StartseiteLänderEuropaFinnlandVerbundprojekt: OpenSource-Werkzeuge für die Soft- und Hardware der Digitalisierung - ArrowheadTools -; Teilvorhaben: Erforschung von Ansätzen zur automatisierten Maschinendiagnose am Beispiel der Halbleiterfertigung

Verbundprojekt: OpenSource-Werkzeuge für die Soft- und Hardware der Digitalisierung - ArrowheadTools -; Teilvorhaben: Erforschung von Ansätzen zur automatisierten Maschinendiagnose am Beispiel der Halbleiterfertigung

Laufzeit: 01.06.2019 - 31.07.2022 Förderkennzeichen: 16ESE0358S
Koordinator: Technische Universität Dresden - Fakultät Informatik - Institut für Angewandte Informatik - Professur für Technische Informationssysteme

Das Projekt Arrowhead Tools zielt auf Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen für die europäische Industrie ab, um Lücken, die die IT/OT-Integration behindern, zu schließen. Hierzu sollen neue Technologien in eine Open Source-Plattform für Design und Laufzeit-Engineering von IoT und System of Systems (SoS) eingeführt werden. Die Digitalisierung sieht die Integration der Beteiligten in jeweilige Ökosysteme (z.B. Fabrik, Flughafen) vor. Eine solche Integration erfordert den Datenaustausch zwischen diversen lokalen Automatisierungssystemen, die verschiedenen juristischen Personen gehören, und die sich möglicherweise in verschiedenen Ländern innerhalb deren eigener Rechtssysteme befinden. Die gemeinsame Nutzung von Daten ermöglicht eine Optimierung von Produktivität, Rohstoffausbeute, Energieverbrauch und Umweltbelastung usw.; hier liegt die Grundmotivation für eine Automatisierung dieser Abläufe. Zur Unterstützung dieses Ziels befasst sich Arrowhead Tools mit den Schwerpunkten "Entwicklungsverfahren und Werkzeuge für Digitalisierungslösungen in der Industrie" sowie "Schulungsmaterial: Hardware, Software, Tools und Anwendungsunterstützung". Die TU Dresden forscht im Rahmen dieses Projekts an neuartigen Methoden zur automatisierten Maschinendiagnose, beispielsweise neuartige Algorithmen zur multivariate Auswertung von Schadensmerkmalen zur Fehlererkennung und Frühdiagnose von Schäden, um Maschinenausfälle zukünftig vermeiden zu können. Um diese Methoden auch an Bestandsmaschinen erproben und einsetzen zu können, werden zudem Leitlinien zur Nachrüstung dieser Maschinen mit den notwendigen Sensoren erarbeitet. Zudem werden innovative Visualisierungsmethoden verdichteter Maschinendiagnosedaten einen schnellen Überblick über den Gesamtzustand des Fertigungsequipments der Fabriken erlauben.

Verbund: OpenSource-Werkzeuge für die Soft- und Hardware der Digitalisierung Quelle: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Redaktion: DLR Projektträger Länder / Organisationen: Österreich Belgien Schweiz Tschechische Republik Spanien Finnland Frankreich Ungarn Italien Lettland Niederlande Norwegen Polen Portugal Rumänien Themen: Förderung Information u. Kommunikation

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