Laufende Projekte Forschung Informationstechnologien

DaSuMa

DaSuMa
Foto: FH Salzburg/freepik/Designed by vectorjuice

Data-Driven Supply Chain Management

Die Lieferketten in der Pharmabranche sind aufgrund der stetig steigenden Produkt- und Marktdynamik mit einer wachsenden Komplexität konfrontiert. Diese betreffen den Bereich der Pharmalogistik mit ihren systemkritischen Lieferketten als auch regulatorischen Anforderungen besonders. Denn Störungen der Lieferketten haben gravierendere Auswirkungen. Bei zu niedrig prognostizierten Verkaufszahlen fehlt die benötigte Ware. Bei zu hohen Prognosen wird Lagerplatz verbraucht, Kapital unnötig gebunden und bei Artikeln mit kurzen Ablaufdaten kommt es auch vermehrt zur Vernichtung dieser. 
Auch wenn sich die Zukunft nicht exakt vorhersagen lässt, ist die Einschätzung der zukünftigen Entwicklung durch zuverlässige und lernfähige Prognosemodelle ein wesentliches Instrument. Daher beschäftigt sich das Forschungsprojekt "DaSuMa" mit Bedarfsprognosen & Distributionslogistik für den pharmazeutischen Großhandel im Großraum Salzburg. Durch Einbeziehung aktueller Ansätze und Methoden aus den Bereichen Data Science, Machine Learning und Data Analytics basierend auf dem Stand der Technik, können Lieferketten optimiert, die Digitalisierung der Pharmalogistik vorangetrieben und damit die systemkritische Infrastruktur stabilisiert werden. 

Die Fachhochschule Salzburg bringt Erfahrung und Methodenwissen im Bereich Data Science und Machine Learning aus zahlreichen Digitalisierungsprojekten in dieses Forschungsprojekt ein. Das durch das Projekt generierte Wissen bietet Möglichkeiten zum Technologietransfer für KMUs und trägt somit zur Stärkung des Wirtschaftsstandorts Salzburg bei. Hierfür sind für die Allgemeinheit zugängliche Fachveranstaltungen geplant. Dieses Projekt steht stark im Fokus des Forschungsinteresses und der Wissenslinien des 2021 gegründeten Studienganges "Business Informatics“ und bietet anhand einer konkreten Problemstellung der regionalen Wirtschaft die Möglichkeit, aktuelle, innovative und anwendungsorientierte Forschung anzuwenden. 

Dieses Forschungsprojekt ist eine Kooperation der Fachhochschule Salzburg im Fachbereich Angewandte Mathematik und Data-Mining (Applied Data Science Lab) und dem Unternehmenspartner Jacoby GM Pharma GmbH.

Projektleitung (FHS): Stefan Wegenkittl 
Projektteam (FHS): Cornelia Ferner, Werner Kaltner-Pomwenger (stv. PL), Reinhard Portenkirchner, Christoph Untner, Martin Uray
Laufzeit: 03/2022 - 12/2023
Fördergeber: Land Salzburg WISS-2025
Projektpartner: Jacoby GM Pharma GmbH     
Keywords: Data Science, Machine Learning, Data Analytics, Business Informatic, AI, KI, Wissenstransfer

WhichWay

Intelligente Energiesysteme - IoT Middleware Plattformen, Security und Privacy

Konzepte für zukünftige, nachhaltige Energiesysteme sind durch eine radikale Änderung des gesamten Systems gekennzeichnet. Zukünftige intelligente Energiesysteme verschmelzen zu einem integrierten Gesamtsystem, welches verschiedene Sektoren, (dezentrale) Erzeugungsanlagen und Energiespeicher intelligent miteinander verbinden muss. 
Die wachsende Verfügbarkeit verschiedener energierelevanter Daten birgt ein großes Potential, um bestehende Systeme ökonomisch und ökologisch effizienter zu betreiben. Dazu bedarf es einer Infrastruktur, in der Energie und Informationen nahtlos in Echtzeit übermittelt werden, um eine zuverlässige und wirtschaftlich tragfähige Energieversorgung zu ermöglichen. Weiters werden für die Erzeugung, Bereitstellung und Auswertung dieser großen Datenmengen innovative Lösungen basierend auf künstlicher Intelligenz, statistischer Methode und traditioneller physikalischer Modellierung benötigt. Internet of Things (IoT)-Technologien sind das Rückgrat und ein Enabler dieser intelligenten Systeme. Das IoT ist ein Netzwerk eindeutig indentifizierbarer Entitäten, die mit minimaler menschlicher Intervention Daten und Befehle austauschen.

