Laufende Projekte


FME

Maschinelle Fakten- und Meinungsextraktion aus natürlichsprachlichen Texten

In der Welt des Online-Shoppings verlassen sich ca. 88 % der Kunden bei der Auswahl von Produkten auf Online-Reviews, wie eine Analyse des Kaufverhaltens zeigt. Dabei sind die gefragten Produktbewertungen meist gar nicht direkt in den Webshops verfügbar. Online-Kunden recherchieren deshalb auf Produktbewertungsseiten, wobei sie dafür die Seite ihres Webshops verlassen. Dabei könnten alle kaufrelevanten Produktinformationen direkt im Webshop verfügbar gemacht werden.

Ein Kunde interessiert sich beispielsweise für den Kauf eines Laptops und überprüft die Sternebewertung eines Gerätes im Online-Shop. Weil eine Komponente dieses Laptops, etwa das Touchpad, bei Konsumenten nicht gut ankommt, ist seine Gesamtbewertung schlechter. Der Kunde arbeitet aber mit der Maus und benötigt kein Touchpad, wird aber von der Bewertung abgeschreckt, weil der Online-Shop keine aufgegliederte Bewertung über Einzelkomponenten anbietet.

Forscher des Studienganges ITS/AISP arbeiten gemeinsam mit dem Salzburger Start-up Unternehmen fact.ai daran, diesen Service zu verbessern. Im Forschungsprojekt FME Fakten- und Meinungsextraktion beschäftigen sich die Experten für Data Mining und Pattern Recognition rund um Stefan Wegenkittl dazu mit den neuesten mathematischen Modellen, Methoden und Algorithmen aus den Bereichen Deep learning, Sentiment Analysis und Hidden Markov Modellen.

In der Forschungsarbeit werden zunächst Online-Expertenberichte zu Produktkategorien gecrawlt und relevante Informationen zu den jeweiligen Produkten und Produktkomponenten extrahiert. Mittels computerlinguistischer Analyse können die Forscher dann Produktkomponenten (Themen), die in Testberichten beschrieben werden, identifizieren. „Dazu wird ein Wortvektormodell trainiert, das auch als Grundlage für die Sentiment-Analyse dient.“, meint Werner Pomwenger. Ausgehend von einem so identifizierten Wortvektormodell kann die Produktbeschreibung (Sätze) mittels Sentiment-Analyse in ein fünf-sterniges Bewertungssystem klassifiziert werden. Um mit dem Verfahren auch unterschiedliche Produkttypen servicieren zu können, werden die Forscher den Algorithmus der in den Webshops implementiert werden kann, weiterentwickeln.

„Wir erreichen mit den maschinellen Verfahren in etwa die selbe Trefferquote wie bei humaner, manueller Zuordnung der Bewertungen zu den einzelnen Produktkomponenten.“, erklärt Cornelia Ferner. Das bedeutet einen enormen Zeitgewinn durch das maschinelle Verfahren bei gleichbleibender Genauigkeit.

Team:                  Stefan Wegenkittl, Cornelia Ferner, Werner Pomwenger (ITS)
                            Emanuel Schattauer, Arnold Keller (Fact Ai KG)
Laufzeit:             Jänner 2015 - August 2017
Budget:              € 288.190,- (gesamt)
                            € 106.000,- (FHS-Anteil)
Fördergeber:      Fact Ai KG (FFG Basisprogramm Start-up - Förderung)
Förderrate FHS: 100 %


RASSA

Reference Architecture for a Secure Smart Grid in Austria

Die künftige Stromversorgung im Smart Grid wird von einer kompletten Umstellung der Stromnetzsteuerung begleitet. Von zentraler Steuerung, hin zu einem intelligent gesteuerten Netz mit einem dezentralen Versorgungssystem.
Hierzu müssen Komponenten und Teilsysteme des elektrischen Energiesystems, die formals isoliert betrieben sind, netzwerktechnisch untereinander verknüpft werden. Umgeben von der geeigneten Softwarearchitektur kann die Interoperabilität des Zusammenspiels sichergestellt sein. Zudem können passende Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen implementiert werden, die kritische Infrastrukturen effektiv gegen Cyber-Angriffe schützen.

