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Institut / FIR-Bereiche
Digitalisierung beschleunigt die Entstehung und den Umfang von Informationen und bietet gleichzeitig neue Möglichkeiten diese gewinnbringend zu nutzen. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern und dem FIR hat das Center Connected Industry eine Auto-ID Lösung für die Instandhaltung entwickelt und in der angeschlossenen Demonstrationsfabrik getestet. Relevante Informationen werden dem Bediener bis zur Komponentenebene mobil und teilindividuell bereitgestellt, was zu einer Effizienzsteigerung der Prozesse führt.
Ziel des Forschungsvorhabens "SurE" ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Ziele werden durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontextes einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators gegen Ende des Projekts soll der Nutzen des Konzepts veranschaulicht werden. Zudem soll der Demonstrator in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet werden.
Ziel des Projekts "Cloudbasierte Collaboration-Software (CCS)" ist es, die Baubranche dokumentenverwaltungstechnisch zu revolutionieren. Mit CCS wird durch die Cloud-Software der Dokumentenaustausch verbessert, indem die Dateien automatisch unternehmensübergreifend synchronisiert werden, sodass jeder Projektmitarbeiter mit denselben aktuellen Dokumenten arbeitet und Fehler durch alte oder falsche Daten ausgeschlossen werden. Zudem werden Daten an der optimalen Stelle im Netzwerk gespeichert, um so die Zugriffszeiten zu minimieren. Ein selbstlernendes Prognoseverfahren errechnet dabei die Notwendigkeit eines Zugriffs eines Users und lädt die entsprechende Datei lokal auf seinem Endgerät. Das Projekt wurde mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
ECM-Lösungen werden als umfassende Möglichkeit zur Unterstützung der unternehmensinternen und -externen Geschäftsprozesse angesehen und sind bei fortschreitender Digitalisierung unerlässlich. Das Angebot zur Verfügung stehender Funktionen und Anbieter ist jedoch für Anwender undurchsichtig, sodass die richtige Auswahl einer anforderungsgerechten Lösung schwerfällt. Im Projekt "Rezept ECM" wird das innovative Ziel verfolgt, Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus durch den Einsatz von ECM zu ganzheitlichen IT-Lösungen zu verhelfen, um den aktuellen Anforderungen an die Digitalisierung gerecht zu werden und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Als Orientierungshilfe bei der Etablierung eines unternehmensweiten ECM-Konzepts wird ein anwendungsnahes Modell entwickelt, welches die bestehende IT-Landschaft des Unternehmens berücksichtigt und mit dessen Hilfe sich konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen.
Das IGF-Vorhaben 19099 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
BigPro: Störungsfreie Produktionssysteme durch die Integration innovativer Big-Data-Technologien
(2016)
Das Forschungsprojekt BigPro hat die Entwicklung einer echtzeitfähigen Big-Data-Plattform zum Ziel, die die Anforderung einer konkreten industriellen Anwendbarkeit einschließt. Die Big-Data-Plattform ermöglicht die reaktionsfähige Gestaltung des Produktionssystems und die Realisierung eines proaktiven Störungsmanagements in der Wertschöpfungskette. Sie dient dazu, Störungen noch vor deren Auftreten zu prognostizieren und durch adäquate Reaktionsmaßnahmen zu verhindern. Aufgetretene Störungen sollen durch die Durchführung situationsgerechter Maßnahmen teil- und vollautomatisiert sowie reaktionsschnell behoben werden.
Heutzutage werden Konstruktionsprojekte von großen, interdisziplinären und meist räumlich getrennt arbeitenden Teams geplant und durchgeführt. Dabei haben Projektmitarbeiter unterschiedliche Datensätze, die oft über einen komplexen und fehleranfälligen E-Mail-Verkehr ausgetauscht werden. Dies führt zu einer schwerfälligen und meist chaotischen Datenspeicherung. Im Folgenden wird eine dreistufige hybride Cloudspeicherungslösung beschrieben, die den Datenaustausch durch vorausplanende Datensynchronisation verbessern soll. Anschließend wird, mit Blick auf die Verwendbarkeit des Systems, ein Kommunikationsmodell zur effizienten Zusammenarbeit vorgestellt. Ziel des Projekts ist es, eine cloudbasierte Collaboration-Software für die Baubranche zu entwickeln, die die Qualität und Geschwindigkeit von Konstruktionsprozessen nachhaltig erhöht und Fehler durch alte oder falsche Daten reduziert. Das Projekt wird mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Aufgrund von Industrie 4.0, Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz ist es heutzutage fast undenkbar, neue Systeme in einem modernen Unternehmen einzuführen, die sich dieser Modernisierung nicht laufend anpassen. Die Funktionsvielfalt und Komplexität von ERP-Systemen nimmt im Zuge dessen zu. Gleichzeitig besteht im Bereich der ERP-Systeme noch viel Bedarf an Entwicklung, da die meisten Systeme aktuell noch statische Suchmasken und veraltete Suchmechanismen beinhalten. Im Rahmen des Projekts ‚SurE‘, eines Gemeinschaftsprojekts des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government an der Universität Potsdam und des FIR e. V. an der RWTH Aachen, wird daran geforscht und gearbeitet, eine selbstlernende
Suchmaschine zu entwickeln, die gleichermaßen smart wie nutzerfreundlich und nutzerindividuell ist. Das IGF-Vorhaben 19270 BG der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert