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Photo: LDM

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Photo: @AdobeStock/Gorodenkoff

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Photo: @ Heinz Nixdorf Institut

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Key research area "Intelligent Technical Systems"

Intelligent technical systems are highly complex products, characterized by a close interaction between hard- and software. System functionality is continually improving by moving functionality into software modules. This increases the life span as well as the adaptability of the products, but simultaneously puts high demands on software quality, and especially on the integration with the hardware that is to be controlled.

The underlying research areas that form the foundation for this increased quality demand, are mechatronics, software quality, virtual prototyping/simulation, and systems integration.

Due to a close cooperation between mechanical engineering, electrical engineering, and computer science, we can research novel development methods, in particular in the areas of modelling, simulation, and formal verification. These methods take into account the increasing move from hardware to software, as well as the highly networked system components.

Research contact: Prof. Dr.-Ing. Christoph Scheytt 
Research areas involved: mechanical engineering, electrical engineering, and computer science.

Große Verbundprojekte

Sonderforschungsbereich (SFB) 901 "On-The-Fly Computing"

Individualisierte IT-Dienstleistungen in dynamischen Märkten

Laufzeit: 01.07.2011 bis 30.06.2023
Projektvolumen gesamt (Universität): ca. 30 Mio. Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Die Vision des „On-The-Fly Computing“ sind Services, die von individuell und automatisch konfigurierten und zur Ausführung gebrachten IT-Dienstleistungen auf Märkten frei gehandelt und flexibel kombiniert werden können. Gleichzeitig zielt der SFB 901 auf die Organisation von Märkten ab, deren Teilnehmer durch geeignetes unternehmerisches Handeln einen lebendigen Markt der Services aufrechterhalten. Mit dieser Vision schaut der SFB 901 weit in die Zukunft der IT-Entwicklung und -Nutzung, deren erste Wandlungen wir aber schon heute erleben.

Um zu erforschen, inwieweit diese Vision realisierbar ist, werden Methoden und Techniken entwickelt, die a) eine weitestgehend automatische Konfiguration, Ausführung und Adaption von IT-Dienstleistungen aus Services ermöglichen, b) auf Märkten weltweit verfügbar sind, c) die Sicherung der Qualität der so erbrachten Dienstleistungen und den Schutz der Akteure in den Märkten garantieren sowie d) die Organisation und die Weiterentwicklung dieser Märkte und die für diese Aufgaben notwendige Interaktion zwischen den Akteuren unterstützen. Um diese Ziele zu erreichen, arbeiten Informatiker aus unterschiedlichen Disziplinen wie Softwaretechnik, Algorithmik, Rechnernetze, Systementwurf, Sicherheit und Kryptografie mit Wirtschaftswissenschaftlern zusammen, die ihre spezifische Expertise einbringen. So können die Organisation und Weiterentwicklung des Marktes vorangetrieben werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Friedhelm Meyer auf der Heide, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Projektpartner: diverse Lehrstühle des Instituts für Informatik der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik der Universität Paderborn, diverse Lehrstühle der Departments 1, 3 und 4 der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Paderborn, BaER-Lab Business and Economic Research Laboratory, C-LAB Cooperative Computing and Communication Laboratory, DaSCo Paderborn Institute for Data Science and Scientific Computing, IEM Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik, IFIM Institut für Industriemathematik, PC2 Paderborn Center for Parallel Computing, SI-Lab Software Innovation Lab sowie Weidmüller Interface GmbH & Co. KG und Diebold Nixdorf Systems GmbH

Elektronisch-photonische integrierte Systeme für die ultraschnelle Signalverarbeitung (SPP2111)

Laufzeit: 2018 bis 29.09.2021
Fördervolumen gesamt: 6 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 833.000 Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Das Schwerpunktprogramm SPP2111 befasst sich mit der nanophotonischen / nanoelektronischen Technologie aus Systemsicht, indem grundlegende photonisch-elektronische Signalverarbeitungskonzepte und neuartige integrierte Systemarchitekturen unter Verwendung überwiegend photonischer Verarbeitung untersucht werden.

Wir haben drei Kernbereiche für die Grundlagenforschung identifiziert, die sich auf Folgendes beziehen: Ultrabreitbandsignalverarbeitung, Frequenzsynthese sowie Analog-Digital-Wandlung durch Femto-Sekunden-Pulslaser und optische / THz-Erfassung. Die Untersuchung und das Design nanophotonischer / nanoelektronischer Systeme ist eine sehr komplexe Aufgabe und erfordert eine hoch interdisziplinäre Forschung, an der viele Forscher aus Deutschland aus den Bereichen Halbleiterphysik, Elektronik- und Photoniksystemdesign, Kommunikationstechnik, Mikrosystemtechnik und Sensoren beteiligt sind.

Projektkoordinator: Prof. Dr. J. Christoph Scheytt, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Projektbeteiligte: Prof. Dr.-Ing. Manfred Berroth (Universität Stuttgart), Professor Dr.-Ing. Stephan Pachnicke (Christian-Albrechts Universität zu Kiel), Professor Dr. Jeremy Witzens, Ph.D. (RWTH AACHEN), Professor Dr.-Ing. Christoph Scheytt (Universität Paderborn), Professor Dr. Thomas Schneider (TU Darmstadt), Professor Dr. Ronald Freund (TU Berlin), Professor Dr.-Ing. Norbert Hanik (Technische Universität München), Professor Dr.-Ing. Lars Zimmermann (TU Berlin), Professor Dr.-Ing. Dietmar Kissinger (Universität Ulm), Professor Dr.-Ing. Robert Weigel (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg), Professor Dr.-Ing. Frank Ellinger (TU Dresden), Professor Dr.-Ing. Dirk Plettemeier (TU Dresden), Professor Dr.-Ing. Sebastian Randel (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Martin Schell (Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik), Professor Dr.-Ing. Christian Koos (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Thomas Zwick (Karlsruher Institut für Technologie), Professor Dr.-Ing. Franz Xaver Kärtner (Universität Hamburg)

KI-Marktplatz

KI-Plattform für die Projekte von morgen 

Laufzeit: 01.01.2020 bis 31.12.2022
Fördervolumen gesamt: 16,60 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 2,24 Mio. Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Künstliche Intelligenz in der Produktentstehung ist ein wichtiger Schlüssel für intelligente Produkte und eine effektive Fertigung. Mit dem KI-Marktplatz entsteht bundesweit ein einzigartiges Ökosystem, mit dem Unternehmen die Potenziale in diesem Bereich erschließen können. Dreh- und Angelpunkt bildet die gleichnamige Plattform KI-Marktplatz, auf der Anbieter, Anwender und Experten Lösungen für KI entwickeln und austauschen können. Die Vision ist ein Marktplatz, der neben einer intelligenten Partnervermittlung auch einen geschützten Raum für sicheren Datenaustausch und Datensouveränität bietet. Hinzukommen soll ein App-Store für KI-Lösungen sowie ein Angebot an umfassenden KI-Lösungen dank eines Baukastenprinzips.

Erfolgsgarant ist ein Projektkonsortium aus 20 Forschungseinrichtungen, Netzwerken und Unternehmen, dessen Keimzelle it’s OWL bildet. Weitere Netzwerke stellen eine hohe Breitenwirkung sicher. So bündelt Prostep ivip das Know-how in der Produktentstehung, die ‚International Data Spaces Association‘ gewährleistet sichere Datenräume. Die Open Source Plattform ‚FIWARE‘ und der Plattformbetreiber ‚inno-focus‘ sind führend auf ihren Gebieten.

Der KI-Markplatz leistet einen wichtigen Beitrag, Lösungen der KI für den Mittelstand verfügbar zu machen, die Produktion am Standort OstWestfalenLippe sowie in ganz Deutschland wettbewerbsfähig zu machen und die globale Sichtbarkeit von Deutschland im Bereich Künstliche Intelligenz signifikant zu erhöhen.

Projektleitung: Leon Özcan, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Projektpartner: Center for Cognitive Interaction Technology (CITEC), Claas KGaA mbH, CONTACT Software, Diebold Nixdorf, düspohl Maschinenbau GmbH, FIWARE Foundation, Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (IEM), Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung, Institutsteil industrielle Automation (IOSB-INA), Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK), Heinz Nixdorf Institut (HNI), HELLA Aglaia Mobile Vision GmbH, Hella Gutmann Solutions, Institut für industrielle Informationstechnik (inIT), inno-focus businessconsulting gmbh, International Data Spaces Association, it's OWL Clustermanagement GmbH, ProSTEP iViP, Ubermetrics Technologies GmbH, UNITY AG, Westaflex GmbH

Entwicklungsplattform und Ökosystem für skalierbare Spezialprozessoren im Edge-Computing (Scale4Edge)

Laufzeit: 2020 - 2023
Fördervolumen gesamt: 17,3 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 857.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Für Zukunftsaufgaben wie das autonome Fahren oder Industrie 4.0 müssen immer größere Mengen an Daten von einer steigenden Anzahl Sensoren mit Hilfe komplexer Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) in kürzester Zeit analysiert werden. Die entsprechenden Prozessoren müssen aber nicht nur bei der Rechenleistung, sondern auch hinsichtlich Energieeffizienz, Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit hohe Anforderungen erfüllen, die über aktuelle Möglichkeiten weit hinausgehen. Die ZuSE-Projekte des BMBF sollen den dringenden Bedarf der Anwenderbranchen an zukunftsfähigen, vertrauenswürdigen Prozessoren decken, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten und hoch performant sind.

Das Vorhaben Scale4Edge erforscht, wie Entwicklungszeit und -kosten anwendungsspezifischer Edge-Prozessoren signifikant reduziert werden können. Solche Prozessoren führen meist mobil und nahe an Sensoren, an der Schnittstelle von der realen zur virtuellen Welt, entscheidende erste Berechnungen aus. Sie müssen deshalb nicht nur besonders zuverlässig, performant und robust, sondern auch energieeffizient arbeiten. Darüber hinaus müssen sie ein hohes Maß an Vertrauenswürdigkeit bieten. Mit der entstehenden skalierbaren und flexibel erweiterbaren Entwicklungsplattform auf Basis des lizenzfreien, quelloffenen RISC-V-Befehlssatzarchitektur können individuelle Prozessoren mit diesen Eigenschaften effizient und kostengünstig entwickelt werden.