Universelle Standards und IoT Middleware Plattformen 
Viele Entitäten im IoT sind nur mit jenen vom selben Anbieter kompatibel. Daraus ergibt sich eine zentrale Schwierigkeit im IoT. Erfolgreiche Machine-to-Machine-Kommunikation setzt voraus, dass die Kollaborateure eine gemeinsame Sprache verwenden. Um Interoperabilität zu erreichen gibt es zwei Möglichkeiten: die Etablierung eines universellen Standards, oder die Verwendung von Middleware als Übersetzer. 

Security und Privacy 
Die in IoT-Anwendungen anfallenden Daten beinhalten nicht nur Kontroll- und Steuerdaten, sondern potentiell auch personenbezogene Daten. Dies erfordert Maßnahmen für die Wahrung der IT-Sicherheit (Security) und des Schutzes der Privatsphäre (Privacy). In bestehenden Technologien werden diese Punkte oft unzureichend adressiert. Aktuell fehlt es an Analysen, welche Maßnahmen analysieren, die für Gewährleistung von security und privacy in Form von „Security by design“ und „Privacy by design“ direkt in der Middleware verankern. 

Motivation für das Projekt
Obwohl in anderen laufenden Projekten IoT-Plattformen eingesetzt und weiterentwickelt werden, wurden fundamentale Fragestellungen noch gar nicht oder nur unzureichend adressiert. Dazu gehören u.a. Privacy und Security Aspekte, funktionale und nichtfunktionale Anforderungen an IoT-Plattformen aus der Perspektive verschiedener Stakeholder sowie zugrundeliegende Ontologien. 
Diese Aspekte werden im gegenständlichen Projekt WhichWay adressiert, um IoT-Technlogien und darauf aufbauende innovative Technologien und Energy Services wie Digital Twins, selbstlernende Algorithmen für Regelung, Optimierung und Diagnose, etc. in reale Umsetzungen zu bringen.

Projektleitung (FHS): Andreas Unterweger
Projektteam (FHS): Lars-Kevin Klüver
Laufzeit: 03/2022 bis 02/2023
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft 
Projektpartner: 
     Technische Universität Graz Institut für Softwaretechnologie (Projekt-Lead)
     DILT Analytics GmbH
     Fachhochschule Salzburg
Keywords: Privacy und Security, IoT Middleware, intelligente Energiesysteme

Blueprint AHA

Blueprint AHA
Foto: FH Salzburg/freepik/People vector created by pch.vector

ICM-Konzept für die multimediale Kursgestaltung zur Förderung eines flexibleren Zeitmanagements unter Anwendung von Blended Learning

Um möglichst vielen Studierenden aus dem In- und Ausland, trotz fehlender Vorkenntnisse, den Zugang zum Studium Applied Image and Signal Processing zu ermöglichen, werden Brückenmodule angeboten, um das fehlende Vorwissen zu kompensieren. Da diese Brückenmodule zusätzlich zum regulären Studium vorgeschrieben werden, ergibt sich für die Studierenden ein erhöhter Arbeitsaufwand, zusätzlich begleitet von einem höhren Maß an Präsenzstunden. Für den Kurs "Hardware Oriented Signal Processing" wurde ein Format erstellt, welches die Präsenzzeiten für den Kurs drastisch reduziert, indem die Präsenzzeit für die wirklich notwendige praktische Arbeit genutzt wird, während der theoretische Inhalt in einer asynchronen Phase von den Studierenden selbständig erarbeitet wird.

Das Format Blueprint AHA basiert auf einem Inverted Classroom Model, bei welchem sich die Studierenden selbstständig auf die Präsenzphase vorbereiten. Während der Präsenzeinheiten werden neben praktischen Übungen offene Fragen geklärt, wobei sich die Studierenden die theor. Inhalte vorab selbst erarbeiten. Die Inhalte sind multimedial aufbereitet, von verschiedener Art (u.a. Videos, Texte, Simulationen) und durch kurze Überprüfungen gefestigt.

Das Feedback der Studierenden nach der ersten Durchführung im Wintersemester 2021 war sehr positiv. Speziell die Möglichkeit zur Individualisierbarkeit des Kurserlebnisses durch die Kursteilnehmenden selbst (freie Wahl der Medien der theor. Inhalte, zeitliche Gestaltung) wurde positiv hervorgehoben.

Weitere Informationen finden Sie hier: Applied Data Science Lab - Blueprint AHA

Projektleitung: DI Martin Uray, BSc (Studiengang Informationstechnik & System-Management) 
Laufzeit: 05/2021 bis 02/2022
Förderung: Zukunftsfonds der FH Salzburg

Schnatterbüchse - Chatbots in der Lehre

Schnatterbuechse
Foto: FH Salzburg/freepik/People vector created by pch.vector

Das österreichische Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung sieht, analog zum „Digital Education Action Plan“ der Europäischen Kommission, Digitalisierung als eines der zentralen Leitthemen für Wissenschaft und Forschung. Als Wissensvermittlerinnen und Wissensproduzentinnen sind Hochschulen aktive Gestalter der digitalen Transformation. Ein wesentlicher Aspekt ist hierbei die bessere Nutzung digitaler Technologien für das Lehren und Lernen. Auch die Verwendung von „künstlichen Interaktionspartner*innen“ bzw. Chatbots als unterstützendes Tool in der Lehre gewinnt im Zuge der aktuellen Digitalisierungswelle immer mehr an Bedeutung. Da Chatbots derzeit in vielen Branchen im Einsatz sind (vgl. bspw. Deutsches Rotes Kreuz – „Haben Sie Fragen zu Ihrer Spende“ Onsite Chatbot; Decathlon – „Wo ist meine Lieferung“ WhatsApp Chatbot oder Symptoma - “Covid19 Symptomabklärung” Onsite Chatbot) ist darüber hinaus Know-how zur technologischen Entwicklung bzgl. möglicher Chancen und Risiken beim Einsatz von Chatbots in der Praxis für Studierende von Vorteil. Ebenfalls sind zahlreiche Anknüpfungspunkte für Forschungstätigkeiten gegeben, denn der Einsatz von Chatbots wird derzeit in zahlreichen qualitativ hochwertigen wissenschaftlichen Fachzeitschriften aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet.

Das Projekt widmet sich aus den vorab genannten Gründen dem Einsatz von Chatbots im Lehrbetrieb der FH Salzburg. Grundsätzlich können Chatbots in der Lehre unterschiedliche Aufgaben übernehmen, wie bspw. die Beantwortung häufiger Fragen, Mentoring-Aktivitäten oder auch die Simulation von Expert*innen als Gegenüber in (beruflichen) Situationen, in denen der Chatbot z.B. die Rolle von Kund*innen, Patient*innen etc. einnimmt. Im vorliegenden Projekt werden zwei unterschiedliche Anwendungsszenarien durch Pilotprojekte erprobt.

Das interdisziplinäre Projekt adressiert im ersten Durchlauf als primäre Zielgruppe Studierende aus vier Studiengängen der Ingenieurwissenschaft sowie der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. Durch die kontinuierliche Dokumentation und Evaluation der Projektinhalte ist es möglich, das gesammelte Know-how FH-intern dem gesamten Lehrpersonal der FHS zugänglich zu machen (z.B. Tutorials/Workshops). Darüber hinaus können die gesammelten Erkenntnisse neue Forschungsprojekte und Hochschulpartnerschaften befruchten.

Projektleitung: DI Cornelia Ferner, BSc (Studiengang Informationstechnik & System-Management) und FH-Prof. Dr. Eva Lienbacher (Studiengang Betriebswirtschaft)
Laufzeit: 03/2022 bis 02/2024
Förderung: Zukunftsfonds der FH Salzburg

Retailization 4.0

Retailization 4.0
Foto: FH Salzburg

Die Digitalisierung stellt das Kerngeschäft des klassischen stationären Händlers vor neue Herausforderungen. Es stellt sich vermehrt die Frage, welche Digitalisierungsschritte im physischen Laden selbst sinnvollerweise vorangetrieben werden sollten, um die stationären Handelsflächen zukünftig krisensicher, produktiv und wettbewerbsfähig zu halten.

In diesem Zusammenhang hat sich in der Industrie das Konzept Industrie 4.0 in den letzten Jahren etabliert. Hierbei handelt es sich um die Einbindung des „Internets der Dinge und Dienste“ in den industriellen Produktionsprozess. In einer „Smart Factory“ werden zukünftig Maschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel als Cyber-Physical Systems (CPS) vernetzt. Intelligente Maschinen, Lagersysteme und Betriebsmittel, tauschen eigenständig Informationen aus, lösen Aktionen aus und steuern sich gegenseitig. So lassen sich industrielle Prozesse grundlegend verbessern und neue Formen der Wertschöpfung bzw. neuartige Geschäftsmodelle schaffen. Der stationäre Handel als Zusammenspiel verschiedenster Akteure entlang der Lieferkette und die dadurch
notwendige Konvergenz verschiedenster betriebswirtschaftlicher Kompetenzbereiche (Produktion, Logistik, Personal und Marketing) am Point of Sale (POS) stellen ein ähnliches Umfeld wie in der Industrie dar. 

Daher setzt sich das vorliegende Projekt zum Ziel, das bereits etablierte Konzept der Industrie 4.0 auf den stationären Handel umzulegen. In einer Kooperation aus Handels- und IT-Unternehmen wird ein Transferhub aufgebaut, dessen Aufgabe es ist, Industrie 4.0 Technologien am POS zu installieren und zu testen. In einem interdisziplinären Team wird hierzu Expertise aus der strategischen Managementforschung, Innovationsforschung, Operations Management, Konsumentenverhaltensforschung, Organisationsforschung und IKT-Forschung kombiniert.

Im Gegensatz zu anderen in Österreich umgesetzten Initiativen steht nicht die Effizienz der Distributionslogistik, also die Beziehung zwischen Händler und Produzenten, im Vordergrund. Vielmehr geht es um die Hauptakteure des stationären Handels: um die Mitarbeiter*innen und Konsument*innen. Technologie soll nachhaltig Nutzen bzw. Lebensqualität bei diesen Anwendergruppen stationär schaffen und auch ökologische und gesellschaftliche Herausforderungen am POS meistern. 
Hierbei gilt: Der Technologieeinsatz wird am Menschen entwickelt. Der Mensch wird nicht der Technologie bzw. dem Prozess untergeordnet. 
Durch dieses Vorgehen sollen Potentiale für eine technologische Stärkung des stationären Handels in unterschiedlichen Branchen, Betriebstypen und Eigentumsverhältnissen (insbesondere auch KMU) eruiert werden.

Details finden Sie auf der Projektwebsite: Mehr

Projektleitung (FHS): Robert Zniva (BWI)
Stv. Projektleitung (FHS): Simon Kranzer (ITS)
Projektteam: TEAM - Retailization 4.0
Laufzeit: Juli 2021 - Juni 2025
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft 
Keywords: Industrie 4.0, Smart Factory, Industrial Informatics, Stationärer Handel, AI, Smarte Produktion
 

Qualifizierungsnetz Smart Factories

Qualinetz Smart Factory
Foto: FH Salzburg

Mit dem Qualifizierungsnetz Digitalisierung in der Produktion – Smart Factories - wird in Westösterreich (Salzburg, Tirol und Vorarlberg) ein qualitativ hochwertiger und nachhaltiger Wissensaufbau realisiert. Der Fokus des Projekts liegt im Bereich der Produktion und beschäftigt sich mit Smart Factories als visionäre Produktionsumgebung. 

Das Ziel des Projekts ist es, die Vernetzung zwischen akademischen Einrichtungen und Firmen in der Region Westösterreich weiter zu intensivieren. 
Im Rahmen des Projekts werden 207 Mitarbeiter*innen im Bereich Digitalisierung in der Produktion an den Standorten Salzburg, Kufstein, Innsbruck und Dornbirn beschult. Teilnehmende Firmen profitieren von einem offenen Zugang zu aktuellen Forschungen und Anwendungen von neuen Technologien und Methoden aus dem Bereich Produktion. Anhand eines Stufenmodells werden komplexe Schulungsinhalte in unterschiedlichen Formaten (Präsenzschulungen, E-Learning und Blended Learning) angeboten. Die Kursinhalte werden dem Industrie 4.0 Maturity Index zugeteilt. Dieser Index bietet eine Orientierungshilfe, um Kursinhalte zielgerichtet auszuwählen. Dabei sollen alle Schulungsteilnehmer*innen von einer individuellen Kompetenzzunahme, unabhängig vom Vorwissen, profitieren.

Eine tragende Rolle spielt dabei die Infrastruktur an den 4 Standorten, welche jeweils mit Modellfabriken (Smart Factories) ausgestattet sind. Die Smart Factories der teilnehmenden akademischen Einrichtungen dienen zur Visualisierung von komplexen Technologien und bieten den Schulungsteilnehmer*innen eine produktionsnahe Umgebung, in welcher neue Technologien entwickelt, getestet und bewertet werden. 

Das Konsortium setzt sich aus 6 wissenschaftlichen Partnern und 27 wirtschaftlichen Partnern aus dem produzierendem Bereich (wie z.B. Elektroindustrie, Kunststofftechnologie, Nahrungsmittelindustrie, Holzindustrie uvm.) zusammen. 

Projektkoordinator: Fachhochschule Salzburg GmbH
Projektleitung (FHS): Simon Kranzer
Laufzeit: April 2021 - März 2023
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft 
Keywords: Wissenstransfer, Industrie 4.0, Smart Factory

PRISMATICS

PRISMATICS
Foto: FH Salzburg, sdecoret - Fotolia

Privacy and Security for Modelling and Assessing Threats to Industrial Complex Systems

Im Kontext von modernen Industrieanwendungen (Industrie 4.0) erfolgt eine verstärkte Digitalisierung des Produktionsprozesses. Dabei werden räumlich und/oder logisch getrennte Produktionsstandorte in einem heterogenen Umfeld mit verschiedenen teilnehmenden Akteuren verknüpft. Dieser Prozess erfordert den Austausch von Daten. Diese Daten können einerseits sensible und sicherheitsrelevante Informationen für die beteiligten Unternehmen darstellen, andererseits aber auch persönliche Daten von Endkund*innen enthalten.