Im Forschungsprojekt RASSA‚ Reference Architecture for a Secure Smart Grid in Austria, wird, ausgehend von erforschten Teillösungen bisheriger Smart-Grid-Projekte, erstmals eine Architektur als Referenz für eine österreichische Gesamtlösung entworfen.
Das Projektteam ITS/JRZ baut auf Standards und Konzepte auf, die in Vorprojekten am Josef Ressel Zentrum für Anwenderorientierte Smart Grid Privacy, Sicherheit und Steuerung entwickelt wurden. Im Zuge des EU-Mandates M/490 von CEN-CENELEC-ETSI (Europäisches Institut für Standardisierung im Telekommunikationsbereich), wurde ein Modell entwickelt, das der Refernzarchitektur als Vorlage dient.
Besonderes Augenmerk wird auf Design und Umsetzung der Sicherheitsmaßnahmen und des Datenschutzes gelegt. Aspekte, die gerade im Endkundenbereich von besonderer Bedeutung sind. Forscher des Josef-Ressel-Zentrums am Studiengang ITS bringen ihr Know-How im Schutz der Privatsphäre und in der Generierung benutzerfreundlicher Schnittstelllen ein.

Zusammen mit Projektpartnern wird im Konsortium, das aus relevanten Netzbetreibern, Systemintegratoren, Komponentenlieferanten und Forschungspartner besteht, eine Architektur geschaffen, die eine einfache, nachhaltige und sichere Smart-Grid-Implementierung gewährt, die Freiraum für Ausgestaltung von Lösungen bietet und die volkswirtschaftlich eine breite Akzeptanz finden wird.

Team: Norbert Egger, Dominik Engel, Michael Fischinger, Christian Neureiter
Laufzeit: Juni 2015 – November 2017
Fördergeber: Klima- und Energiefonds
Projektpartner:  AIT Austrian Institute of Technology GmbH
                          SBA Research gemeinnützige GmbH
                          Technische Universität Wien, Inst. für Computertechnik
                          KNG-Kärnten Netz GmbH
                          TINETZ-Stromnetz Tirol AG
                          Technologieplattform Smart Grids Austria
                          Siemens AG Österreich
                          Energie AG Oberösterreich Data GmbH
                          Alcatel-Lucent Austria AG
                          Bundesministerium für Landesverteidigung und Sport (BMLVS)
                          Energieinstitut an der Johannes Kepler Universität Linz
                          Sprecher Automation GmbH


PROMISE

Process Mining for Intrusion Detection in Smart Energy Grids - Sicherheit für Smart Grid Prozesse

Im intelligenten Energienetz interagiert eine Vielzahl komplexer, miteinander verbundener Systeme wie Kraftwerke, Transformatorstationen, Smart Meter oder Stromzähler. Dabei werden sämtliche Aktivitäten des Kommunikations- und Datenaustausches zwischen Netzbetreiber, Energieversorger und Verbraucher protokolliert.
Für den ordnungsgemäßen Betrieb dieser kritischen Infrastruktur sind Sicherheit und Integrität der Systeme und Prozesse von höchster Bedeutung. Abweichungen von üblichen Smart Grid Aktivitäten, zum Beispiel von Geschäftsprozessen des täglichen Energieverbrauchs, können unerlaubte Zugriffe auf diese Systeme darstellen. Das Erkennen von Angriffen in Echtzeit, von Betrugsfällen oder bereits erfolgten unerlaubten Zugriffen (Intrusion und Fraud Detection) ist eine große Herausforderung im Smart Grid.

Im Sondierungsprojekt PROMISE werden Analysetechniken untersucht, die Unregelmäßigkeiten der Stromnetzdaten erkennen und die Rate an Fehlalarmen bisher existierender Techniken verringern. Die Sicherheit der Smart Grid Systeme soll auf globaler Ebene analysiert werden. Derzeit werden Ereignisse nur auf Ebene von Teilsystemen geprüft. Dafür werden im Energiebereich erstmalig Process Mining Techniken verwendet werden, um komplexe Muster und Prozessstrukturen von Smart Grid Aktivitäten zu untersuchen. Weiters werden Möglichkeiten für eine Kombination der Process Mining Methoden mit bereits existierenden Big Data Methoden und Technologien erforscht.

Das Team des Josef Ressel Zentrums/ITS konzentriert seine Forschungsarbeit auf:

  • Auswahl und Beschreibung der Use-Cases basierend auf existierenden Use-Case Sammlungen
  • Erzeugung unterschiedlicher Prozessinstanzen
  • Unterstützung des Forschungsteams der Universität Wien bei der praktischen Umsetzung von  Process Mining
  • Mögliche Kombinationen mit existierenden Intrusion Detection Algorithmen
  • Analyse der Ergebnisse
  • Einbettung der neuen Methoden in bereits existierende Big Data Systeme des Projektpartners  Teradata (Big Data Analytcs Solution Aster)

Partner sind die Forschungsgruppe ‚Workflow Systems and Technology‘ der Universität Wien, Experten im Bereich prozessorientiere Datenverarbeitung, und Teradata, ein österreichisches Unternehmen mit Know-How in Big Data Analytics.

Team: Sebastian Burkhart, Günther Eibl, Dominik Engel, Cornelia Ferner
Laufzeit: September 2015 - Dezember 2016
Budget: € 161.418,- (gesamte Förderung)
             € 52.529,- (FHS Förderanteil)
Fördergeber: FFG, IKT der Zukunft 3. Ausschreibung, Sondierung
Förderquote: 80 %
Projektpartner: Universität Wien, Teradata GmbH


IMP

Intelligent Maintenance Planner & Inspection Knowledge Based Maintenance Management System

Schlagwörter wie „intelligente Fabrik der Zukunft“, „Industrie 4.0“ oder „die vierte industrielle Revolution“ bezeichnen keine zukünftige Entwicklung, sondern sind bereits in der Realität der IKT in Österreich angekommen – auch am Studiengang Informationstechnik & System-Management, wo Forscher des Studienganges gemeinsam mit Projektpartnern unter anderem die Wartungsplanung in Hochleistungsproduktionsprozessen optimieren möchten.

Im Forschungsprojekt IMP – Intelligent Maintenance Planner werden zusammen mit der Ing. Punzenberger COPA-DATA GmbH und der Profactor GmbH Verfahren entwickelt, um Wartungsarbeiten in der industriellen Produktion intelligent zu unterstützen.

Dazu werden Echtzeitdaten von Maschinen und Betrieben analysiert und mit dem typischen Routineablauf verglichen. Durch das Ermitteln von Abweichungen sollen künftige Wartungsarbeiten frühzeitig, noch vor Auftreten der Fehlerzustände erkannt und durchgeführt werden.

„Für jeden bekannten Wartungsfall werden die einzelnen Arbeitsschritte ermittelt und in einer Datenbank bereitgestellt“, sagt Projektleiter und Fachbereichsleiter für Mechatronik und Robotik Robert Merz.

Intuitive Wartung mit Tablets und Google Glasses

Wird ein Wartungsfall detektiert, werden aus den im System verfügbaren, betrieblichen Daten die zeitliche Verplanung und die benötigten Ressourcen für anstehende Reparaturarbeiten abgeleitet, inklusive wirtschaftlicher Randbedingungen und Zielvorgaben wie Arbeitszeiten, Terminvorgaben, Strategien oder Kostenfaktoren. Merz: „Die Werksarbeiter und Reparateure sollen automatisiert zugeteilt werden und sollen ihre Wartungsarbeiten intuitiv durchführen können.“ Zusätzlich zu den mechanischen Werkzeugen werden auch Augmented-Reality-Werkzeuge wie Tablets oder Google Glasses, welche die Maschinen mit dem Internet verknüpfen, eingesetzt, die die Arbeitsschritte mittels Bildern oder Videos darstellen.

Der Projektpartner Profactor GmbH ist Experte im Umgang mit Augmented-Reality-Werkzeugen, die Ing. Punzenberger Copadata GmbH entwirft mögliche Anwendungszenarien, wie zum Beispiel den Aufbau eines Förderbandes, ist für die Generierung und Bereitstellung von Testdaten zuständig und bildet die Schnittstelle zwischen Fehlererkennung und Wartungsarbeiten. Die Forscher am Studiengang, Davood Aghajanpour, Dorian A. Prill, Simon Kranzer, Roland Graf und Robert Merz, interpretieren aus den Testdaten mithilfe von mathematischen Modellen und Methoden der Mustererkennung intelligenten Algorithmen für die automatische Fehlererkennung.

