Fraunhofer Cluster of Excellence »Cognitive Internet Technologies«

Mit der gebündelten Kompetenz von drei Forschungszentren - bestehend aus insgesamt 13 Fraunhofer-Instituten, darunter dem Fraunhofer IWU - ist das Forschungscluster Cognitive Internet Technologies (CIT) an den Start gegangen, um kognitive Technologien für das industrielle Internet zu entwickeln. Forscher aus unterschiedlichen Disziplinen erarbeiten ein ganzheitliches Lösungsangebot entlang der Wertschöpfungskette vom Sensor über intelligente Lernverfahren bei der Datenverarbeitung bis hin zur Cloud.

Kognitives Internet für die Industrie

In den drei Forschungszentren IoT-COMMS, Machine Learning und Data Spaces entstehen bereits heute Schlüsseltechnologien für eine vertrauenswürdige, robuste Echtzeit-Kommunikation für vertrauenswürdige Datenräume zur kontrollierbaren unternehmensübergreifenden Kollaboration sowie nachvollziehbare, robuste Lernverfahren, basierend auf domänenspezifischem Expertenwissen.

Das CIT befähigt Unternehmen zur zukunftssicheren Gestaltung ihres Geschäfts, indem es Marktzugänge mit kognitiven Lösungen und Produkten eröffnet. Durch diese hochintelligenten Lösungen und Produkte soll die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Unternehmen bewahrt, deren Innovationskraft gestärkt und die digitale Souveränität gesichert werden. Dabei bietet das CIT zu jeder Phase des Transformationsprozesses passgenaue kognitive Lösungen und unterstützt bei der Komplexitätsbeherrschung. Die Unterstützung reicht dabei von der Analyse über die Planung einer zukunftsfähigen Unternehmensstrategie bis hin zur agilen Technologieentwicklung und Erprobung in den zahlreichen Innovations- und Anwendungszentren des CIT.

Das Fraunhofer IWU bringt seine Kompetenzen im Forschungszentrum IoT-COMMS ein.

IoT-COMMS

Infrastruktur der Informationsgesellschaft

Das IoT ist als »Infrastruktur der Informationsgesellschaft« eine der Grundlagen für die digitale Transformation des privaten Lebens und der Wirtschaft. Das Forschungzentrum IoT-COMMs will die Forschung in den Basistechnologien Vernetzung, Lokalisierung und Informationssicherheit vorantreiben und kombinieren, um die Entwicklung auf zwei Schlüsselbranchen für IoT zu fokussieren: Agile und mobile Produktionssysteme im Umfeld der Industrie 4.0 sowie Mobilitätswendungen und autonomes Fahren. Im Fokus stehen insbesondere Robustheit, Störsicherheit und kurze Verzögerungszeiten sowie Informationssicherheit und Authentizität.

Vor allem in den Kernbereichen Vernetzung, Lokalisierung und Informationssicherheit werden disruptive Nutzungsszenarien in den Anwendungsbereichen Produktion und Mobilität erprobt.

 

Fraunhofer IWU ist Forschungspartner im Anwendungsbereich »Agile und mobile Produktionssysteme«

Schwerpunktthemen innerhalb des Anwendungsbereichs sind:

  • Agile und mobile Produktionsverbünde, die sich durch kabellose Kommunikation und Lokalisierung innerhalb der Fabrik autark konfigurieren und temporär auf modulare Art und Weise koppeln (Flexibilisierung der Produktion)
  • Wirkstellennahe Sensoren zur adaptiven Prozessregelung durch kabellose, latenzarme Kommunikation und Datenverarbeitung innerhalb der Maschine (Realisierung von Hochleitungsprozessen)
  • Selbstbeschreibende Schnittstellen und Datenformate zum sicheren Austausch von digitalen Modellen sowie Sensor- und Maschinendaten (Realisierung von Plug-and-Work-Prinzipien durch intelligente Produkt-, Prozess- und Anlagenmodelle)  

Diese Forschungsarbeiten münden in neue mechatronische Konzepte bzw. Systemlösungen und neue Lösungen zur Modellierung/Steuerung von Produktionssystemen.

Projektbeispiele

 

Intelligente Werkzeuge

SmartTool.connect

Vor dem Hintergrund der zunehmenden Selbstregelung der Prozesse mittels intelligenter Maschinen und Komponenten erfordert es aktive Werkzeuge zur ultraschallgestützten Prozessüberwachung und Prozessregelung in der Zerspanung.

 

Intelligentes Umformen

SmartNotch

Eine flexibel einsetzbare Messeinrichtung zur Erfassung von Flächenlasten zwischen Formwerkzeug und Presse während der Produktion hilft, frühzeitig Fehler zu erkennen und einen kostspieligen Maschinenstillstand zu verhindern.