Ziel dieses Projektes ist die Analyse von repräsentativen Prozessen im industriellen Umfeld und die Anwendung von privatsphärenerhaltenden Technologien, um einerseits die Daten der Endkund*innen zu schützen und andererseits einen optimierten, auf Schutz der Informationen der Unternehmen bedachten Produktionsprozess zu ermöglichen. Dabei steht besonders das Abwägen von Privatsphäre und Sicherheit aus technischer Sicht im Verhältnis zum Nutzen für den Prozess im Vordergrund. Im Rahmen des Projektes werden dafür typische, repräsentative Prozesse gemeinsam mit regionalen Unternehmen analysiert und die Datenflüsse, die Akteure und die Datenkategorien erfasst. Diese Informationen dienen als Grundlage einer modellbasierten Analyse und einer Modellierung des Systems. 
Auf Basis dieser modellbasierten Analyse können die beteiligten Akteure und die (möglicherweise verdeckten) Datenflüsse abgeleitet werden. Dazu erfolgt auch eine detaillierte inhaltliche Analyse der Daten mit u.A. maschinellem Lernen. Beides bietet die Grundlage zur gezielten Anwendung von privatsphärenerhaltenden Technologien, wobei hier verschiedene, dem Stand der Forschung entsprechende Technologien in Kombination mit Querschnittstechnologien angewendet und evaluiert werden. 
Eine Erfüllbarkeit der Prozessziele soll im gegebenen organisatorischen, rechtlichen und technischen Rahmen ermöglicht werden; die Daten und die Privatsphäre der Endkund*innen dabei aber maximal geschützt werden können. 

Projektkoordinator: Fachhochschule Salzburg GmbH (FHS)
Projektleitung (FHS)Dominik Engel
Projektteam: Fabian Knirsch (Privacy), Günther Eibl (Data Analytics)
Laufzeit: 01.05.2021 – 30.04.2026
Fördergeber: Land Salzburg WISS 2025
Keywords: Industrial Security, Privacy und Security, Data Analytics

ECOSINT

ECOSINT

Energy Community System Integration


Durch den Beschluss des Erneuerbaren-Ausbau-Gesetzes (EAG) wurde die gesetzliche Grundlage sowie weitreichende Möglichkeiten für Energiegemeinschaften geschaffen, als die neuen Akteure im Engergiesektor einen wesentlichen Beitrag zur Energie- und Klimawende zu leisten. Besonders von Bedeutung ist die gemeinschaftliche Erzeugung und der gemeinschaftliche Verbrauch von Energie im Rahmen von lokalen Energiegemeinschaften. Diese Local Energy Communities (LECs), speziell in der Ausprägung als Erneuerbare Energiegemeinschaften (EEG), haben das Potential, die Energiewende zu unterstützen und werden auf EU-Ebene, aber auch nationaler Ebene politisch und gesellschaftlich unterstützt. Die Definition des regulatorischen und gesetzlichen Rahmens ist erfolgt, die technische Umsetzung ist noch weitgehend offen.

Eine geschickte und effiziente Integration von LECs ins Gesamtsystem ist notwendig, damit die LECs einerseits ihre eigenen Ziele verfolgen können, andererseits aber einen Beitrag für das Gesamtsystem leisten können. Momentan existiert noch keine Vision für die digitale Integration von LECs. Dies birgt die Gefahr, dass ein Wildwuchs verschiedener Lösungen entsteht, welche ineffizient, unabgestimmt und nicht erweiterbar agieren.

Genau hier setzt das Projekt ECOSINT an: die Ermöglichung der smarten Integration von LECs ins Gesamtsystem. Insgesamt wird durch dieses Projekt die Basis geschaffen, um LECs effizient und sicher zu integrieren und zu betreiben, ihre internen Ziele zu gewährleisten und gleichzeitig den Nutzen für das Gesamtenergiesystem zu optimieren.

Details finden Sie auf der Projektwebsite: Mehr

Projektkoordinator: Fachhochschule Salzburg GmbH
Projektleitung (FHS): Dominik Engel
Laufzeit: März 2021 - Februar 2024
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft 
Projektpartner: 
     Energie-Control Austria (E-Control)
     Energieinstitut an der Johannes Kepler Universität Linz
     Netz Oberösterreich GmbH
     Salzburg Netz GmbH
     Ökostrombörse Salzburg
     Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH
     AIT Austrian Institute of Technology GmbH
     Siemens AG Österreich
Keywords: Local Energy Communities, IT-Architektur, Privacy und Security, Ausbau erneuerbarer Energien
 

Fact Data Cleaner

FactDataCleaner
Foto: Fact AI GmbH

Stammdaten-Management mit dem KI-basierten Fact Data Cleaner (FDC)

Ein wirksames Stammdaten-Management ist die Grundlage für Geschäftsprozesse und deren reibungslose Abläufe. Die Bereitstellung der notwendigen Datenqualität ist daher entscheidend. 