Projektleitung: Dr. Wolfgang Müller, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Projektpartner: Infineon Technologies AG, oncept engineering GmbH ASIC- und Softwaretechnologie, TU Kaiserslautern, AbsInt Angewandte Informatik GmbH, Robert Bosch GmbH, Eberhard-Karls-Universität Tübingen, OFFIS e.V., TU München, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, IHP GmbH, MINRES GmbH, TU Dresden, ARQUIMEA Deutschland, SYSGO GmbH, TU Darmstadt, EPOS GmbH, Universität Bremen, FZI Forschungszentrum Informatik

Sicherer Automatischer Firmware Entwurf für Industrieanwendungen (Safe4I)

Laufzeit: 2018 - 2021
Fördervolumen gesamt: 7,8 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 480.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Die industrielle Fertigung wird durch Industrie 4.0 und das Internet der Dinge weiter vorangetrieben. In diesem Rahmen fordern entsprechende Standards zur funktionalen Sicherheit (Safety) wie IEC 61511 und IEC EN 61508 neben der Absicherung der Automatisierungslösung als Ganzes, auch die Absicherungen von Komponenten und Teilsystemen. Das generelle Ziel des SAFE4I-Vorhabens ist die Beschleunigung der Entwicklung funktional sicherer Software. Dabei werden alle Teile der Software betrachtet, die nötig sind, um kundenspezifische Automatisierungslösungen für Industrie 4.0 Anwendungen zu realisieren. Darunter fallen Automatisierungssoftware, Steuerungssoftware, eingebettete Software und Firmware. Dieses Ziel soll durch die strikte Trennung des Entwurfs der geforderten Software-Funktionalität von den Maßnahmen zur Software-Absicherung erreicht werden. Die Trennung von Entwurf und Absicherung wird zum einen den Implementierungsaufwand gemäß dem Prinzip der Separation-of-Concerns signifikant reduzieren. Zum anderen ermöglicht er den teilautomatischen Einbau der Software zur Absicherung der funktionalen Sicherheit mittels sogenannter Verbindungspunkte (Join Points). Hierdurch entwickelt das SAFE4I-Projekt einen semi-automatisierten, modellbasierten Entwicklungsprozess, um den Aufwand der Absicherung in der Software signifikant zu senken. Die erarbeitete Lösung verspricht Qualitäts- und Kostenhebel sowohl für die Endanwender und für die Komponentenlieferanten, als auch für die beteiligten Werkzeuganbieter. Diese involvierten Partner stellen neue Produktfunktionen für eine Vielzahl aktueller und zukünftiger Anwendungsbereiche bereit.

Projektleitung: Dr. Wolfgang Müller, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Projektpartner: Infineon Technologies AG, Bosch Sensortec GmbH, Coseda Technologies GmbH, FZI Forschungszentrum Informatik, HOOD GmbH, itemis AG, Model Engineering Solutions GmbH, OFFIS e.V., Robert Bosch GmbH, ScopeSET Technology GmbH, TU München, Universität Rostock

Forschungsgruppe "Akustische Sensornetze"

Laufzeit: 2020 - 2023
Fördervolumen gesamt: 1,6 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 1,1 Mio. Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Verteilte akustische Signalverarbeitung über funkbasierte Sensornetzwerke

Das Projekt "Distributed Acoustic Signal Processing over Wireless Sensor Networks" betrachtet das folgende Szenario: Ein akustisches Sensornetz beinhaltet Knoten mit Mikrophonen (ggf. auch Lautsprechern) und kommuniziert mittels drahtloser Übertragungstechniken; das Sensornetz ist typischerweise über ein oder mehrere Gateways mit dem Internet verbunden. Ein solches Netz führt akustische Anwendungen aus (etwa Sprechertrennung). Ein naheliegender Ansatz wäre es, alle von den Sensorknoten gesammelten akustischen Daten zu dem Gateway zu transportieren und dort zu verarbeiten. Dies ist allerdings nicht unbedingt der bestmögliche Ansatz (limitierende Datenrate, ggf. große Latenz für größere Datenmengen); zudem wird der mögliche Vorteil verschenkt, die Daten bereits auf den Sensorknoten zu verarbeiten und damit die Datenmengen und die Latenz zu reduzieren. Wir betrachten daher Ansätze (inspiriert durch Trends wie Microservices und Network Function Virtualization), bei denen die akustische Signalverarbeitung in einzelne Blöcke aufgebrochen und auf die einzelnen Knoten verteilt werden kann. In diesem Folgeprojekt beabsichtigen wir, unsere Arbeiten sowohl zur verteilten akustischen Signalverarbeitung wie auch zur Entwicklung eines Frameworks zur automatisierten Verteilung solcher Blöcke in ein Netz weiterzuführen. Im Einzelnen betrachten wir Hardware-Aspekte (insbesondere mit full-duplex Audio-Fähigkeiten) und die Möglichkeiten, solche Hardware für die Synchronisation in zeitbasierten MAC-Protokollen oder zur Schätzung akustischen Umlaufzeiten (round trip times) zu benutzen. Dies erlaubt uns, die Szenariengeometrie zu schätzen und geeignet zu kalibrieren, sowohl in statischen wie dynamischen Umgebungen. Aufbauend auf Information über die akustische Nützlichkeit (utility) einzelner Knoten werden wir das Problem der Quellenauswahl (Signale welcher Mikrofone sollten einbezogen werden?) unter akustischen wie Netzaspekten bearbeiten. Eine Schlüsselfrage wird weiter sein, wie wir solche Netzaspekte in dynamischen Szenarien beherrschen können. Dynamik entsteht dabei insbesondere durch Bewegung von Geräten und der Umgebung; solche Bewegungen können unkontrolliert oder kontrolliert (etwas bei robotergestützten Sensorknoten) sein. Unsere Arbeiten werden in ein gemeinsames Testbed münden, das die wesentlichen Funktionen integriert und eine Experimentalumgebung zur praktischen Erprobung algorithmischer Ideen sein wird.

Projektleitung: Dr.-Ing. Jörg Schmalenströer, Universität Paderborn


Koordinierungsprojekt

Wir sind tagtäglich von einer Vielzahl von Geräuschen und anderen akustischen Ereignissen umgeben, und doch können wir uns mühelos in einer solchen Umgebung unterhalten, und  die wahrgenommenen akustischen Eindrücke geben uns eine Vorstellung darüber, in welcher Umgebung wir uns gerade befinden. Ein technisches System mit ähnlichen Fähigkeiten hätte vielfältige Anwendungen, beispielsweise im Bereich des umgebungsgestützten Lebens (Ambient Assisted Living), für Freisprechkommunikationssysteme oder für Überwachungssysteme. Aufgrund der Allgegenwart von Funkkommunikationssystemen und den sinkenden Kosten für Mikrofone und Computer sind die technischen Voraussetzungen für solche intelligente Systeme gegeben - jedoch liegt der Engpass in der Leistungsfähigkeit der Algorithmen.

Diese Forschungsgruppe hat sich zum Ziel gesetzt,  die akustische Signalverarbeitung und Klassifikation auf akustischen Sensornetzen intelligenter zu machen und damit besser an den Benutzer anzupassen. Die Verfahren sollen mit variierenden akustischen Umgebungsbedingungen zurechtkommen, unabhängiger vom Vorhandensein von passenden annotierten Trainingsdaten sein, und gleichzeitig  dem Benutzer gegenüber vertrauenswürdig sein und die Privatsphäre respektieren. Diese Arbeiten werden den Weg ebnen für eine neue Klasse von Anwendungen, die fortschrittliche akustische Signalverarbeitung mit semantischen Analyse der Audiodaten verknüpft. Die Projektziele sollen dadurch erreicht werden, dass ein dreistufiger Ansatz gewählt wird: auf der ersten, untersten Ebene der Verarbeitung werden Funkkommunikations- und Synchronisationsaspekte behandelt, die zweite, mittlere Ebene ist der Signalextraktion und -verbesserung gewidment, während die dritte, oberste Ebene zum Ziel hat, die Signale zu klassifizieren und zu interpretieren. Dabei werden Verfahren der mehrkanaligen Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens miteinander verknüpft. Auf diese Weise wird ein Rahmenwerk entstehen für die Nutzung akustischer Sensornetze in einer Vielzahl von neuen Anwendungen.

Projektleitung: Prof. Dr. Reinhold Häb-Umbach, Universität Paderborn

Audioklassifikation über Sensornetze bei Trainingsdaten mit geringer Überwachung

Ein grundsätzliches Problem für viele maschinelle Lernverfahren ist eine Diskrepanz zwischen den Trainingsdaten und den Testdaten in einer späteren Anwendung, welche zu einem signifikanten Einbruch der Klassifikationsrate führen kann. Bei der akustische Ereignisdetektion und Szenenklassifikation in akustischen Sensornetzen tritt dieses Problem verschärft auf, weil es eine sehr große Zahl möglicher Geräusche gibt und weil solche Netze in ganz unterschiedlichen geometrischen Konfigurationen und Umgebungen eingesetzt werden können. Aus diesem Grund werden die existierenden Datenbasen zur akustischen Ereignis- und Szenenklassifikation praktisch nie perfekt zu einer neuen Anwendung in einem akustischen Sensornetz passen.Das Hauptziel dieses Projektes ist es daher, Methoden zu entwickeln, die es ermöglichen, vorhandene Datenbasen trotz dieser Diskrepanz für konkrete Audioklassifikationsaufgaben in einem akustischen Sensornetz verwendbar zu machen. Wir nehmen an, dass schwach, d.h. nur mit der Ereignisklasse, nicht jedoch mit Zeitstempeln annotierte Daten von einer anderen Domäne vorhanden sind, und dass nichtannotierte Daten von der Zieldomäne vorliegen. Es werden nun Verfahren entwickelt, um aus einer schwachen Annotation eine starke Annotation zu berechnen, in der zusätzlich Anfangs- und Endzeiten von akustischen Ereignissen annotiert sind, um domäneninvariante Merkmale zu berechnen, sowie Verfahren, um eine Domänenadaption durchzuführen, um auf diese Weise Unterschiede zwischen Trainingsdaten und Testszenario zu überwinden. Wir untersuchen dabei auch eine Adaption zum Testzeitpunkt, um sich an veränderte akustische Umgebungen und Sensorkonfigurationen anzupassen. Dabei sollen vor allem tiefe generative neuronale Modelle zum Einsatz kommen. Geeignete Netzstrukturen und Zielfunktionen sind zu enwickeln, um die verschiedenen Einflussfaktoren auf die beobachtete Signalform voneinander zu trennen, insbesondere die von dem akustischen Ereignis hervorgerufene Variation von der durch die Umgebung hervorgerufenen Variation des Signals. Weiterhin werden wir Verfahren entwickeln, um ungewöhnliche akustische Ereignisse erkennen zu können, denn diese können für eine konkrete Anwendung von besonderer Bedeutung sein. 

Projektleitung: Prof. Dr. Reinhold Häb-Umbach, Universität Paderborn

Projektpartner: Dr.-Ing. habil. Gerald Enzner und Prof. Dr.-Ing. Rainer Martin, Ruhr-Universität Bochum, Prof. Dr.-Ing. Walter Kellermann, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

NRW Forschungskolleg Leicht - Effizient - Mobil (LEM)

Energie- und kosteneffizienter Extremleichtbau mit Hybridwerkstoffen

Laufzeit: 2014 - 2022
Fördervolumen gesamt (Universität): 4,9 Mio. Euro
Gefördert durch: Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes NRW

Im Fortschrittskolleg LEM wird ein Schlüssel zur Lösung gesellschaftlicher Herausforderungen in der Umsetzung eines Extremleichtbaus bewegter Massen für breite Anwendungen gesehen. Zentraler Ansatzpunkt ist der Einsatz von hybriden Werkstoffen bei Erzeugnissen aus dem Maschinen-, Anlagen- und Fahrzeugbau. Dadurch wird eine erhebliche Reduzierung des Ressourcen- und Energieverbrauchs erzielt. Das Forschungskolleg adressiert gleichzeitig wichtige gesellschaftliche Herausforderungen wie die Ressourceneffizienz, eine umweltfreundliche Mobilität und den Klimaschutz sowie Aspekte in spezifischen Bereichen wie z.B. der Medizintechnik.

Projektleitung: Iris Gräßler, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn und ILH

Projektpartner: Benteler Automobiltechnik GmbH, Boeing, IHK Bielefeld, InnoZent OWL e.V., Kunststoffland NRW, Clustermanager NanoMikro-WerkstoffePhotonik.NRW

NRW Forschungskolleg Arbeit 4.0: Gestaltung von flexiblen Arbeitswelten

Menschenzentrierte Nutzung von Cyber-Physical Systems in Industrie 4.0

Laufzeit: 2014 - 2022
Fördervolumen gesamt: 4,7 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 2,82 Mio. Euro
Gefördert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes NRW

Im Forschungskolleg "Gestaltung flexibler Arbeitswelten" wird erforscht, welche Auswirkungen Industrie 4.0 auf die Arbeitswelt und die Rolle des Menschen hat. Die Herausforderung liegt in der Entwicklung neuer, sozialer Infrastrukturen. Darin muss die weiterhin rasante technologische Entwicklung antizipiert und der Mensch über sein gesamtes Arbeitsleben im Fokus der Entwicklung gesehen werden. Dazu setzen Ingenieur*innen in der Zukunft Methoden und Werkzeuge ein, die es ermöglichen, Arbeit 4.0 als integralen Bestandteil in der Produktentstehung zu berücksichtigen. Die Integration in eine modellbasierte Produktentwicklung zählt zu den wissenschaftlichen Herausforderungen des Forschungskollegs.

Projektleitung: Iris Gräßler, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn und PACE

Projektpartner: Universität Bielefeld,  it's OWL, Technologieberatungsstelle DGB NRW e.V., IG Metall NRW, Innovationsnetzwer Energie Impuls OWL e.V., VDI

Weitere Projekte

Servicerobotik-Netzwerk (SeRoNet)

Laufzeit: 2017 - 2021
Projektvolumen gesamt: 6,5 Mio. Euro
Projektvolumen der Universität: 416.440 Euro
Gefördert durch:  Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Serviceroboter sind meist hoch spezialisierte Systeme, deren Steuerungs-Software auf eine konkrete Anwendung zugeschnitten ist. Der hohe Aufwand, speziell abgestimmte Systeme zu erstellen, erschwert einen flexibleren und somit wirtschaftlicheren Einsatz, obwohl die Einsatzpotenziale der Servicerobotik seit Jahren günstig bewertet werden. Die hohen Kosten der Software-Entwicklung je Anwendungsfall sind aktuell ein Kernproblem für die Etablierung.

Ziel des Projektes ist es, den Entwicklungsaufwand für Roboterlösungen in der professionellen Servicerobotik deutlich zu senken. Eine IT-Plattform soll daher die Ausrüster und Betreiber von Servicerobotik zueinander bringen. Über die Plattform sollen wiederverwendbare Komponenten mit einheitlichen Schnittstellenstandards für professionelle Servicerobotik-Anwendungen einfach verfügbar gemacht und eine höhere Transparenz der am Markt verfügbaren Anbieter und Komponenten erreicht werden. Dazu bietet die Plattform eine eigene Entwicklungsumgebung.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Mehrzieloptimierte und durchgängig automatisierte Bauteilentwicklung für additive Fertigungsverfahren im Produktentstehungsprozess (OptiAMix)

Laufzeit: 01.01.2017 - 31.12.2020
Fördervolumen gesamt: 4,4 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 939.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Additive Fertigungsverfahren bieten vielfältige Potenziale in Bezug auf Leichtbau oder Funktionsintegration. Um diese Potenziale zu nutzen, müssen Produktentwickler befähigt werden, Bauteile speziell für die Anwendung additiver Fertigungsverfahren zu entwickeln und zu konstruieren. Hier setzt das Projekt OptiAMix an: Für eine phasenübergreifende Unterstützung des Entwicklungsprozesses und die Ausschöpfung der Potenziale additiver Fertigungsverfahren arbeiten Forscher des Lehrstuhls für Produktentstehung mit einem Verbund ausgewiesener Forschungs- und Industriepartner zusammen.

Projektleitung: Iris Gräßler, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn und DMRC

Projektpartner: DMRC, Krause DiMaTec, EDAG Engineering, Hirschvogel Umformtechnik, Intes, WP Kemper

Microgrid-Labor

Laufzeit: 2019 - 2022
Fördervolumen gesamt: 3,7 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 3,4 Mio. Euro
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 

Das heutige Energieversorgungssystem zeichnet sich durch vernetzte, geografisch verteilte Struk-turen aus, die höchsten Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards genügen müssen. Die Trans-formation dieses Systems auf eine nachhaltige und durch erneuerbare Energien geprägte Struktur ist eine zentrale gesellschaftliche Herausforderung des 21. Jahrhunderts. Die inhärente Volatilität erneuerbarer Energiequellen erfordert eine Abkehr von hierarchisch strukturierten Top-Down-Energienetzen hin zu flexiblen, sektorübergreifenden und intelligenten Energiesystemen mittels eines zellularen Ansatzes. Daher stellen im Zuge der Energiewende sog. Microgrids eine wichtige Lösungskomponente dar, um auch zukünftig eine sichere, saubere, effiziente und kostengünstige Energieversorgung zu gewährleisten. Mit dem Begriff Microgrid wird das Konzept eines lokalen Netzes bezeichnet, welches aus Energiequellen, -speichern und -verbrauchern verschiedener Sektoren besteht, und welches mit oder ohne externe Netzankopplung arbeitet. Durch diese Struktur entstehen vielfältige Flexibilisierungsoptionen im Betrieb. Hierdurch können beispielsweise der Eigenverbrauchsanteil regenerativ bereitgestellter Energie erhöht und die am Netzanschlusspunkt benötigte Spitzenleistung reduziert werden.Durch die lokale Integration regenerativer Energien mittels Microgrids, beispielsweise innerhalb von Industrieunternehmen oder Wohnquartieren, werden die Verteil- und Übertragungsnetze entlastet und der Bedarf für den kosten- sowie ressourcenintensiven Netzausbau gesenkt. Auch wird die Effizienz der Energieversorgung gesteigert, da der verlustreiche Transport über lange Distanzen vermieden und die Energie verstärkt vor Ort erzeugt und verbraucht wird. Durch die lokale Speicherintegration können Microgrids darüber hinaus netzdienliche Leistungen innerhalb der Primär-, Sekundär- und Tertiärregelung bereitstellen und im Notfall als sog. Inselnetze sogar autark operieren. Diese netzstabilisierenden Maßnahmen können verstärkt werden, wenn geographisch benachbarte Microgrids zu virtuellen Kraftwerken bzw. Großspeichern gekoppelt werden. Die Potentiale von Microgrids werden weltweit bisher vor allem akademisch untersucht. Die industrielle Umsetzung ist allerdings mit hohen technischen und finanziellen Risiken behaftet, insbesondere für KMUs. Für den erfolgreichen Transfer in die Wirtschaft sind jedoch sowohl umfangreiche Praxis-Untersuchungen als auch die Ertüchtigung der Microgrid-Komponenten (z.B. Power-to-X Technologien) für den Feldeinsatz unerlässlich. Damit NRW vom enormen Wertschöpfungspotential dieses Technologiefeldes auf einem umkämpfen Weltmarkt zukünftig profitieren kann, müssen F&E-Anstrengungen intensiviert und der Wissenstransfer in die Industrie verstärkt werden. Zu diesem Zweck richtet das Kompetenzzentrum nachhaltige Energietechnik (KET) unter Federführung des Fachgebiets Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik das „Microgrid-Labor“ ein. Kernstück des Konzepts die Entwicklung sowie der Aufbau einer hoch-flexiblen, modularen Entwicklungs- und Validierungsplattform für die komponentenbezogene und systemische Microgrid-Forschung in NRW. Zum Aufbau des Labors sind Hochleistungs-Netzknoten zu entwickeln. Diese sind frei konfigurierbar und flexibel ansteuerbar. Durch geeignete Software bilden diese das Verhalten beliebiger Komponenten, z.B. von Batterien, Windkraftanlagen oder BHKWs, exakt nach. Die Netzknoten werden durch steuerbare Schalter in frei wählbaren Topologien zusammengeschlossen. Diese hard- & softwareseitige Rekonfiguration erlaubt die praxisnahe Forschung innerhalb lokaler Netze bis in den Megawatt-Bereich.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim Böcker, Universität Paderborn

Projektpartner: weiteren KET Lehrstühle (EIM-NEK, MB-FVT, MB-TheT) der Universität Paderborn

Instrumentarium zur musterbasierten Planung hybrider Wertschöpfung und Arbeit zur Erbringung von Smart Services (IMPRESS)

Laufzeit: 2019 bis 2022
Projektvolumen gesamt: 3,2 Mio. Euro
Projektvolumen der Universität: 782.807 Euro
Gefördert durch:  Bundesministerium für Bildung und Forschung und Europäischer Sozialfonds

Ziel des Verbundprojekts IMPRESS ist ein Instrumentarium zur musterbasierten Planung hybrider Wertschöpfung und Arbeit zur Erbringung von Smart Services. Es wird Unternehmen befähigen, die Transformation vom Produkthersteller zum Smart Service-Anbieter eigenständig und zielgerichtet zu gestalten. Hierfür werden Methoden und Werkzeuge entwickelt, die auf allgemeingültigen Lösungsmustern basieren. Sie zeigen dem Anwender bewährte Teillösungen zur Gestaltung der Wertschöpfung und Arbeit im Kontext von Smart Services auf. Das Instrumentarium wird in vier Pilotprojekten mit Industriepartnern anwendungsfallspezifisch erprobt und validiert. Der Transfer der Ergebnisse wird fortlaufend durch die Anwendung von Teilen des Instrumentariums in Workshops mit assoziierten KMU, einen Transfer- und Begleitkreis, über Multiplikatoren, Veranstaltungen sowie Publikationen vorangetrieben. Das Verbundprojekt aus zehn Partnern wird im Rahmen des Programms Zukunft der Arbeit vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Europäischen Sozialfonds gefördert. Betreut wird das Projekt mit einer Laufzeit von drei Jahren durch den Projektträger Karlsruhe.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universtiät Paderborn

Soziotechnisches Risikomanagement bei der Einführung von Industrie 4.0 (SORISMA)

Laufzeit: 2019 - 2022
Projektvolumen gesamt: 2,7 Mio. Euro
Projektvolumen der Universität: 579.285 Euro
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung

Durch Industrie 4.0 entstehen für Unternehmen erhebliche Potentiale, um ihre Prozesse und Leistungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette effizienter, flexibler und ressourcenschonender zu gestalten. Trotz vielversprechender Möglichkeiten scheuen Unternehmen den Einsatz neuer Technologien. Gründe dafür sind weniger technische Herausforderungen, sondern vor allem schwer abzuschätzende Risiken in Bezug auf ihre Organisation und die Mitarbeiter. Denn der nutzenstiftende Betrieb ist maßgeblich von Investitionskosten, passgenauen Prozessen, adäquaten Kompetenzen und der Mitarbeiterakzeptanz abhängig. Industrie 4.0 ist somit keine rein technische Fragestellung, sondern beeinflusst Technologien, Organisation und den Menschen gleichermaßen. Vor dem Hintergrund dieses Dreiklangs adressiert das Verbundprojekt ein ganzheitliches Risikomanagement bei der Einführung von Industrie 4.0.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Datengestützte Retrofit- und Generationenplanung im Maschinen- und Anlagenbau (DizRuPt)

Laufzeit: 01/2019 - 12/2021
Projektvolumen gesamt: 2,3 Mio. Euro
Projektvolumen der Universität: 661.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Das Projekt DizRuPt befähigt Unternehmen, die Nutzungsdaten ihrer Produkte und andere relevante Daten aus dem Produktlebenszyklus in der strategischen Produktplanung zu nutzen. Durch die systematische Analyse dieser Daten können neue Features und Funktionen abgeleitet werden. Dies ermöglicht die nutzungsorientierte Planung von Retrofits sowie von zukünftigen Produktgenerationen. Das dafür erarbeitete Instrumentarium beruht auf:

  • Methoden zur Datenakquise und -analyse
  • Ableitung neuer Produktfunktionen für die Retrofit- und Generationenplanung
  • Operationalisierung der datengestützten Produktplanung durch Prozesse und Kompetenzen
  • IT-Werkzeugen zur Unterstützung der organisationalen Umsetzung

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Forschungsschwerpunkt Digitale Zukunft

Laufzeit: 2016 - 2021
Fördervolumen gesamt: 1,9 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 842.225 Euro
Gefördert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Das Ziel unseres Forschungsschwerpunkts ist es, die wissenschaftlichen Grundlagen für ein Gesamtkonzept „Digitale Zukunft“ für Arbeitgeber, Arbeitnehmer, Selbstständige und Privatpersonen zu entwickeln, um sie bei der aktiven Gestaltung des digitalen Wandels zu unterstützen. Unsere Forschung basiert auf einem integralen Konzept. Diesem Forschungsansatz folgend identifizieren wir, wo der digitale Wandel stattfindet, wollen seine Mechanismen verstehen und Methoden erarbeiten, um Menschen in der Berufswelt und im Privatleben vorzubereiten und zu begleiten.

Die Digitalisierung ist ein technologischer Prozess, der zu revolutionären Veränderungen in allen Lebensbereichen führt. Hinter diesem Oberbegriff verbergen sich sehr heterogene Entwicklungen. Beispielsweise wird  die durch die digitale Technik ermöglichte hohe Flexibilität im Arbeitsleben sowohl negativ, als ständige Erreichbarkeit und Entgrenzung von Arbeit, als auch positiv, als Zeitsouveränität mit neuen Freiheiten und Möglichkeiten, wahrgenommen. Eine einheitliche Bewertung der Auswirkungen sowie Trendprognosen zu den vom digitalen Wandel betroffenen Lebensbereichen und Geschäftsmodellen sind außerordentlich schwer.

Fast unbeachtet ist bislang, dass die technischen Entwicklungen auch aktive Gestaltungsmöglichkeiten für eine moderne und erwachsene Form des digitalen Lebens und Arbeitens eröffnen. Es existieren Studien zur Reife und den möglichen Folgen der Digitalisierung von Prozessen. Es lässt sich jedoch kein eindeutiger Trend zu den Beschäftigungseffekten feststellen. Das heißt, es sind nicht die technischen Innovationen, die deterministisch eine bestimmte Richtung und Ausformung des digitalen Wandels erzwingen, sondern vielmehr zeichnet sich eine Pluralität und Gestaltbarkeit zukünftiger (Arbeits-)Welten ab. In den Projekten des Forschungsschwerpunkts werden die Gestaltungsmöglichkeiten einer digitalen Zukunft untersucht und dabei sowohl die Potentiale als auch die Risiken adäquat berücksichtigt.

In interdisziplinären Teams arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Universitäten Paderborn und Bielefeld, in der Startphase aus den Bereichen Betriebswirtschaft, Elektrotechnik, Informatik, Psychologie und Soziologie, zusammen. Diese fächerübergreifende Arbeit schafft die Voraussetzungen für einen neuen Zugang zur den möglichen zukünftigen Szenarien. Die enge Kooperation von unterschiedlichen Fachexperten erlaubt somit eine umfassende Erforschung der verschiedenen Komponenten sozio-technischer Systeme – und zwar nicht nur isoliert für einzelne Aspekte sondern in den jeweiligen systemischen Zusammenhängen.

Projektleitung: Prof. Dr. Gregor Engels (Sprecher), Universität Paderborn und Prof. Dr. Günter W. Maier (stellv. Sprecher), Universität Bielefeld

Projektbeteiligte Universität Bielefeld: Prof. Dr. Martin Diewald und Prof. Dr.-Ing. Ulrich Rückert
Projektbeteiligte Universität Paderborn: Prof. Dr. Johannes BlömerProf. Dr. Martin SchneiderProf. Dr. Eckhard Steffen

Rapide Erklärbare Künstliche Intelligenz für Industrieanlagen (RAKI)

Laufzeit: 01.09.2019 - 19.06.2022
Projektvolumen gesamt: 1,9 Mio. Euro
Projektvolumen der Universität: 414 543 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

RAKI entwickelt neuartige Verfahren um skalierbare nachvollziehbare Machine Learning-Verfahren mit „humans in the loop“ zu entwickeln.

Im Fokus des Projekts steht die skalierbare KI-getriebene Optimierung der Konfiguration und des Betriebs von Industrieanlagen sowie der notwendigen Produktionslogistik.

Verteilte Implementierungen ermöglichen die Verarbeitung großer Datenmengen für die automatische Generierung von Erklärungen. Die Entwicklungs- und Anwendungspartner AI4BD und Siemens planen die Verwendung von wesentlichen Teilen des RAKI-Frameworks nach der Produktisierung in ihre Plattformen CBR und Mindsphere. Das Ergebnis von RAKI bildet die Grundlage für neuartige Datenprodukte wie KI-getriebene interaktive Konfigurationssoftware für Industrieanlagen, die eine skalierbare Entwicklung von Smart Services in der industriellen Produktion ermöglicht.

Projektleitung: Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo der Universität Paderborn

Projektpartner: AI4BD Deutschland GmbH, Siemens AG, Leipzig Universität

Nachwuchsgruppe "Synergetische Kombination von datengetriebenen und modellbasierten Methoden zur Anwendung auf regelungstechnische Probleme" (DART)

Laufzeit: 01.07.2020 bis 30.06.2024
Fördervolumen gesamt (Universität): 1.591.507 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Im Zuge der Digitalisierung erfahren künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aktuell eine hohe Aufmerksamkeit seitens Wissenschaft und Industrie. In der Regelungstechnik, werden bereits datengetriebene Verfahren eingesetzt, jedoch vorwiegend als Alternative zur physikalischen Modellierung dynamischen Verhaltens bzw. zu fachspezifischen Methoden des Regelungs- und Steuerungsentwurfs oder in einer pragmatischen einfachen Kombination.

