Referenzen

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert im Forschungsschwerpunkt »5G: Industrielles Internet« innovative Technologien und intelligente Lösungen für die Kommunikation im Bereich Industrie 4.0. Ziel ist die Entwicklung anwenderfreundlicher und hochflexibler Kommunikationsnetze, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Das Fraunhofer IEM untersucht im Rahmen der Begleitforschung die weltweiten Aktivitäten zur Standardisierung und Normierung, um die Kompatibilität von Schnittstellen und die Vereinbarkeit einzelner Lösungen sicherzustellen.

Um die Sicherheit von automatisierten Fahrfunktionen auch bei widrigen Wetterbedingungen zu gewährleisten, arbeiten Forscher:innen des Fraunhofer IEM und des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn zusammen mit den Industriepartnern HELLA GmbH & Co. KGaA, dSPACE GmbH, RTB GmbH & Co. KG sowie Smart Mechatronics GmbH an robusten Sensoren für schwierige Umweltbedingungen wie Nebel, Starkregen oder Schnee.

Mit der Einführung neuer Technologien in Unternehmen gehen tiefgreifende Veränderungen einher. Um die Mehrwerte der Digitalisierung in der Arbeitswelt bestmöglich zu nutzen, ohne die Mitarbeitenden dabei aus dem Auge zu verlieren, erforscht das Fraunhofer IEM im Projekt AWARE die Einführung digitaler Technologien zur agilen Organisation, Personalentwicklung und für kognitive Assistenzsysteme.

Digitale Plattformen haben ihre Branchen im B2C-Bereich verändert. Dieser Wandel kommt zunehmend auch auf B2B-Märkte zu. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Erlöse über den reinen Produktverkauf hinaus zu erzielen, müssen produzierende Unternehmen ihre Produkte daher immer stärker mit Services verzahnen. Ziel des Projekts DigiBus ist es, dazu die Potenziale digitaler Plattformen für Unternehmen zu erschließen.

Ziel des Projekts AI-DevAssist ist es, eine KI-gestützte, sichere Softwareentwicklung zu ermöglichen. Diese soll insbesondere Programmierer:innen unterstützen, die wenig Expertise im Bereich der IT-Sicherheit besitzen. Das Team des Fraunhofer IEM erforscht Methoden, bei denen u.a. mit Hilfe Künstlicher Intelligenz Informationen zu Schwachstellen im Softwarecode erkannt und erfasst werden können. Die KI-Komponenten identifizieren relevante Teile des Softwarecodes wie Methoden und Parameter und machen Vorschläge, um die Codeanalyse zu verbessern. Anders als bei existierenden Ansätzen wird auf die automatisierte Codeanalyse gesetzt, um potenzielle Schwachstellen im Code (statisch) und auch bei der Ausführung der Programme (dynamisch) zu finden. Die finale Beurteilung der Hinweise wird weiterhin bei den Entwickler:innen überlassen.

Die Modernisierung von veralteten Maschinen und Anlagen wird als Retrofit bezeichnet und geht oft mit der Digitalisierung gesamter Informations- und Bussysteme sowie der damit verbundenen Sensoren und Messinstrumente einher. Im Projekt Ressiar-MID forscht das Fraunhofer IEM an Problemstellungen, Sensorsystemen und Lösungsansätzen, um individuelle Sensorprinzipien und Digitalisierungsarchitekturen für unterschiedliche Anwendungsfälle zu identifizieren.

Das Ziel des Projekts Jicolyzer ist es, Entwickler:innen frühestmöglich Rückmeldungen zu Fehlern und kritischen Verwundbarkeiten im Programmcode zu geben. Um das zu erreichen, werden statische Analysen für die Programmiersprachen nach der Norm IEC 611313 direkt in der für SPS gängigen Entwicklungsumgebung Codesys ausgeführt. Auf diese Weise erhalten Entwicklerinnen und Entwick-ler bereits Fehlerhinweise, während sie den Programmcode schreiben. Zudem ermöglichen statische Analysen das Auffinden von Fehlern im Programmcode, ohne ihn zu kompilieren und auszuführen. Sie können u.a. unbeabsichtigte Datenflüsse oder die falsche Verwendung von API-Bausteinen auf-zeigen. Die bei der Analyse gefundenen Fehler werden – ähnlich einer Rechtschreibprüfung – im Code-Editor hervorgehoben und können sofort behoben werden.

Intelligente Technische Systeme besitzen die Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu lösen, zu lernen, Entscheidungen zu treffen und ohne Eingriff von Menschen auf unbekannte Situationen zu reagieren. Diese Systeme stellen in Hinblick auf die Verlässlichkeit eine besondere Herausforderung dar. Das Projekt KI4AS entwickelt daher eine Methodik für intelligente technische Systeme, die im Störfall autonom eine Lösung finden und somit zu selbstheilenden Systemen werden.

Intelligente, digital vernetzte Produkte, Dienstleistungen und Produktionssysteme agieren zunehmend in übergeordneten System of Systems (SoS). Für Unternehmen ist es daher wettbewerbsentscheidend, ihre Produkte für das Zusammenspiel mit weiteren Systemen zu befähigen. Wie das Engineering solcher komplexen SoS für Anwendungsbereiche wie Mobilität, Produktion oder Smart Home zukünftig aussehen kann, erforscht das Fraunhofer IEM mit einem Konsortium aus 18 Forschungs- und Industriepartnern im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekts MoSys.

In der Anlagen- und Fördertechnik wächst zunehmend der Bedarf an flexiblen Fertigungs- und Montageprozessen, um variantenreiche Produkte auch in kleinen Losgrößen wirtschaftlich fertigen zu können. Im Projekt »AWT – Aktiver kraftsensitiver Werkstückträger im Sonderanlagenbau« entwickelt das Fraunhofer IEM daher zusammen mit seinen Projektpartnern einen flexiblen Werkstückträger, der sich selbständig individuellen Produkteigenschaften wie Form, Gewicht und Steifigkeit anpasst.