Mangelhafte Datenqualität ist für Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) häufig ein limitierender Faktor. Im Zuge dieses Forschungsprojektes wird ein sogenannter Fact Data Cleaner (FDC) entwickelt, der mithilfe Künstlicher Intelligenz schnell und einfach zur besseren Stammdatenqualität beiträgt und dadurch ein klarer Mehrwert entsteht. 
Der Fact Data Cleaner ist eine KI-basierende Software as a Service (SaaS) zur Identifikation von Fehlern und Dubletten in Stammdaten. Er wird als vertrauenswürdiges Assistenzsystem eingesetzt, welches potenzielle Fehler in Stammdaten unter Nutzung von Methoden aus Deep Learning und Natural Language Processing erkennt, die Benutzer in Echtzeit darauf aufmerksam macht und Korrekturvorschläge unterbreitet. Durch dieses Benutzerfeedback soll durch die KI ein kontinuierlicher Lernprozess erfolgen und somit Vorhersagen mit hoher Sensitivität (Trefferquote) und möglichst geringer Falsch-Positiv-Rate erzielt werden.
Die Möglichkeit einer Integration des KI-Systems in gängige kommerzielle ERP-Systeme bietet ein Maximum an Anwenderfreundlichkeit.

Eine Forschungskooperation mit dem Salzburger Unternehmen Fact AI GmbH. Mehr dazu finden Sie hier

Projektkoordinator: Fact AI GmbH
Projektpartner: Fachhochschule Salzburg GmbH (FHS)
Projektleitung (FHS): Werner Kaltner-Pomwenger
Laufzeit: Juni 2021 - Mai 2022
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Keywords: AI, Künstliche Intelligenz

Bootcamp Smart Factory Salzburg

Bootcamp Smart Factory Salzburg
Foto: FH Salzburg

Gezielte Weiterqualifizierung mit modernsten Smart-Factory-Technologien von Mitarbeiter*innen der beteiligten Partnerunternehmen

In nahezu allen Lebensbereichen unterstützen smarte Maschinen bzw. intelligente Systeme den Menschen und sorgen für mehr Effizienz. Diese Entwicklung stellt aber immer höhere Anforderungen an die Ausbildung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Sowohl in der Produktion selbst als auch in der Anwendung moderner Produkte. Um dieser Herausforderung entgegenzutreten, bedarf es unter anderem auch einer engen Verbindung zwischen Forschung und Umsetzung, zwischen Hochschulen und Unternehmen.

Die Fachhochschule Salzburg und ITG Innovationsservice Salzburg arbeiten gemeinsam mit 6 Salzburger Partnerunternehmen an der Entstehung eines maßgeschneiderten Angebotes speziell für Klein- und Mittelunternehmen.

Ziel des Projektes ist die gezielte Weiterqualifizierung mit modernsten Smart-Factory-Technologien von Mitarbeiter*innen der beteiligten Partnerunternehmen. Das Bootcamp Smart Factory Salzburg begleitet Teilnehmerinnen und Teilnehmer auf einer Reise in die Technologien von hochaktuellen und zukünftigen Produktionsumgebungen und dem industriellen Internet der Dinge, vermittelt und stärkt dabei Wissen in Unternehmen. Gerade Wissen über Digitalisierung, Automatisierung und über smarte Technologien ist ein Schlüssel für einen stabilen und nachhaltigen Erfolg von Klein- und Mittelbetrieben. Moderne und mobile Industrierobotik, kommunikative Software-Architekturen und OT-Sicherheit bilden die Basis für die Umsetzung aktueller Smart-Factory-Technologien und deren Potentiale in Unternehmen. Zusätzliches kann langfristig, auch über die beantragte Projektlaufzeit hinaus, die Zusammenarbeit zwischen Hochschule und Unternehmen etabliert und weitergeführt werden.

Details finden Sie auf der Projektwebsite: Mehr 

Projektkoordinator: Fachhochschule Salzburg GmbH
Projektleitung (FHS): Simon Kranzer
Stv. Projektleitung: Olaf Saßnick
Laufzeit: April 2021 - Februar 2022
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft 
Keywords: Robotik, Digitale Zwillinge, OT-Security, OT-Netzwerke, IIOT, Wissenstransfer, Industrie 4.0, Smart Factory

5G Exploration Space Salzburg

5G Exploration Space Salzburg
Foto: FH Salzburg

Die 5. Generation des Mobilfunks (5G) ist eine vielversprechende Technologie. Damit der Mehrwert der neuen Technologie auch tatsächlich nutzbar wird, bedarf es einer systematische Überprüfung der versprochenen Eigenschaften von 5G. So kann das Vertrauen in diese neue Technologie gesteigert und das gesamte Potential entfaltet werden.

