Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Referenzprojekte

iPRODICT – Die intelligente Fabrik

 

In iPRODICT entwickeln wir  einen intelligenten Ansatz zur teil-automatisierten Anpassung und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Historische Prozessdaten und Echtzeitsensordaten werden genutzt, um den optimalen Prozessablauf vorherzusagen. Durch die Big-Data-Analytik kann der Prozess an die aktuelle Situation angepasst werden. Anwendungen in der Stahlproduktion verdeutlichen die Möglichkeiten für Industrie 4.0 und die Fabrik der Zukunft.

Weitere Infos:

iPRODICT – Die intelligente Fabrik

Projektdauer: 

September 2014 – August 2017

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SAKE – Semantische Analyse komplexer Ereignisse

 

SAKE entwickelt ein modulares Framework für die Verarbeitung von Ereignisdaten. Im ersten  Anwendungsbereich geht es um die rechtzeitigen Erkennung und Vorhersage von Betriebsfehlern in Produktionsanlagen. In einem zweiten Anwendungsfeld geht es um Monitoring und Fehlererkennung in IT-Netzwerken. Dabei werden Semantic-Web-Standards zur Speicherung der Daten sowie zum maschinellen Lernen von Fehlerbeschreibung erprobt.

Weitere Infos:

SAKE – Semantische Analyse komplexer Ereignisse

Projektdauer: 

Dezember 2014 – November 2017

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FERARI – Flexible Event Processing for Big Data Architectures

 

In FERARI geht es um die effiziente und zeitnahe Verarbeitung von Big Data. Das Projekt baut Fortschritte in der sensornahen Verarbeitung zu einem systematischen Ansatz aus. Indem umfangreiche Datentransfers vermieden werden, können die Anforderungen an große zentralen Infrastrukturen gesenkt und der damit verbundene Energieaufwand um Größenordnungen reduziert werden. Gleichzeitig ist durch Beobachtung und Informationsextraktion in Echtzeit und vor Ort ein beachtlicher Zeitgewinn möglich. Anwendungssfelder sind die Betrugserkennung im Telekommunikationsbereich und die Analyse von M2M-Daten.

Weitere Infos:

FERARI – Flexible Event Processing for Big Data Architectures

Projektdauer:

Februar 2014 – Januar 2017

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