Das Ziel der Nachwuchsgruppe „DART – Datengetriebene Methoden in der Regelungstechnik“ ist es daher, neuartige hybride Methoden für regelungstechnische Probleme zu entwickeln, indem die bewährten physikalisch motivierten Verfahren mit den modernen datengetriebenen Verfahren kombiniert werden und so die größtmögliche Performanz beim Regelungsentwurf erzielt werden kann. Diese hybriden Ansätze gehen weit über einfache, pragmatische Kombinationen hinaus, weil sie auf strukturell gut begründeten Kompositionen aus aufeinander zugeschnittenen Verfahren beruhen, die ihre Vorteile synergetisch vereinen. Dabei werden die typischen Entwurfsschritte wie die Modellierung und Parameteridentifikation des physikalischen Systems, der Beobachterentwurf, die Reglerauslegung sowie die Inbetriebnahme des Reglers adressiert. Dadurch sind wir in der Lage alle Aspekte der klassischen Regelungstechnik gesamthaft durch hybride Ansätze mit datenbasierten Methoden zu erweitern.

Projektleitung: Dr.-Ing. Julia Timmermann, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Erklärbare Diagnostische KI für industrielle Daten (DAIKIRI)

Laufzeit: 2020 - 2021
Fördervolumen gesamt: 1,4 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 500.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Das Forschungsprojekt DAIKIRI zielt auf die erstmalige Entwicklung und Verwendung von automatischen Verfahren für die Semantifizierung von industriellen Daten und die datengetriebene Diagnose von Industrieanlagen ab. Mit Hilfe dieser Verfahren sollen diagnostische selbsterklärende Smart-Services für Industriedaten entwickelt und mit Daten aus realen Anwendungsfällen evaluiert werden. DAIKIRI wird daher KI-Verfahren entwickeln, die selbsterklärend sind und Ergebnisse von KI automatisch verbalisieren und damit transparent machen. Anwendern soll dadurch das Zustandekommen von Ergebnissen nachvollziehbar gemacht werden. Darauf basierende Entscheidungen können somit vertrauensvoll getroffen werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo der Universität Paderborn

Projektpartner: USU Software AG, AI4BD Deutschland GmbH, pmOne AG

Simultanes Entwickeln und Testen von Cyber Physical Systems am Anwendungsbeispiel eines elektrisch angetriebenen autonomen Fahrzeugs (SET CPS)

Laufzeit: 2019 - 2022
Fördervolumen gesamt: 1 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 482.000 Euro 
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung

Wie können autonome Fahrzeuge mit Elektroantrieb als Beispiele für komplexe cyber-physische Systeme schneller, kostengünstiger und ressourcenschonender entwickelt werden? Und wie lässt sich die Sicherheit solcher Fahrzeuge auf der Straße erhöhen? Das Forschungsprojekt soll diese komplexe Fragestellung beantworten.

Bei der Entwicklung von Fahrzeugen sorgen Trends wie das automatisierte Fahren oder die Entwicklung alternativer Antriebe, wie zum Beispiel batteriebetriebene Fahrzeuge, für einen sprunghaften Anstieg der Anforderungen an die zugrunde liegenden Systeme. Bei der Entwicklung solcher Fahrzeuge geht es darum, eine Vielzahl an Zielgrößen wie Verbrauch, Reichweite und Fahrkomfort zu optimieren und die Sicherheit des Systems zu garantieren. Um die Entwicklungsprozesse für Hersteller und Zulieferer verlässlich und ökonomisch zu gestalten und Entwicklungszeiten einhalten zu können, machen sich Forscher und Entwickler auf die Suche nach neuen Ansätzen.

Im Projekt sollen daher intelligente, simulationsbasierte Verfahren entwickelt werden, die den Entwicklungs- und Testprozess komplexer Fahrzeuge verbessern, systematisieren und den Automatisierungsgrad erhöhen. Dazu werden die Auslegung und der Test enger miteinander verzahnt, um bereits in frühen Entwicklungsphasen einen hohen Qualitätsgrad zu erreichen. Hierzu kommen neueste mathematische Methoden aus der Mehrzieloptimierung zum Einsatz, die einer der Kernkompetenzen des Instituts für Industriemathematik ist. So können miteinander konkurrierende Ziele wie Energieeffizienz, Komfort und Kosten gleichzeitig berücksichtigt und darüber hinaus die Sicherheit des Systems gewährleistet werden. Geplant ist, die neuen Verfahren in die Toolkette von dSPACE zu integrieren und anhand eines Beispiels aus der Fahrzeugentwicklung von e.GO zu evaluieren.

Projektleitung: Dr. Sebastian Peitz der Universität Paderborn

Projektpartner: Prof. Dr. Michael Dellnitz der Universität Paderborn, dSPACE, e.GO Mobile AG

FutureLab Power Electronics

Laufzeit: 01.01.2019 – 31.12.2021
Fördervolumen gesamt (Universität): 944.132 Euro
Gefördert durch: BMBF (Initiative "Forschungslabore Mikroelektronik Deutschland" (ForLab))

Das FutureLab Power Electronics  ist auf die Anwendungsforschung an neuen Leistungs-Halbleitern mit hoher Bandlücke ausgerichtet. Zu diesen sogenannten wide-band-gap- (WBG-) Halbleitern zählen vor allem Siliziumcarbid (SiC) und Galliumnitrid (GaN). Hierfür baut das Fachgebiet Leistungselektronik und elektrische Antriebe (LEA) an der Universität Paderborn eine neuartige Laborlandschaft auf, die von der WBG-Schaltungsentwicklung bis hin zum Dauertest entstehender prototypischer Gesamtgeräte alle praktischen Entwicklungsschritte diverser Forschungsprojekte zukunftsgerichtet bedient. Im ForLab FutureLabPE arbeitet LEA mit anderen Hochschulen und Forschungsinstituten, wie dem Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme (ENAS) in Paderborn oder dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie (IISB) in Erlangen, sowie mit verschiedenen Partnern aus der Industrie zusammen. Das Ziel entsprechender Forschungsprojekte ist die Identifikation, Entwicklung und Optimierung von leistungselektronischen Anwendungen, die von den neuen Leistungshalbleiter-Technologien besonders profitieren, sowie auch die Untersuchung von deren Zuverlässigkeit. WBG-Halbleiter bieten dabei ein enormes Potenzial - viele WBG-basierte Anwendungsgeräte können erheblich kompakter und verlustärmer dimensioniert werden als herkömmliche Systeme, die Silizium-Halbleiter nutzen. Ein resultierender höherer Miniaturisierungsgrad sowie eine gesteigerte Energieeffizienz bei niedrigeren Systemkosten ist für viele Anwendungen nicht nur vorteilhaft, sondern oft auch wegbereitend zur Erschließung neuer Performanzklassen und Einsatzgebiete. Besonders aussichtsreiche Anwendungsfelder sind Elektromobilität (OnBoard-, OffBoard Leistungswandler), kompakte Stromversorgungsgeräte für Datencenter und Mobilfunknetze (5G und darüber hinaus), Erneuerbare Energiesysteme (z.B. PV- oder Wind-basiert, Erzeugung, Übertragung, Speicherung, Verteilung), dezentrale Stromversorgungen für Medizinische Anwendungen (CT, MRT, Ultraschall) sowie für die Industrieautomatisierung (z.B. Industrie 4.0).

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim Böcker, Universität Paderborn

Projektpartner: Fraunhofer IISB, Erlangen und Fraunhofer ENAS, Paderborn

Adaptive Regelung nichtlinearer differentiell-algebraischer Systeme aus der Mehrkörperdynamik

Laufzeit: 2017 - 2022
Fördervolumen gesamt: 595.592 Euro
Fördervolumen der Universität: 307.146 Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Ziel des Projekts ist die Entwicklung adaptiver Folgeregelungsverfahren für Systeme von nichtlinearen differentiell-algebraischen Gleichungen mit Anwendung auf unteraktuierte Mehrkörpersysteme. Während die Regelung voll aktuierter Mehrkörpersysteme mit existierenden konventionellen Methoden oft sehr gut möglich ist, fehlen systematische Methoden zur Folgeregelung unteraktuierter Systeme. Letztere besitzen weniger Stellgrößen als Freiheitsgrade und die Systeme können dadurch sehr unterschiedliche systemtheoretische Eigenschaften aufweisen. Typische Beispiele mit großer praktischer Bedeutung sind Systeme mit passiven Gelenken, Kräne, Seilroboter oder Leichtbausysteme mit flexiblen Körpern. Gerade bei komplexeren Systemen, wie beispielsweise bei kinematischen Schleifen oder der Einbindung flexibler Körper, bietet sich oft die Modellierung als differentiell-algebraische Gleichung an. In diesem Projekt soll zunächst durch eine Strukturanalyse eine Charakterisierung wichtiger systemtheoretischer Größen und Eigenschaften, wie etwa Eingangs-Zustands-Stabilität, Index, Relativgrad und interne Dynamik, auf der Basis physikalischer Betrachtungen erfolgen.Probleme im Reglerentwurf ergeben sich dabei insbesondere dadurch, dass im Allgemeinen sowohl der Index des zugrundeliegenden differentiell-algebraischen Modells als auch dessen Relativgrad größer als eins sind und das System eine instabile interne Dynamik besitzen kann. Zur Kompensation des höheren Relativgrads soll der von den Antragstellern Berger und Reis entwickelte Funnel-Beobachter verwendet werden. Die instabile interne Dynamik soll durch eine Vorsteuerung, der eine Modellinversion zugrunde liegt, umgangen werden. Diese Modellinversion soll auf sogenannten Servobindungen basieren, was wiederum zu differentiell-algebraischen Gleichungen führt. Die Leistungsfähigkeit und Implementierbarkeit der entwickelten Methoden sollen fortwährend durch ausgewählte experimentelle Untersuchungen abgesichert werden.