Team:                  Robert Merz, Roland Graf, Simon Kranzer, Davood Aghajanpour,
                            Dorian Achim Prill
Laufzeit:             Oktober 2014 - September 2016
Budget:               € 670.351,- (gesamt)
                             € 149.771,- (FH/ITS)
Förderrate:         79,99 %
Fördergeber:      FFG, IKT der Zukunft
Projektpartner:   PROFACTOR GmbH
                             Ing. Punzenberger Copadata GmbH

Links: Profactor Leistungsbericht 2015


SCS

Smart Campus Salzburg

Smart Campus Salzburg

Intelligente Energiesysteme der Zukunft steuern die Energieproduktion und den -verbrauch bedarfsbestimmt und effizient. Dabei steht Energiesparen für den Klima- und Umweltschutz als Leitgedanke im Vordergrund.

Die Steuerung der Energieversorgung wird dezentralisiert, innovative Informations- und Kommunikationstechnologien unterstützen komplexe Regelungsprozesse. Somit kann Energie von unterschiedlichen, auch regionalen Stromerzeugern wie privaten Solar- oder Biogasanlagen ins Stromnetz eingespeist werden. Verbraucher mit intelligenten Stromzählern nutzen Strom aus alternativen Quellen vorteilhafter. Sie steuern den Stormverbrauch nach Angebot und bedienen ihre Haushaltsgeräte. Dezentrale Stromspeicher wie Batterien in Elektroautos oder stationäre Speicher laden sich auf, wenn Strom günstig ist und geben ihn bei großer Nachfrage wieder ab.

Die Umsetzung des intelligenten Energieversorgungssystems erfordert neue Geschäftsmodelle und Konzepte mit Einbindung aller Akteure, Energieanbieter, Stromverbraucher und Stromverteiler.

Im Sondierungsprojekt SCS wird eine Anforderungsanalyse an eine IKT-gesteuerte, automatisierte Energieversorgung durchgeführt. Dabei wird insbesondere untersucht, ob und wie die klassische deterministische Regelung-Steuerung durch Softwareagenten abgelöst werden muss. Als Grundlage für die Kooperation der Agenten ist ein tragfähiges Geschäftsmodell zu entwickeln. Das Campusgebäude der FH Salzburg wird zum Smart Campus Salzburg ausgebaut und dient der Projektstudie als Testbed.
Im Sondierungsprojekt erschlossene Potentiale sollen im Rahmen eines Großprojektes (Flagschiffprojekt der FFG) weiterentwickelt werden. Dabei kommt ein breites Spektrum an FH Wissensdomänen, bestehend aus IKT-, Business- und User-Interface-Experten und Sozialwissenschaftlern zum Einsatz.

Das geplante SCS Konzept umfasst:

  • neue Geschäftsmodelle, die zu einem dynamischen automatisierten Energiehandel zwischen Verbraucher und Energieanbieter führen. Die Gebäudeverwaltung fungiert als Mediator zwischen Energieanbieter und Bewohner (3-Ebenen Kooperation). Energiehandel wird differenziert in 2 Produkte: Energie und Transport

  • Strukturierung des automatisierten Energiehandels anhand innovativer Use Cases, z.B.:

    • zwischen Verbrauchern, den Campusbewohnern „Energieausleihe“
    • Energieaustausch zwischen Campusgebäuden durch Kauf von nur Energietransport vom Verteilnetzbetreiber
    • Energiehandel durch Stromankauf von anderen Energiebusinessdomänen und Transport durch Verteilnetzbetreiber

  • Kommunikationsinfrastruktur für den Energiehandel basiert auf dem Internet of Things

Laufzeit: September 2014 – August 2015
Fördergeber: FFG, IKT der Zukunft (Sondierung)
Projektpartner: Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
                         AIT Austrian Institute of Technology
                         Salzburger Studentenwerk
Projektteam: Ulrich Hofmann, Manfred Mayr, Thomas Heistracher, Dominik Engel

Weitere Informationen: its.fh-salzburg.ac.at/forschung/forschungsprojekte


OpenNES

ITS-Projektteam: Armin Veichtlbauer, Ulrich Hofmann, Oliver Langthaler

Entwicklung einer offenen, interoperablen IKT-Lösung zur Integration erneuerbarer Energiequellen

Die 20-20-20-Ziele der EU - Richtlinien und Zielvorhaben für Klimaschutz und Energie - fordern die Verringerung treibhausrelevanter Emissionen. Um dieses Vorhaben zu unterstützen, müssen künftige Energiesysteme neuen Anforderungen entsprechen. Gefordert ist vor allem die Integration erneuerbarer Energieträger in einem großem Maßstab. Eingesetzte Netzwerktechnologien und Lösungen sollen smart, effizient und anpassungsfähig sein, und gleichzeitig eine gute regionale Einbindung ermöglichen. Dazu muss die bestehende Informations- und Kommunikationsinfrastruktur weiterentwickelt werden.

