang an virtuell zu entwickeln und zu simulieren. Künftig sollen der Entwurf, der Vertrieb, die Visualisierung, der Test und die Inbetriebnahme virtueller Module im Kontext der realen Anlage stattfinden können.

Mittelgeber: Carl-Zeiss-Stiftung

Förderprogramm: CZS Transfer

Projektleitung: Prof. Dr. Stefan Kray; Prof. Dr. Thomas Greiner

Hyperspektrale und multispektrale (HMS) Bildgebung kommt in der Klinik bisher nicht umfangreich zum Einsatz, da Randbedingungen wie z.B. fehlende Echtzeitfähigkeit, Unterbrechung des OP-Ablaufs sowie unzureichende Visualisierung eine Routineanwendung verhindern. Diese Einschränkungen werden durch die im Rahmen des Projektes beantragten Forschungsarbeiten aufgehoben. Folgende Forschungsfragen werden adressiert:

• Wie kann hyperspektrale und multispektrale Bildgebung für einen klinischen Einsatz ohne Unterbrechung des OP-Ablaufs erschlossen werden?

Derzeitiger Stand der Technik beim Einsatz von HMS-Systemen ist die Unterbrechung der Operation, während das Messgerät herangefahren und minutenlang gemessen wird. Die damit einhergehende Verlängerung der OP- und Narkosezeit stellt ein Risiko für die Patienten dar und erhöht zudem die Kosten. Im Rahmen des Projekts werden lichtfeldbasierte Ansätze erforscht, um erstmals kontinuierlich spektrale Information während chirurgischer Eingriffe zu gewinnen. Es wird untersucht, die hyperspektrale Information mit der strukturellen 3D-Information aus den Lichtfelddaten zu fusionieren und erstmalig klinisch anzuwenden. Es wird erforscht, inwieweit modulierte Beleuchtung eine Hintergrundunterdrückung im OP erlaubt und den nutzbaren Spektralbereich bis in den Infrarotbereich erweitern kann.

•  Wie kann Echtzeitfähigkeit mit kompakten 3D-HMS-Systemen erreicht werden?

Bisherige publizierte Arbeiten verwenden PCs zur Akquise der Bilddaten. Solche Ansätze sind energieintensiv, platzintensiv und stehen einem Transfer in die Praxis entgegen. In diesem Projekt werden neue Ansätze erforscht, diese Einschränkungen mithilfe von eingebetteten Systemen bzw. energieeffizienten, kompakten autonomen Geräten zu überwinden. Dazu werden Hardwarelösungen erschlossen sowie neue algorithmische Ansätze zur schnellen Analyse von hyperspektralen Bilddaten erforscht. Die Systemleistung wird unter Berücksichtigung von Platzbedarf und Energieeffizienz bewertet. Dabei werden auch die Integration in bestehende klinische Systeme wie das PACS (Picture Archiving and Communication System) und die Anbindung an die vorhandene Infrastruktur berücksichtigt.

• Wie kann die Information als zusätzlicher Bildkontrast ansprechend und ohne Benutzereingriff dargestellt werden?

Die in der Literatur und dem Stand der Technik demonstrierten Systeme verwenden vorgefertigte und starre Darstellungsmethoden. Für einen allgemeinen Einsatz der Technologie sind Forschungsarbeiten nötig, um die multi- und hyperspektrale Bildinformation automatisch zu kontrastieren und darzustellen. Zur Adressierung dieses Rückstandes setzen wir auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und erweiterter / virtueller Realität (AR/VR). Die Methodik umfasst die Erforschung neuer KI-Algorithmen, die die spektralen und räumlichen Informationen analysieren und autonom den Bildkontrast anpassen können. Gleichzeitig wird der Einsatz von AR/VR-Systemen erforscht, um eine benutzerfreundliche und ansprechende Visualisierung der HMS-Daten zu ermöglichen. Verschiedene Formen der Darstellungen werden evaluiert und durch das ärztliche Personal bewertet.