Projektleitung: Jun.-Professor Dr. Thomas Berger der Universität Paderborn

Kryptographiebasierte Sicherheitslösungen als Grundlage für Vertrauen in heutigen und zukünftigen IT-Systemen (Teilprojekt E1 im SFB1119 CROSSING)

Laufzeit: 07/2018 - 06/2022
Projektvolumen gesamt (Teilprojekt E1): 516.200 Euro
Projektvolumen der Universität: 302.500 Euro
Gefördert durch: DFG

Sicherheit ist ein zentraler Aspekt in Softwaresystem und damit auch besonders für in "Intelligente Technische Systeme". Digitale Angriffe werden immer leistungsfähiger, besonders mit künftigen Quantencomputern. Kryptographie ist essentiell für die Entwicklung von sicheren und vertrauenserweckenden IT-Systemen. Daher werden im SFB 1119 CROSSING and der TU Darmstadt kryptographiebasierte Sicherheitslösungen für langfristige vertrauenswürdigen Computerumgebungen erforscht.

Das Teilprojekt E1 wird von den Arbeitsgruppen von Prof. Eric Bodden an der Universität Paderborn und von Prof. Mira Mezini an der TU Darmstadt geleitet. Im Teilprojekt E1 liegt der Fokus auf der sicheren Integration von kryptographischer Software. Das im Teilprojekt entwickelte Krypto-Assistenten-Tools CogniCrypt ermöglicht bereits die Generierung von sicherem Code für gängige kryptographische Aufgaben und die statische Analyse auf die korrekte Implementation von Krypto-APIs wie die Java Cryptographic Architecture , Bouncy Castle und Tink. 

Auf Basis von CogniCrypt werden automatisierte Verfahren zur Verwendung von Kryptographie umgesetzt, um den sicheren Einsatz von Kryptographie zu unterstützen.

Projektleitung: Prof. Eric Bodden (für Teilprojekt E1), Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn

Sprecher des SFB1119: Prof. Marc Fischlin, TU Darmstadt

Intelligente Benutzerunterstützung für Schwachstellenanalyse (IntelliScan)

Laufzeit: 15.09.2017 – 15.04.2022
Fördervolumen gesamt (Universität): 451.329 Euro
Gefördert durch: Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Gefördert werden Wissenschaftler/innen in der IT-Sicherheit an verschiedenen Universitäten und Hochschulen in Nordrhein-Westfalen zum Thema „Human Centered Systems Security“. IntelliScan ist eines der fünf geförderten Forschungstandems. Es konzentriert sich auf die Schwachstellenanalyse.

Aktuelle automatisierte Werkzeuge zur Schwachstellenanalyse sind oft schwer zu benutzen und zudem nicht oder nur schwer erweiterbar und können somit nur schwerlich auf neue Nutzungskontexte angewendet werden. Ziel des Projekts „IntelliScan“ ist es daher, neuartige Benutzerunterstützung für solche Werkzeuge zu erforschen und mittels Nutzerstudien zu bewerten und weiter zu entwickeln. In Folge sollen Werkzeuge zur Schwachstellenanalyse für übliche Entwickler einfach zu nutzen und auch erweiterbar sein. Die Programmanalyse soll so von einer Technologie für Spezialisten zu einer Standardtechnik werden.

Projektleitung: Prof. Dr. Eric Bodden, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn und Prof. Dr. Matthew Smith, Universität Bonn

Zukunftssicherung des Soot Rahmenwerks für Programmanalyse und -transformation (FutureSoot)

Laufzeit: 01.03.2018 – 28.02.2022
Fördervolumen gesamt (Universität): 395.400 Euro
Gefördert durch: DFG

Soot ist das wohl weltweit beliebteste Rahmenwerk zur Analyse und Transformation von Java- und Android-Programmen. Über seine mehr als fünfzehnjährige Lebensdauer hinweg sind unzählige wissenschaftliche Werkzeuge entstanden, die direkt auf Soot aufbauen. Das Soot Rahmenwerk bietet diesen Werkzeugen hiermit eine gemeinsame Implementierungsplattform, was die Vergleichbarkeit der einzelnen Ansätze stark erhöht, und die Implementierung der einzelnen Werkzeuge stark beschleunigt. Das geplante Vorhaben hat es zum Ziel, das Soot Rahmenwerk in die richtige Bahn zu lenken, um auch über die Projektförderung hinaus seine Wartung für lange Zeit zu garantieren. Aus diesem Grunde umfasst das Projekt die Entwicklung eines Nachhaltigkeitskonzepts, den Aufbau und weiteren Ausbau einer verlässlichen Build-and-Test-Infrastruktur, sowie weitere Arbeiten zur stärkeren Modularisierung der Kernkomponenten. Die geplanten Arbeiten sollen bewirken, dass Soot in Zukunft einfacher zu warten sein wird, nach einem erprobten und wohldokumentierten Plan gewartet wird, und soll außerdem mittels Workshops die hauptsächlichen Interessenvertreter der Soot-Community zusammenbringen und unter diesen die weitere Wartung und Weiterentwicklung koordinieren.

Projektleitung: Prof. Dr. Eric Bodden, Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn und Professor Dr. Rüdiger Kabst, Universität Paderborn

Acoustic Sensor Networks

Laufzeit: 2020 - 2023
Fördervolumen gesamt (Universität): 283.500 Euro
Gefördert durch: DFG

Drahtlose Sensornetzwerke (WSN) sind als generisches Konzept gut erforscht worden. In diesem Projekt, das Teil einer DFG-Forschergruppe ist, beschäftigen wir uns mit den Besonderheiten drahtloser akustischer Sensornetzwerke. Einerseits hängt die Erfüllung einer Datenerfassungsaufgabe nicht nur von der akustischen Umgebung ab, sondern auch von den verfügbaren Kapazitäten der Sensorknoten (Mikrofone, Energie). Andererseits hängt die Datenverarbeitung in erster Linie von den verfügbaren Rechen- und Kommunikationsressourcen ab, die der geforderten Qualität der Datenerfassungsaufgabe entsprechen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswahl der Algorithmen, die hauptsächlich von der jeweiligen Szene abhängt (z.B. einzelne oder mehrere Quellen). Da akustische Anwendungen ein hohes Auflösungsvermögen erfordern und eine akustische Signalverarbeitungsaufgabe und ein Sensornetzwerk voraussetzen, sind die Schlüsselfragen, welche Sensoren akustische Daten aufzeichnen, verarbeiten oder speichern sollen und welcher Algorithmus auf welchem Knotenpunkt ausgeführt werden soll.

Projektleitung: Prof. Dr. Holger Karl, Universität Paderborn

Network-Informed Control - Control-Informed Network (NICCI)

Laufzeit: 2017 - 2021
Fördervolumen gesamt (Universität): 270.500 Euro
Gefördert durch: DFG

Der Begriff "Cyber Physical System" bezieht sich auf die Verbindung von Sensoren, Aktoren und Reglern des Regelkreises über ein Netzwerk. In diesem Projekt versuchen wir, einen Controller und eine Einheit zur Verwaltung der Netzwerkressourcen getrennt zu entwerfen, aber dennoch tauschen sie Anforderungsfähigkeiten und Konfigurationsnachrichten aus. Das Projekt zielt insbesondere auf die drahtlose Kommunikation ab, bei der die Netzwerkbenutzer innerhalb einer drahtlosen Zelle verbunden sind, die von einer Einheit zur Verwaltung der Funkressourcen verwaltet wird. Eine der Hauptherausforderungen wäre angesichts der begrenzten Datenrate, der Verzögerungen und der fehlerhaften Übertragung die Frage, wie ein sicherer und zuverlässiger Betrieb des systemgesteuerten drahtlosen Visa-Netzwerks gewährleistet werden kann.

Projektleitung: Prof. Dr. Holger Karl, Universität Paderborn

Algorithmen für programmierbare Materie in einem physiologischen Medium (PROGMATTER)

Laufzeit: 2018 bis 2021
Fördervolumen gesamt: 259.139 Euro
Fördervolumen der Universität: 200.206 Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von neuen Modellen und Algorithmen für Schwärme eigenständiger Nano-Roboter, d.h. Gruppen winziger aktiver Einheiten mit stark eingeschränkten individuellen Fähigkeiten, die als Schwarm in physiologischen Umgebungen operieren.

Bei der Entwicklung neuer Modelle werden Fragestellungen berücksichtigt, die in der Vergangenheit nicht oder nur unvollständig betrachtet wurden: Wie können die Nano-Roboter Energie gewinnen, speichern und nutzen (Energiemanagent)? Welche realistischen Modelle (angelehnt an physikalische, biologische oder chemische Prozesse in der Natur) können eine nicht-lokale Kommunikation zwischen einer Gruppe von Nano-Robotern ermöglichen ? Welche Modelle erlauben den Ausfall und die Reparatur fehlerhafter Nano-Roboter durch intakte Nano-Roboter (Fehlertoleranz)?

Algorithmisch ist das Leader-Election Problem ein Schlüsselproblem, dessen Lösung die Lösung anderer wichtiger Probleme durch einen Schwarm von Nano-Robotern erst möglich macht. Die im Projekt entwickelten Modelle werden hinschtlich ihrer Fähigkeiten untersucht, das Leader-Election Problem effizient zu lösen. Aufbauend darauf werden Lösungen für weitere wichtige Aufgabenstellungen entwickelt: Ein Schwarm Nano-Roboter soll eine Umgebung vollständig durchsuchen und ggf. wichtige Positionen in der Umgung markieren (Exploration). Ein Schwarm Nano-Roboter soll ein Objekt in seiner direkten Umgebung schnellstmöglich umhüllen (Umhüllung). Ein Schwarm Nano-Roboter soll einen Weg von einem Startpunkt zu einem Zielpunkt seiner Umgebung formen (Transport).

Für alle entwickelte Modelle werden durch untere Schranken (und ggf. Unmöglichkeitsresultate) die Grenzen der jeweiligen Modelle aufgezeigt.

Die algorithmischen Ergebnisse werden dann erweitert, um Aspekte wie Robustheit gegenüber Ausfällen von Nano-Robotern und Schwärmen mit unterschiedlichen Nano-Robotern sowie die Lösung obiger Probleme in dreidimensionalen Umgebungen zu untersuchen.