ITS-Forscher entwickeln gemeinsam mit dem Austrian Institute of Technology (AIT) und der Fronius International GmbH eine neue IKT-Lösung für die vermehrte Einbindung erneuerbarer Energiequellen in das Smart Grid, das Energienetz der Zukunft. Geforscht wird an einer Kommunikationsinfrastruktur für Smart Grids, mit dessen Einsatz künftig die Stromerzeugung und der Stromverbrauch besser gesteuert und effizienter aufeinander abgestimmt werden können.

Bei vorhandenen Automatisierungssystemen sind Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit nur teilweise gegeben, da sehr viele unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwendet werden. Im Forschungsprojekt OpenNES werden diese Aspekte addressiert, indem generische Architekturen mit offenen Schnittstellen für verteilte Steuerungs- und Regelungsaufgaben verwendet werden. Damit Automatisierungsaufgaben im Smart Grid formal korrekt beschrieben werden können, müssen zudem auch neue Modellierungswerkzeuge und –konzepte entwickelt werden.

Der OpenNES Lösungsansatz umfasst: Bereitstellung von fern-programmierbaren Funktionen, Entwicklung einer geeigneten Modellierungsmethode für verteilte Energiequellen und Schaffung einer offenen Kommunikationsinfrastruktur. Ein weiteres wichtiges Ziel des Projektes ist die Realisierung eines validierten Gesamtansatzes in den Laboren der Projektpartner. Somit können die Vorteile der hoch innovativen Entwicklungen künftig praktisch demonstriert werden.

Laufzeit: September 2014 - Februar 2017
Fördergeber: FFG, IKT der Zukunft
Projektpartner: AIT Austrian Institute of Technology,
                         Fronius International GmbH
Projektteam: Armin Veichtlbauer, Ulrich Hofmann, Oliver Langthaler

Weitere Informationen: its.fh-salzburg.ac.at/forschung/forschungsprojekte


openlaws.eu

Wer online eine Antwort auf eigene Rechtsfragen sucht, begibt sich auf die Suche nach der sprichwörtlichen "Nadel im Heuhaufen".
Zwar sind viele Rechtsinformationen wie Gesetzgebungen und Rechtsprechungen in unterschiedlichen Datenbanken gespeichert und über das Internet zugänglich. Die relevante Information zu finden, die für die eigene Rechtsfrage angewendet werden kann, stellt jedoch eine große Herausforderung dar.

Im Rahmen des EU geförderten Projektes openlaws.eu wird an der Entwicklung einer neuartigen, für jeden zugängigen und offenen Rechtsinformationsplattform geforscht. Das Ziel des Forschungsprojekt ist es, ein geeignetes Rechtsinformationssystem für Europa aufzubauen. Damit wird die EU in ihrer Verpflichtung unterstützt, Gesetze öffentlich zu halten und Zugänge zu Gesetzeslagen, Entscheidungen, Literatur und zu juristischen Experten zu schaffen.

Open-Source-Software, Open Data und Open Innovation werden im Rechtsbereich auf europäischer Ebene eingeführt, um den bestehenden, institutionellen Rechtsinformationssystemen eine "soziale Schicht" einzugliedern. Immer mehr öffentliche Institutionen stellen ihre Daten frei zur Verfügung, diese können in Folge weiterverarbeitet und mit Mehrwerten versehen werden. Neue Graphendatenbanken und Linked Open Data ermöglichen, dass Entscheidungen und Gesetze in Europa verbunden werden und mit neuen Informationen aus der Community angereichert werden können.

Die ITS-Forschung konzentriert sich in openlaws.eu auf Entwicklung der Software-Architektur und der Schaffung von Schnittstellen zu anderen Disziplinen. Projektpartner der Universität Amsterdam und der London School of Economics and Political Science werden die Sozioökonomische Projektarbeit durchführen.
Clemens Wass von der BY WASS GmbH, Start-Up Gründer aus Salzburg und Initiator des Forschungsprojektes, sowie die italienische Alpenite srl bauen derzeit ein österreichisches mobiles Rechtsinformationssystem auf. Beide Firmen sind im Forschungsprojekt für die Implementierung, Verbreitung und Einbindung der User-Community zuständig.    