5G verspricht nicht nur Spitzendatenraten bis zu 10 Gigabit pro Sekunde, sondern vor allem niedrige Latenzzeiten, hohe Verfügbarkeit, hohe Zuverlässigkeit sowie lange Batterielaufzeiten. Die Konfiguration eines 5G-Netzes wird allerdings ein ständiger Kompromiss sein, denn alle Eigenschaften können nicht gleichzeitig gleich gut erfüllt werden. Ziel des 5G Exploration Space Salzburg (5G-EXPS) ist es daher durch interdisziplinäre Kooperation eine 5G Forschungsinfrastruktur zu schaffen und anzuwenden, welche die internationale Sichtbarkeit von IKT am Standort Salzburg erhöht.

Vier konkrete Anwendungen werden im 5G Exploration Space Salzburg umgesetzt. Sie legen den Fokus auf Anforderungen, die 4G-Netze derzeit noch nicht leisten können. Das 5G-Netz wird dazu in verschiedenen Konfigurationen betrieben, um zu evaluieren, mit welcher Konfiguration welche Leistungsmerkmale erreicht werden können. Die FH Salzburg wird ausgewählte Szenarien bzgl. Security und Privacy evaluieren. Darüber hinaus arbeitet die FH Salzburg gemeinsam mit der Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH (SRFG) am Use-Case zur Fernsteuerung von Industrie-Robotern.

Dominik Engel, Projektleiter an der FH Salzburg: "Gemeinsam mit der SRFG soll ein industrielles Testbed für die Messung und Dokumentation von Echtzeitverhalten und Determinismus in 5G etabliert werden. Zuerst werden getrennt voneinander am Standort Urstein sowie am Standort Itzling Szenarien mit Robotern erarbeitet, bei denen 5G als Teil der Steuerkette verwendet wird. In Messungen werden Latenz und minimale Zykluszeiten ermittelt. Abschließend soll ein standortübergreifender Demonstrator das verteilte Zusammenspiel zweier Anlagen mittel 5G ermöglichen, um zusätzliche Messungen und Aussagen machen zu können."

Projektleitung (FHS): Dominik Engel
Laufzeit: Juli 2020 - Juni 2023
Fördergeber: Land Salzburg
Projektpartner: Salzburg Research Forschungsgesellschaft mbH (Lead), Universität Salzburg (PLUS), Research Studio Austria FG iSpace (iSPACE)
Keywords: 5G, Security, Privacy

KI-Net: KI-basierte Optimierung für KMU in der Fertigung

Foto Projektpartner
Projektpartner Mario Pichler (SCCH), David Gabauer (SCCH), Georg Buchgeher (SCCH), Bernhard Freudenthaler (SCCH), Anna Fensel (Universität Innsbruck), Kai Höfig (TH Rosenheim), Jorge Martinez-Gil (SCCH), Dirk Jacob (HS Kempten), Stefan Huber (FH Salzburg). Foto: SCCH
Interreg Logo

Für Klein- und Mittelbetriebe (KMU) stellt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion eine besondere Herausforderung dar. Das grenzüberschreitende Forschungsprojekt KI-Net soll den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Produktions- und Instandhaltungsprozessen für KMU erleichtern.

Ziel von KI-Net ist die Entwicklung eines grenzübergreifenden Kompetenz-Netzwerks, das grundlegende Bausteine für die KI-basierte Optimierung untersucht und erforscht. Dadurch soll für KMUs der Zugang zum gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Produktions- und Instandhaltungs-Prozessen erleichtert werden. Folgende Fragen sollen beantwortet werden:

  • In welchen Bereichen der industriellen Fertigung kann KI nutzbringend eingesetzt werden?
  • Wie können KI-basierte Fertigungssysteme aufgebaut werden?
  • Welche Technologien, Methoden und Verfahren sind dazu nötig?

Künstliche Intelligenz: Bausteine für KMU

Es soll im Projekt klar herausgearbeitet werden, welche KI-Bausteine/Methoden für welche industriellen Fertigungsaufgaben die passendsten sind. Zu den KI-Bausteinen/Methoden zählen

  • Digital Twins, Robotik
  • KI-gestützte Modellbildung Systems-Engineering Prozesse
  • Wissensrepräsentation
  • Datenanalyse- sowie Optimierungs- & Lernverfahren
  • Anwendungsleitfaden für den Einsatz von KI in der Fertigung

Die Projektteilnehmer bündeln das notwendige Know-how, um eine für Europa als vorteilhaft erachtete Reindustrialisierung basierend auf neuesten Technologien, hier vorranging der Nutzbarmachung von KI in industriellen Produktions- und Instandhaltungsprozessen durch KMU, voranzutreiben.

Das Projekt wird aus Mitteln des EU-Förderprogramms Interreg Bayern-Österreich 2014-2020 finanziert.