Projektleitung: Prof. Dr. Christian Scheideler, Universität Paderborn, Deutschland und Prof. Shlomi Dolev, Ben Gurion University of the Negev, Israel

Intelligentes Assistenzsystem zur Unterstützung der digitalen Transformation von Geschäftsmodellen – Smart GM

Laufzeit: 01/2020 bis 12/2022
Fördervolumen gesamt: 1,4 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 836.000 Euro
Gefördert durch: Europäische Union und Land Nordrhein-Westfalen

Die Fähigkeit, innovative Geschäftsmodelle für die eigenen Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, ist von zentraler Bedeutung für jedes Unternehmen. Gleichzeitig tun sich jedoch insbesondere viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) schwer damit, den abstrakten Begriff „Geschäftsmodellinnovation“ mit Leben zu füllen, d. h. Geschäftsmodellinnovationen zielgerichtet und systematisch zu entwickeln. Dadurch steigt das Risiko, dass innovative Produkte und Dienstleistungen nicht erfolgreich vermarktet werden – was wiederum der Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen schadet und dadurch Arbeitsplätze sowie gesellschaftlichen Wohlstand gefährdet. Genau hier setzt dieses Projekt an. In dem Projekt Smart GM arbeiten im SICP - Software Innovation Campus Paderborn das SI-Lab der Universität Paderborn, die Lehrstühle Kundisch, Hüllermeier und Wünderlich und die Unternehmen myconsult, UNITY, WP Kemper und aXon gemeinsam an einem Assistenzsystem, das seinen Nutzern passende innovative Geschäftsmodellideen vorschlägt. Grundlage dafür sind zum einen eine umfangreiche Wissensbasis zu Geschäftsmodellen, zum anderen eine künstliche Intelligenz. Die KI-Algorithmen sollen aus der großen Zahl möglicher Kombinationen zielgerichtet neue Ideen erzeugen. Anschließend werden diese auf einer öffentlichen Crowd-Plattform sowie von Kunden und Experten bewertet. Mit steigender Zahl an Bewertungen wird auch die Qualität neuer Geschäftsmodellvorschläge des Assistenzsystems erhöht.

Das Projekt Smart GM kombiniert erstmalig Kompetenzen und Methoden aus den Bereichen Geschäftsmodellinnovationen, Technikakzeptanz, maschinellem Lernen, (Crowd-basierter) Bewertung von Ideenqualität sowie computergestützter Ideengenerierung für die Entwicklung von Geschäftsmodellinnovationen und ebnet damit den Weg für eine neue Generation von Geschäftsmodellinnovationsmethoden – von passiver Unterstützung zu aktiver Assistenz.

Projektleitung: Prof. Dr. Dennis Kundisch der Universität Paderborn

TheaterLytics

Laufzeit: 01.06.2019 - 31.05.2022
Fördervolumen gesamt: 652.000 Euro
Fördervolumen der Universität: 414.000 Euro
Gefördert durch: Land Nordrhein-Westfalen zur Förderung von digitalen Modellregionen, gem. Runderlass des Ministeriums für Wirtschat, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes NRW

Ein gutes kulturelles Angebot ist nicht der alleinige Garant für den Erfolg einer Kultureinrichtung. Jeden Tag müssen viele Entscheidungen getroffen werden, welche die Besucherzufriedenheit, aber auch die wirtschaftliche Situation des Betriebes betreffen. Meistens passiert dies auf persönlichen Erfahrungen. Mit dem Projekt TheaterLytics soll erstmals ein Entscheidungsunterstützungssystem für das datenbasierte Erlösmanagement und die Angebotsgestaltung entwickelt werden.

Besonders die Prognose der Auslastung von Kulturveranstaltungen ist eine große Herausforderung für Veranstaltungsplaner. Zu viele Einflussfaktoren spielen hier eine Rolle: Ferien, Wetter, Wochentage und auch das Genre sind nur ein paar wenige Faktoren, die nicht simultan berücksichtigt werden können. Mit dem Projekt wird den Veranstaltungsplanern ein IT-Werzeug für die zielgenaue Planung zur Seite gestellt.

Ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) für das datenbasierte Erlösmanagement und die Angebotsgestaltung wird konzipiert und prototypisch in Software umgesetzt. Sowohl Besucher, als auch Nichtbesucher werden befragt, um eine Datenbasis zu schaffen. Aufbauend darauf werden dann Methoden und Modelle zur Auslastungsprognose entwickelt, um eine bessere Planung von Ressourcen und Kapazitäten gewährleisten zu können. Auch Methoden und Modelle für die Veranstaltungsterminierung, das Saalmanagement und die Preisgestaltung werden entwickelt.

Projektleitung: Prof. Dr. Dennis Kundisch der Universität Paderborn

KI für die Arbeitswelt des industriellen Mittelstands (KIAM)

Laufzeit: November 2020 - Oktober 2025
Fördervolumen gesamt: 10,7 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 743.000 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Mit der Technologie „Künstliche Intelligenz“ (kurz: KI) werden weitreichende Potenziale und Chancen einer Transformation der industriellen Wertschöpfung verbunden. Dabei wird KI nach wie vor als vorwiegend technische Option wahrgenommen. Ein Verständnis von KI im Arbeitskontext als umfassende sozio-technische Herausforderung ist ansatzweise etabliert. Bis dato fehlt jedoch eine ganzheitlich aufgestellte und mittelstandsnah agierende Arbeitsforschung im Kontext KI, die Lösungs- und Anwendungswissen bereitstellt. Dieser Diskrepanz wird in diesem Projekt begegnet.  Grundlage dafür ist ein umfassender Themenzugang durch die Verbindung von Mensch – Organisation – Technologie und ein lösungs- und transferorientierter Fokus in der Umsetzung. Das Ziel ist ein regionales Kompetenzzentrum „KI in der Arbeitswelt des industriellen Mittelstands“ (KIAM). Es soll als Anlaufstelle fungieren für Unternehmen und alle weiteren Akteure der industriellen Arbeitswelt. 

Kompetenzmanagement, Mitarbeiterbeteiligung und Technologieakzeptanz

Künstliche Intelligenz wird die Arbeitswelt grundlegend verändern: KI-Systeme unterstützen Arbeitsprozesse, übernehmen Aufgaben und schaffen neue Arbeitsfelder. Die Identifikation von Einsatzmöglichkeiten und die Entwicklung konkreter Lösungen stellen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen, wie beispielsweise fehlende Fachkräfte oder unklare organisationale und technologische Voraussetzungen. Das Kompetenzzentrum KIAM führt Erkenntnisse der Arbeitsforschung in diesem Zukunftsfeld zusammen. Themenschwerpunkte sind beispielsweise Arbeitsplatzgestaltung, Kompetenzentwicklung und Change Management. In Leuchtturmprojekten entwickeln Forschungseinrichtungen und Unternehmen konkrete Lösungen, in denen KI-Technologien für unterschiedliche Anwendungsfelder verfügbar gemacht werden. 

Transfer in den Mittelstand

Die Ergebnisse und Erfahrungen aus den Leuchtturmprojekten sollen für kleine und mittlere Unternehmen verfügbar gemacht werden. Dazu werden eine Informationsplattform aufgebaut, gute Beispiele aufbereitet sowie Veranstaltungen und Workshops durchgeführt. In Weiterbildungen werden Beschäftigte für den Einsatz von KI-Technologien qualifiziert. In Transferprojekten können Unternehmen in Kooperation mit einer Forschungseinrichtung neue KI-Technologien nutzen, um konkrete Herausforderungen in ihrem Betrieb zu lösen. Dabei unterstützen Transferpartner des Kompetenzzentrums wie beispielsweise owl maschinenbau und die OstWestfalenLippe GmbH.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersität Paderborn

Agile Teamarbeit durch Prädiktives Kompetenzmanagement (PredicTeams)

Laufzeit: 10/2020 - 09/2023
Fördervolumen gesamt: 2,4 Mio. Euro
Fördervolumen der Universität: 456.000 Euro
Gefördert durch: Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfahlen

Das Projekt PredicTeams hat das Ziel, ein praxisorientiertes Framework für ein prädiktives Kompetenzmanagement für agile Teams zu entwickeln, das Unternehmen in die Lage versetzt, den Übergang zu agiler Teamarbeit in digitalen Arbeitswelten zu bewältigen. Konkrete Ziele sind im Einzelnen:

  • Identifikation und Operationalisierung von Kompetenzen für agile Teamarbeit im Kontext digitaler Arbeitswelten Verfügbarmachen einer Datenbank mit Instrumenten zur Messung relevanter Kompetenzen
  • Methode zur Vereinfachung des Erhebungsprozesses der Kompetenzbewertung mittels semantischen Sprachanalyse
  • Methodik zur Analyse von Kompetenzprofilen
  • Show-Case-Anwendungen zur Erfassung von Kompetenzen mithilfe der semantischen Textanalyse sowie zur Analyse von Kompetenzprofile auf Basis der Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis
  • Modelle und Methoden sowie ein Leitfaden zur Gestaltung eines prädiktiven Kompetenzmanagements und zukunftsgerichtetem Teamstaffing

Die Ziele werden dadurch erreicht, dass State-of-the-Art-Messinstrumente und -Methoden in der Personal- und Organisationsforschung sowie der empirischen Methodik aufgegriffen, weiterentwickelt und für eine Anwendung im Unternehmen adaptiert und anhand von Testdaten erprobt werden.Dabei werden Daten zu Kompetenzen von Mitarbeitenden ausgewertet, zum Teil neu erhoben mit dem Ziel einer deutlichen Dimensionsreduktion. Exemplarische Datenauswertungen sollen umgesetzt und evaluiert werden. Neben der Identifikation der wichtigsten Kompetenzen soll das Verfahren der Kompetenzerfassung radikal vereinfacht werden von einer einmal jährlich schriftlichen Stellungnahme zur laufenden Erhebung mittels Spracheinschätzung und Textanalyse.Durch die geplanten Maßnahmen wird die Grundlage für eine zeitlich effiziente Erhebung und Analyse der Kompetenzen in Unternehmen geleistet, die dem neusten Stand der Technik entspricht. Die zu entwickelnden Methoden und Modelle sollen Unternehmen dazu befähigen, statt einem verwaltenden Kompetenzmanagement in Zukunft prädiktives Kompetenzmanagement zu betreiben. Das Projekt ist sowohl praktisch als auch wissenschaftlich innovativ, da prädiktives HR Analytics zwar viel diskutiert wird, jedoch noch in den Kinderschuhen steckt.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersität Paderborn

Flexible Monitoring- und Regelsysteme für die Energie- und Mobilitätswende im Verteilnetz durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz (FLEMING)

Laufzeit: 01.09.2019 - 31.08.2022
Fördervolumen gesamt: 5.861.703 Euro
Fördervolumen der Universität: 571.336 Euro
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, Förderkennzeichen: 03EI6012F

Ziel des Projektes FLEMING ist 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 somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland beizutragen.