Laufzeit: April 2014 - Juni 2016
Fördergeber: EU, 7. EU-Rahmenprogramm
Projektpartner: Universität Amsterdam, Leibnitz Center of Law
                         London School of Economics and Political Science
                         University of Sussex
                         Alpenite srl
                         BY WASS GmbH
Team FHS/ITS: Thomas Lampoltshammer, Thomas Heistracher

Weitere Informationen: its.fh-salzburg.ac.at/forschung/forschungsprojekte


INTEGRA

SGAM - Smart Grid Architecture Model

INTEGRA adressiert eine die zentrale Frage für die Umsetzung von Smart-Grid-Ansätzen: Wie kann ein sicherer und stabiler Betrieb von intelligenten Mittel- und Niederspannungsnetzen in Gegenwart einer Vielzahl von sich gegenseitig beeinflussenden und voneinander abhängigen Smart-Grid-Dienstleistungen unter Berücksichtigung zumindest der europäischen Energiemärkte organisiert werden?
Ein Ziel von INTEGRA ist die "Missing Links" in Form einer Toolbox (z.B. Schnittstellen, Softwaremodule,…) zum Zusammenspiel einzelner Smart-Grids-Anwendungen zu entwickeln und zur Verfügung zu stellen. Damit wird die integrierte Anwendung von Smart-Grid-Funktionalitäten ermöglicht, sobald die entsprechenden Anwendungsfälle aus wirtschaftlicher Sicht umsetzbar sind. Somit wird organisatorisch und technisch das Zusammenspiel der netz- und marktspezifischen Prozesse des Smart Grid ermöglicht. Den Anforderungen an Security und Privacy, sowie die Einbindung der Endanwender kommt besondere Bedeutung zu.
Die Erkenntnisse dieses Projekts und die transnationale Kooperation stärken die strategische Positionierung von Österreich in Standardisierungsgremien und in der Diskussion auf europäischer Ebene in den bearbeiteten Themenbereichen. Empfehlungen für Politik und Regulierung sowie für die Standardisierungsarbeit werden abgeleitet.

Laufzeit: April 2013 - September 2015
Auftraggeber: Salzburg AG (im Rahmen eines geförderten FFG Projekts)
Team: Dominik Engel, Christian Neureiter, Ulrich Hofmann

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GIScience

Starting in 2011 the Doctoral College GIScience builds on the strong foundations of the doctoral programme in Geoinformatics and GIScience at the University of Salzburg.
It fosters the improved integration of existing research clusters across disciplinary boundaries, especially between the geo-disciplines and other natural sciences but also with formalized ties into computing and the social sciences.
Based on its research excellence and the unique setting in the GIScience triangle between university research – non-university research – industry research (see www.giscience-research.org) more researchers need to be trained at doctoral level than ever before, if the ambitious objectives concerning enhanced research capacity, innovation and qualitative growth are to be met.

Projektwebsite: http://dk-giscience.zgis.net/
Laufzeit:
März 2011 - Februar 2015
Fördergeber: FWF, Doktoratskolleg
Kooperationspartner: Universität Salzburg
Projektleitung: T. Heistracher (FH Salzburg), T. Lampoltshammer (Universität Salzburg)

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SimuProd

Trainingsmodell einer Fertigungsanlage

Datenintegration, virtuelle Inbetriebnahme und simulationsgestützte Wartung von Produktionsanlagen

Industrielle Entwicklungs- und Fertigungsprozesse werden immer komplexer, deshalb sind effizientere Strategien bei der Inbetriebnahme und Wartung von Produktionsanlagen gefordert. Zudem steigen Zeit- und vor allem Kostendruck der Produktionsfirmen. Große Unternehmen und Unternehmen in hochautomatisierten Industrien setzen daher, bereits sehr erfolgreich, Programme und Rahmenwerke - Software für digitale Produktion - ein, die alle Teile ihrer Produktionsprozesskette vereinfacht, reproduziert und automatisiert.
Daneben existiert noch eine Reihe von weniger automatisierten Branchen sowie Klein- und Mittelbetriebe die, aus verschiedensten Gründen, keine oder nur teilweise computerunterstütze Instrumente einsetzen. Speziell Klein- und Mittelbetriebe haben meist nicht genügend Ressourcen, um ihre Produktion zu verbessern. Bei diesen Betriebsgrößen existieren oft auch Lücken infolge fehlender Integration von verschiedenen Softwarekomponenten.