Mittelgeber: Wirtschaftsförderung Nordschwarzwald GmbH

Projektleitung: Prof. Dr. Bernhard Kölmel; Prof. Dr. Rebecca Bulander; Prof. Dr. Ansgar Kühn; Prof. Dr. Henning Hinderer; Prof. Dr. Rainer Wunderlich; Prof. Dr. Claus Lang-Koetz; Prof. Dr. Frank Bertagnolli

Die Forschungsaufgaben der Hochschule Pforzheim im Rahmen des Projektes TraFoNetz umfassen die Analyse der globalen Plattformökonomie und Ableitung von Implikationen für die regionale Fahrzeug- und Zulieferindustrie, die Entwicklung wissenschaftlich fundierter Zukunftsartefakte wie Strategien und Handlungsempfehlungen auf Basis von Szenario-Analysen, die Erarbeitung eines Business-Design-Ansatzes sowie Markt- und Technologie-Trendanalysen. Ziel ist die wettbewerbsfähige und nachhaltige Gestaltung der Zukunft der regionalen Automobilindustrie durch einen gestaltungsorientierten Forschungsansatz.

Der Forschungsansatz basiert auf dem Konzept des Design Science Research (DSR). Die zentralen Merkmale dieses Ansatzes sind:

• Praxisorientierung: Im Gegensatz zu rein theoretischen Ansätzen soll mit dem DSR-Ansatz wissenschaftliche Forschung betrieben werden, die konkret zur Lösung praktischer Probleme beiträgt.
• Gestaltungsorientierung: Es werden nicht nur bestehende Sachverhalte analysiert, sondern vor allem neue, innovative Artefakte wie Strategien, Frameworks oder Prototypen entworfen.
• Interdisziplinarität: DSR kombiniert Erkenntnisse aus Technik, Wirtschaft und Sozialwissenschaften. Es findet eine enge Verzahnung zwischen Wissenschaft und unternehmerischer Praxis statt.
• Iteratives Vorgehen: Die Erarbeitung und Evaluation der Lösungsartefakte erfolgen iterativ in mehreren Durchläufen und unter Einbezug von Nutzer-Feedback.
• Methodische Fundierung: Trotz des Fokus auf die praktische Anwendbarkeit erfolgt eine wissenschaftlich-methodische Fundierung des Vorgehens durch Literaturrecherchen, den DSR-Forschungsansatz, empirische Befragungen und statistische Analysen.

Im konkreten Fall werden durch diesen Ansatz die Herausforderungen der Automobilindustrie im Kontext der Plattformökonomie adressiert. Die Forschungsinhalte konzentrieren sich auf folgende Aspekte:

Analyse der Plattformökonomie

• Umfassende Analyse aktueller Entwicklungen und Trends
• Ableitung konkreter Auswirkungen auf Automobil- und Zulieferindustrie
• Entwicklung von Zukunftsszenarien und Transformationsstrategien

Entwicklung innovativer Lösungsansätze

• Frameworks, Leitlinien, Nachhaltigkeitsmodelle
• Toolboxen und Plattformen zur Unterstützung der Industry Transformation

Analyse zukunftsrelevanter Themen

• Markt- und Technologietrends in Bezug auf Digitalisierung, Plattformen etc.
• Identifikation relevanter Kompetenzen und Erstellung von Kompetenzprofilen

Regionale Verankerung

• Ableitung strategischer Implikationen für die Region Nordschwarzwald
• Entwicklung eines spezifischen Profils für die Region
• Intensive Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen

Der Fokus liegt auf einer gestaltungsorientierten, iterativen Herangehensweise, die eng mit der regionalen Automobilindustrie verzahnt ist. Die entwickelten Artefakte sollen einen konkreten Nutzen für die Praxis generieren und zur Zukunftsfähigkeit der Branche beitragen.

Mehr Informationen zu diesem Projekt finden Sie unter: https://trafonetz.de/