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Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält die neusten Technologien und Trends des vergangenen Jahres. Im aktualisierten Radar wurden die Technologiereifegrade in den Steckbriefen neu bewertet, die Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen der Technologien wo nötig aktualisiert und neue Technologien aufgenommen.
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält elf neue Steckbriefe. Das Technologiefeld Vernetzung wurde um Eventgetriebene IT-Architekturen, Internet of Behaviors und Web3 erweitert. Dem Feld Virtualisierung wurde die Technologie Metaverse hinzugefügt. Das Technologiefeld Datenverarbeitung wurde um den Trend Data-Centric AI ergänzt, das Feld Prozesse um den Trend Digitale Souveränität. Im Technologiefeld Produkte wurden die Technologien Edge AI, Inter Planetary File System (IPFS), Photonische Siliziumchips, Soft-Robotik und Neuromorphic Computing aufgenommen.
Technologiefrüherkennung
(2022)
Unter Technologiefrüherkennung wird im Folgenden die gezielte Auseinandersetzung mit dem Technologiemarkt und unternehmensspezifischen Anwendungsfällen verstanden. Der Technologieeinsatz kann für Unternehmen entscheidend sein, um ihre Strategie, z. B. die Kostenführerschaft, erfolgreich zu verfolgen. Gleichzeitig können neue Technologien, wie z. B. der 3D-Druck, Markteintrittsbarrieren senken, sodass die Gefahr besteht, dass neue Wettbewerber in den Markt eintreten. Die vernetzte Digitalisierung profitiert unter anderem davon, dass (Informations-)Technologien günstiger und performanter werden. Durch diesen Trend empfiehlt es sich, den sich stetig ändernden Technologiemarkt im Blick zu behalten und eine Übersicht über relevante Technologien zu schaffen. Im folgenden Kapitel werden Methoden vorgestellt, mit denen dieser Überblick gezielt erreicht werden kann. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_13)
Ziel des beantragten Fördervorhabens war 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 zugehörigen Sensortechnik und eingesetzter digitaler Dienstleistungssysteme. Die integrale Betrachtung der wissenschaftlichen und technischen Herausforderungen und deren Bewältigung führten zu den notwendigen Ergebnissen, um den Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland zu unterstützen.
Mit den Ergebnissen des Vorhabens konnte der heutige Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessert werden. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.
The agricultural industry is facing unprecedented challenges in meeting the growing demand for food while minimizing its impact on the environment. To address these challenges, the industry is embracing technological advancements such as 5G networks to improve efficiency and productivity. However, the benefits of 5G technology must be weighed against the costs of implementing a suitable network. This paper presents cost-benefit dimensions that are needed to assess the economic feasibility of implementing 5G networks for several agricultural applications. The paper describes the costs of deploying and maintaining a 5G network and the benefits of several 5G-specific use cases, including precision agriculture, livestock monitoring, and swarm robotics. Using industry reports and case studies, the model quantifies the benefits of 5G networks, such as enabling new digital agricultural processes, increased productivity, and improved sustainability. It also considers the costs associated with equipment and infrastructure, as well as the challenges of deploying a network in rural areas. The results demonstrate that 5G networks can provide significant benefits to agricultural businesses and provide an overview about the cost factors. Both benefit and cost dimensions are analyzed for the 5G-specific agricultural use cases.
With the development of publicly accessible broker systems within the last decade, the complexity of data-driven ecosystems is expected to become manageable for self-managed digitalisation. Having identified event-driven IT-architectures as a suitable solution for the architectural requirements of Industry 4.0, the producing industry is now offered a relevant alternative to prominent third-party ecosystems. Although the technical components are readily available, the realisation of an event-driven IT-architecture in production is often hindered by a lack of reference projects, and hence uncertainty about its success and risks. The research institute FIR and IT-expert synyx are thus developing an event-driven IT-architecture in the Center Smart Logistics' producing factory, which is designed to be a multi-agent testbed for members of the cluster. With the experience gained in industrial projects, a target IT-architecture was conceptualised that proposes a solution for a self-managed data-ecosystem based on open-source technologies. With the iterative integration of factory-relevant Industry 4.0 use cases, the target is continuously realised and validated. The paper presents the developed solution for a self-managed event-driven IT-architecture and presents the implications of the decisions made. Furthermore, the progress of two use cases, namely an IT-OT-integration and a smart product demonstrator for the research project BlueSAM, are presented to highlight the iterative technical implementability and merits, enabled by the architecture.
Intelligente Produkte werden für produzierende Unternehmen immer mehr zum Bestandteil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Der Grund liegt darin, dass die Anreicherung eines Produkts mit digitalen Technologien konkrete Mehrwerte für Produzent:in und Kund:in erzeugt, aus denen sich langfristig Wettbewerbsvorteile ergeben. Während große Konzerne diese Strategie bereits für sich realisieren, bedeutet die notwendige Interdisziplinarität aus fachlicher und digitaler Expertise jedoch eine Hürde für KMU, die ihre Digitalisierung mit geringeren Ressourcen verfolgen.
Im EU-Forschungsprojekt ‚BlueSAM‘ hat das FIR mit dem belgischen Partner Sirris eine Methode erarbeitet, die Entwicklung Intelligenter Produkte nutzenorientiert auszurichten und sie architekturell vorzuarbeiten, um KMU einen vereinfachten Einstieg zu bereiten und initiale Aufwände zu reduzieren. Die nun über ein öffentlich verfügbares Webtool nutzbare BlueSAM-Methode hat das FIR dazu genutzt, ein eigenes Intelligentes Produkt als Demonstrator zu entwickeln: eine Espressomaschine, die gelernt hat, Personen bei der Espressozubereitung mit der Maschine zu unterstützen. Aus den Daten erkennt man etwa, wann der Espresso im Brauprozess die ideale Menge erreicht hat oder zu welchen Tageszeiten welche Sorten am beliebtesten sind.
Crisis situations can lead to extreme consequences for society and the economy, such as the disruption of supply chains and the collapse of critical infrastructure. The challenge for optimal crisis preparation lies in the unpredictability of causes, duration and scope, and severity. AI-based resilience services can aid in crisis preparation by providing software-based warnings, recommendations, and countermeasures. The aim of this paper is to present a method for evaluating such services in terms of their usefulness and acceptance. A questionnaire is presented, and the results of its piloting phase are disseminated. With these results, existing and projected AI-based services for crisis prevention can be evaluated.