Die Forschung im Projekt SimuProd konzentriert sich auf die Anwendbarkeit und Schulungsmöglichkeiten von Software für digitale Produktion für die Zielgruppe der weniger automatisierten Klein- und Mittelbetriebe.
Ein gemeinsames Rahmenwerk für Datenaufnahme, Datenanalyse, Steuerung, Planung, Visualisierung und Simulation durch die Nutzung von Standardschnittstellen ist hier häufig nicht realisiert und eine Zusammenführung der verschiedenen Ergebnisse bedarf zusätzlichen Aufwands. Insbesondere bei der Einbindung neuer Komponenten in einen bestehenden Produktionsprozess entsteht oftmals die Notwendigkeit verschiedene Datenbasen - sowohl zur Steuerung der neuen Komponenten als auch bei der Integration von Daten, die von Sensoren und Software der neuen Komponente geliefert werden - zusammenzuführen.
Im Zuge des Projektes werden Modelle zur Integration von Simulationsmethoden und Simulationswerkzeuge in den Planungs-, Entwicklungs- und Produktionsprozess der Betriebe erarbeitet und Konzepte zur skalierbaren Verwendung all dieser Instrumente entwickelt. Die Entwicklung, Erstellung, Betrieb und Wartung von industrieller Produktion, unterstützt durch ein Rahmenwerk zur Entscheidungsfindung und Werkzeugnutzung, reduziert sowohl Produktionskosten als auch Entwicklungszyklen und trägt damit zur Verbesserung der Produkteigenschaften bei.


Laufzeit: April 2012 - März 2015
Fördergeber: FFG, Intelligente Produktion
Kooperationspartner: Copa Data GmbH
Team: Robert Merz, Simon Kranzer, Karin Glader, Karl Entacher, Roland Graf, Reinhard Mayr, Sebastian Schöndorfer


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Auf- & Ausbau Forschung Robotik

Gestensteuerung eines Industrieroboters

ROBOTIK - Mensch Maschine Interaktion

Ob Staubsaugerroboter im privaten Bereich oder Roboter in industriellen Fertigungsanlagen – intelligente Maschinen halten immer mehr Einzug in unseren Alltag.
Damit geht auch ein wachsendes Bedürfnis nach intuitiven und bedienerfreundlichen Steuerungsmöglichkeiten einher. Wurden Roboter bislang mit einem begrenzten, starren Befehlssatz ausgerüstet, wird mittlerweile intensiv an einer dynamischen Interaktion zwischen Mensch und Maschine geforscht.

Genau diese Thematik greift die aktuelle Forschung im Fachbereich Mechatronik auf:
Mit Hilfe eines handelsüblichen 3D-Sensors (Mircosoft Kinect) wird es möglich, Handbewegungen und Gesten eines Menschen zu erkennen und dadurch einen Industrieroboter zu steuern.
Das Ziel dabei ist nicht allein die Positionierung des Roboters, sondern auch das Erlernen komplexer Befehle, wie zum Beispiel das Interpretieren einer Zeigerichtung oder das Greifen und Platzieren von Gegenständen. Aufbauend auf der Technologie der Firma 3GearSystems ist es möglich, eine Hand über den Kinect-Sensor aufzunehmen und die Position der Finger(-glieder) zu tracken. Durch diese feine Auflösung kann nicht nur eine Zeigegeste beziehungsweise Richtung erkannt werden. Auch Zahlen oder Greifgesten können ausgewertet werden. Wurden diese Gesten richtig interpretiert, werden sie in Steuerungsbefehle für den Roboter umgewandelt und die neuen Positionsdaten über ein entsprechendes Protokoll an den Server des Roboters übermittelt.

Das Besondere an diesem Projekt ist das Zusammenspiel unterschiedlichster Disziplinen: Robotik, Computer/3D Vision, künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und viele mehr. Dadurch können Herausforderungen wie eine zeitnahe Verarbeitung des Videomaterials, die robuste Interpretation der gezeigten Gesten oder die präzise Positionierung des Roboters umgesetzt werden.

Laufzeit: September 2010 –
Fördergeber: Land Salzburg
Team: Robert Merz, Cornelia Ferner

Aktuell

Virtual Reality Summit an der FH Salzburg

Die VR-Community trifft sich in Salzburg! Am 5. Oktober, ab 14.00 Uhr, findet der erste...

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