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Industrie 4.0

Datenanalysen für die vierte industrielle Revolution, bspw. proaktive Wartung von Produktionsressourcen oder die Identifikation von Anomalien in Prozessen.

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Smart Cities

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung.

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Energie

Bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler, ist ein Beispiel unserer Energie-Analysethemen.

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Medizin

Datengetriebene Aspekte der Medizin werden untersucht, bspw. die bedarfsgerechte Pflege von Patienten oder IT-gesteuerte Medizintechnik.

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Smart Infrastructure

Untersuchung datengetriebener Aspekter städtischen Lebens, bspw. der Verkehrssteuerung, der Müllentsorgung oder der Katastrophenbewältigung, bedarfsgesteuerte Optimierung von Verbrauchsmodellen, basierend auf Daten intelligenter Stromzähler.

Aktuelle Projekte

  • STEP

    Smarte Techniker-Einsatzplanung (STEP)

    Das Forschungsprojekt „Smarte Techniker-Einsatzplanung“ (STEP) arbeitet daran Technikereinsätze effizienter zu planen und gleichzeitig die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen. Mit einem im Rahmen des Forschungsprojektes entwickeltes Simulationsmodell sollen auf Basis realer Einsatzdaten einzelne Maßnahmen quantitativ bewertet werden können.

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  • SDSC-BW: Wissen besser vernetzen

    Einen Technologie-Empfehlungsdienst aufzubauen, ist ein komplexes Vorhaben. Die Anforderungen an die smarten Technologien sowie die stetige Evaluation sind sehr hoch und erfordern eine gefestigte Methodik. Coral Innovation, ein junges Start-Up der Universität Stuttgart, implementiert genau einen solchen Dienst und wurde dabei vom SDSC-BW unterstützt.

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  • BigGIS_logo

    BigGIS: Fusion der Geo-Big Data

    Zunehmende Datenmengen und immer komplexere Berechnungsmodelle erfordern schnelle und robuste Verfahren. Dies ist das Thema des BigGIS Projekts, in welchem integrierte Verfahren zum Umgang mit Unsicherheit im (Geo)-BigData-Zusammenhang entwickelt werden. Zusammen mit dem SDIL werden hierbei am Beispiel von Temperaturdaten passende Algorithmen implementiert, getestet und weiterentwickelt.

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  • SDSC-BW: Sägen bis das SDSC kommt

    Während der Planung und Produktion von Schnittholz fallen unterschiedlichste Daten an: von Daten zur Holzqualität über entstehende Daten an der Sägelinie bis hin zu den Verkaufsdaten. Das Schwarzwälder Sägewerk Karl Streit optimierte in einem gemeinsamen Projekt mit dem SDSC-BW seine Vorgehensweise bei der Planung von Rundholzeinschnitten.

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  • QuestMiner - Detektion und Bewertung von Anomalien in Graphen

    Eine Anomalie ist allgemein als eine Abweichung von der Norm und dem erwarteten Verhalten definiert. Solche Anomalien weisen oft auf Vorfälle und Konstellationen hin, die sofortige Beachtung und spezielle Reaktion bedürfen. Im Bezug auf Graphdaten können Anomalien als Subgraphen modelliert werden, die Knoten mit signifikant von der Norm abweichenenden Attributwerten und Kantenverteilungen besitzen.

    Dieses Projekt ist die Fortsetzung des Software Campus Projekts QuestMiner, im Zuge dessen ein flexibles Framework für dynamisch heterogene Graphen entwickelt wird, das in der Lage ist kontinuierlich Anomalien zu erkennen und zu bewerten. Dabei soll das Framework für den Echtzeiteinsatz konzipiert werden und riesige Datenmengen verarbeiten können. Zusätzlich sollen identifizierte Anomalien verwendet werden, um ungewöhnliche Events im Datenstrom zu lokalisieren.

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