Der Fokus der deutschen Klima- und Energiepolitik liegt auf einer massiven und flächendeckenden Einbindung von Anlagen zur Gewinnung erneuerbarer Energien sowie auf einer Integration von Ladesäulen für Elektromobilität in das bisherige Stromnetz. Die hieraus resultierenden zahlreichen Lastschwankungen – z.B. durch dezentrale Solaranlagen – sowie die zeitlich und räumlich konzentrierte Energienachfrage durch Ladeinfrastruktur (eMobility) führen zu einer sehr großen Belastung der elektrischen Betriebsmittel und Komponenten bis hin zu einer Überlastung. Gleichzeitig sind die Netzbetreiber einem steigenden Effizienz- und Kostendruck ausgesetzt.

Aktueller Netzzustand von kritischer Relevanz

Um die Ziele der Energie- und Mobilitätswende bei gleichbleibender Versorgungsqualität zu erreichen, benötigen die Netzbetreiber einerseits ein verbessertes Verständnis des aktuellen Zustandes des vorhandenen Netzes und seiner Komponenten (Monitoring). Dadurch können potentielle Schäden und Anlagenausfälle frühzeitig erkannt bzw. vorhergesagt oder durch verbesserte Regelung vermieden werden. Andererseits werden geeignet genaue, zuverlässige und leicht nachrüstbare Sensoren zur Regelung im Rahmen eines intelligenten Lastmanagements benötigt. Dies ermöglicht erst eine flexiblere Netznutzung unter der Ausnutzung von temporärem Überlastpotenzial und somit den flächendeckenden Ausbau der zukünftig benötigten Energieverteilungs-Infrastruktur, insbesondere im Hinblick auf eine stark zunehmende Elektrifizierung des Automobilsektors.

Das Szenario verlangt nach einem durchgängigen Einsatz von Sensorik, Informations- und Kommunikationssystemen zur Erfassung der nötigen Daten der einzelnen Netzbetriebsmittel und -komponenten. Bisher verfügbare Sensorlösungen zur Zustandsüberwachung werden ausschließlich in Nischen- oder Randanwendungen eingesetzt. Ein durchgängiger Einsatz scheitert zurzeit an zu komplexem Engineering sowie einer begrenzten Lebensdauer und Leistung der Sensorsysteme, so dass diese nur für einfache Überwachungsaufgaben meist einzelner Betriebsmittel genutzt werden können. Weiterhin steht bisherige Sensorik in der Regel nur für Anlagen eines Herstellers zur Verfügung, so dass eine Übertragbarkeit nicht möglich und eine generische, systemweite Datenanalyse massiv erschwert ist. Das Vorhaben soll den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessern. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln.

Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Beverungen der Universität Paderborn und Prof. Dr. Eyke Hüllermeier der Universität Paderborn

Projektpartner: ABB AG Forschungszentrum Deutschland, Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. (FIR) aus Aachen, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), SÜC Energie und H2O GmbH aus Coburg sowie Heimann Sensor GmbH

OWL.Kultur-Plattform

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022
Fördervolumen gesamt: 1.100.000 Euro
Fördervolumen der Universität: 242.824 Euro
Gefördert durch: Europäische Union und das Land Nordrhein-Westfalen

Die interaktive, multimodale OWL.Kultur-Plattform soll das kulturelle Angebot der Region bündeln und künftig besser sicht- und nutzbar machen sowie möglichst viele Schnittstellen zu bereits bestehenden Systemen und anderen Diensten einrichten. Sie richtet sich an Kulturanbieter, Kulturvermittler sowie Nutzer der Kulturangebote und ermöglicht, passende Kulturangebote mittels individualisierter Filtermöglichkeiten zu finden, Kulturakteure auch bereichsübergreifend besser miteinander zu vernetzen, die Sichtbarkeit des Ehrenamts und der Vereine zu stärken, regionale Grenzen zu überwinden und – insbesondere für den ländlichen Raum – Mobilität zu gewährleisten, um so auch hier Kulturteilhabe für alle zu ermöglichen. Kulturakteure profitieren von der OWL.Kultur-Plattform, da diese zudem Unterstützungsleistungen für die Organisation von Kulturveranstaltungen und -projekten bereithält. Somit kann dieses intelligente, zielgruppenspezifische und nutzerorientierte Assistenzsystem einen Beitrag dazu leisten, OWL als Kulturmarke zu etablieren, indem das Kulturpublikum die Kulturregion OWL stärker als Ganzes wahrnimmt.

Projektleitung: Prof. Dr. Daniel Beverungen der Universität Paderborn

Projektpartner: OstwestfalenLippe GmbH, Bielefeld, aXon Gesellschaft für Informationssysteme mbH, Paderborn

EcoDrive

Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2021
Fördervolumen gesamt: aufgrund von Vertragsbedingungen nicht veröffentlicht
Fördervolumen der Universität: aufgrund von Vertragsbedingungen nicht veröffentlicht
Gefördert durch: IHK Cottbus

Die effiziente Nutzung der Ressourcen ist auf gesellschaftlicher Ebene die Voraussetzung für das Gelingen des Klimaschutzes und somit für die Maximierung des Wohlstands. Auf Ebene der Unternehmer ist es die Voraussetzung für kosteneffizientes Wirtschaften. Dennoch entsteht auf betrieblicher Ebene oft ein Prinzipal-Agenten Konflikt. Unternehmer stehen vor der Frage, wie sie ihre Mitarbeiter zu einer effizienten Nutzung der ihnen zur Verfügung gestellten, betrieblichen Ressourcen bewegen können.

Dieses Problem manifestiert sich insbesondere in der Verkehrsbranche. Der Straßenverkehr trägt in Deutschland einen erheblichen Teil zum Treibhausgasausstoß bei. Während der Kraftstoffverbrauch im Personenverkehr insgesamt rückläufig ist, legt der Güterverkehr in den letzten Jahren weiter deutlich zu. Viele Logistikdienstleister nutzen daher sogenannte Telematik Systeme um ihre Fahrer zu einem umweltschonenden und kostensenkenden Fahrverhalten anzuregen. 

Mit Hilfe von Feldexperimenten an Berufskraftfahrern erforschen wir, wie Unternehmer Telematik Systeme einsetzen müssen um möglichst effizient, effektiv und nachhaltig eine Verbesserung des Fahrverhaltens zu erzielen. Dabei nutzen und überprüfen wir insbesondere Ansätze der Verhaltensökonomie zu intrinsischer/extrinsischer Motivation, Turnieren, Anreizsystemen etc.. Mit Hilfe eines kleinen Vorläuferprojekts in Form einer Masterarbeit, konnte gezeigt werden, dass bereits die bloße Information über das eigene Fahrverhalten zu einer Einsparung von bis zu 1 Liter auf 100 Kilometer führen kann.

Projektleitung: Prof. Dr. Kirsten Thommes der Unviersität Paderborn

Partner: BTU Cottbus Senftenberg (Dr. Christin Hoffmann, Dr. Jadranka Halilovic) sowie diverse Nutzfahrzeug- und Telematikhersteller

Nutzbare Restlebensdauer neuer und bereits genutzter technischer Systeme unter instationären Bedingungen (REASON)

Laufzeit: April 2021 bis März 2024
Fördervolumen gesamt: 603.220 Euro
Fördervolumen der Universität: 307.686 Euro
Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Das Projekt zielt darauf ab, ein Verfahren zur Prognose der nutzbaren Restlebensdauer von Systemen zu entwickeln, welche unter instationären Bedingungen, wie zum Beispiel variierenden Lasten und Drehzahlen betrieben werden. Daher werden klassische datengetriebene und modellbasierte Verfahren der Ingenieurwissenschaften mit Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz kombiniert. Diese hybride Kombination soll genutzt werden, um Betriebsbedingungen zu kategorisieren, Versagensmodi zu identifizieren und um die nutzbare Restlebensdauer von technischen Systemen vorherzusagen. Außerdem sollen diese Methoden für die Prognose der nutzbaren Restlebensdauer für bereits genutzte Systeme eingesetzt werden, die mit geeigneten Sensoren nachgerüstet wurden, aber keine Sensordaten ihrer vergangenen Betriebszeiten aufweisen.

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. habil. Walter Sextro der Unviersität Paderborn und Prof. Dr. Eyke Hüllermeier der Ludwig-Maximilians-Universität

Partner: Prof. Dr. Eyke Hüllermeier, Ludwig-Maximilians-Universität München

Lernen Sie hier die beteiligten Wissenschaftle/rinnen kennen. 

Google Autocomplete Challenge mit Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo über "künstliche Intelligenz"

Universitäten Paderborn und Bielefeld gründen gemeinsames Institut zu künstlicher Intelligenz

Interdisziplinäre Forschungseinrichtungen

Interdisciplinary Research Institute

Heinz Nixdorf Institute: To think ahead of the future

DaSCo

Paderborn Institute for Data Science and Scientific Computing 

PC²

Paderborn Center for Parallel Computing

KET

Kompetenzzentrum für Nachhaltige Energietechnik

SI-Lab

Software Innovation Lab

IFIM

Institut für Industriemathematik

Kooperationspartner

Technology Network

Technology Network "Intelligent Technical Systems OstWestfalenLippe": Industry 4.0 pioneer

Joint Venture

C-LAB: Cooperative Computing and Communication Laboratory

Fraunhofer Institutions

Fraunhofer Institute for Mechatronic Systems Design (IEM)

Joint Venture

L-LAB: Research Centre for Lighting Engineering and Mechatronics

The University for the Information Society