Über das Projekt

In der digitalen Transformation wird die gesamte Wertschöpfungskette durch Technologien aus dem Kontext des Internet of Things (IoT) anwendungsübergreifend vernetzt. Die damit einhergehende Komplexität in der Softwareentwicklung erfordert in zunehmendem Maße interdisziplinäre Entwicklung von Hardware, Software und mathematischer Modellierung. Für traditionelle industrielle Mess- und Kalibrierverfahren beruht die metrologische Qualitätsinfrastruktur auf akkreditierten Kalibriereinrichtungen und standardisierten Auswerteverfahren, um Messwerten eine quantitative Aussage über ihre Verlässlichkeit zuzuordnen. Die zugrundeliegenden Verfahren müssen im Zuge der digitalen Transformation grundlegend überarbeitet werden.

Daher kombiniert das Projekt FAMOUS die Expertise der Forschungseinrichtungen mit den Kompetenzen der in Industrie 4.0 erfahrenen Unternehmen Endress+Hauser, Lenze und Bosch. Entlang des RAMI4.0-Modells wird in dem Projekt durch alle Ebenen die Datenqualität auf Basis der verfügbaren Informationen und mathematischer Modelle ausgewertet und nutzbar gemacht. Einzelne Sensoren werden dazu mit einem digitalen Zwilling verknüpft, der in der Lage ist, Informationen über die Messunsicherheit zu kommunizieren. Sub-Netze von Sensoren werden in flexiblen mathematischen Modellen zusammengefasst, um maschinennahe Datenauswertung zu ermöglichen. Mit Hilfe von Methoden des Organic Computing werden dabei flexible und teilweise autonom agierende Sub-Netzwerke gebildet.

Geplantes Ergebnis

Prototypische Evaluation von Methoden zur autonomen und zuverlässigen Messung, Aggregation und Verarbeitung von Sensordaten im industriellen Internet der Dinge (IIoT) auf Basis von Verwaltungsschalen (engl. AAS: Asset Administration Shell).

start

Projektbeginn

01. Juni 2019

cooperation

8

Kooperationspartner

start

Projektdauer

0
Monate

BMBF

Gefördert von Bundesministerium für Bildung und Forschung

BMBF
Konsortium
Einordnung der Partner
labor-devision
Kontakt