Projektleitung: Stefan Huber
Laufzeit: Jänner 2020 - Juni 2022
Budget: € 1.323.376,63 (Gesamtbudget)
                € 266.443,91 (Budget FHS)
Förderquote: 85 %
Fördergeber: Interreg Bayern-Österreich 2014-2020, kofinanziert durch Land Salzburg
Projektpartner: Software Competence Center Hagenberg (Koordinator)
                         Universität Innsbruck
                         Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
                         Technische Hochschule Rosenheim
Keywords: Industrielle Fertigung, Maschinen- und Fabriksautomatisierung, Robotik, Artificial Intelligence, Data Science
Projekt-Nr.: AB292

KiaMed: Künstliche Intelligenz zur Analyse medizinischer Bilddaten

Businessman holding tablet with x-ray

ein gemeinschaftliches Projekt der Studiengänge Informationstechnik & System-Management & Biomedizinische Analytik

Innovative bildgebende Verfahren im Bereich Life-Sciences haben das Potential die Analyse von Bilddaten, und somit schließlich die Diagnostik nachhaltig zu revolutionieren. Um die enormen digitalen Datenmengen optimal im Sinne der Diagnosegenauigkeit und somit der Patientensicherheit nutzen zu können, werden automatisierte Methoden der Bildanalyse in Zukunft unabdingbar sein.

Im interdisziplinären Projekt KIAMed werden relevante Forschungsfragen im Bereich Life-Sciences mit Fokus auf digitale Bildgebung bearbeitet. Ziel ist die Lösung medizinischer Fragestellungen mittels neuster Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise “Convolutional Neural Networks” und “Generative Adversarial Networks”, um schließlich tiefgreifende Erkenntnisse in der Medizin zu ermöglichen.

Dabei sollen die Synergien in der Region zwischen Life-Sciences und der Informationstechnologie mit dem Data Science & Analytics Schwerpunkt an der FH Salzburg genützt werden. Es soll ein Netzwerk mit den Einrichtungen im Bereich Life-Sciences in der Region Salzburg aufgebaut werden.

In drei initialen “Seed-Projekten” werden gemeinsam mit PartnerInnen aus dem Cancer Cluster Salzburg (CCS), der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität (PMU), den Salzburger Landeskliniken (SALK), der Naturwissenschaftlichen Fakultät (NAWI), der Paris Lodron Universität Salzburg und dem Kardinal Schwarzenberg Klinikum (KSK) prototypische Anwendungen realisiert:

  • Seed-Projekt 1: “KI zur multimodalen Tumordiagnostik”
  • Seed-Projekt 2: “Analyse von Rückenmarkslesionen in multimodalen Daten”
  • Seed-Projekt 3: “Deep Learning zur Optimierung von histologischen Schnittanalysen”


In weiterer Folge sollen außerdem heimische Unternehmen wie Molecular Devices oder MedPhoton eingebunden werden. Die heterogenen Strukturen in der Region sollen so zusammengeführt werden, um eine fokussierte und exzellente interdisziplinäre Forschung zu etablieren.

Wenn Ihre Institution bzw. Ihr Unternehmen Interesse an einer Kooperation hat, freuen wir uns auf eine Kontaktaufnahme: Michael Gadermayr

Projektteam: Michael Gadermayr, Geja Oostingh, Maximilian Tschuchnig
Laufzeit: Jän. 2020 - Jun. 2022
Budget: € 145.545
Fördergeber: Kofinanziert durch Land Salzburg

assoziierte Projektpartner:
Prof. Dr. Richard Greil (Head of Cancer Cluster Salzburg, Head of Salzburg Cancer Research Institute, Head of the IIIrd Medical Department, SALK)
Prof. Dr. Fritz Aberger (Deputy Director Cancer Cluster Salzburg, Naturwissenschaftliche Fakultät PLUS)
Prof. Dr. Sébastien Couillard-Després (Paracelsus Medizinische Privatuniversität, Institut für Experimentelle Neuroregeneration)
Prim. Univ.-Doz. Dr. Anton Hittmair (Kardinal Schwarzenberg Klinikum, Head of Institut für Pathologie und Mikrobiologie)
Dr. Nadja Zaborsky (Salzburg Cancer Research Institute)

assoziierte Organisationen:
Zentrum Zukunft Gesundheit (ZZG), Fachhochschule Salzburg
Aachen Center for Biomedical Image Analysis, Visualization and Exploration (ACTIVE), Lehrstuhl für Bildverarbeitung, RWTH Aachen
The Multimedia Signal Processing and Security Lab, WAVELAB, Universität Salzburg, Computerwissenschaften

Keywords: Medizin, Bildverarbeitung, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Histologie, Life Sciences

IDA Lab: Intelligent Data Analytics Lab Salzburg

Copyright: Universität Salzburg

Das IDA Lab Salzburg ist ein Kompetenzzentrum für Grundlagen- und angewandter Forschung, sowie für Wissens- und Technologietransfer im Bereich Data Science, Machine Learning und Statistik.

Die grundlegende Philosophie des IDA Labs liegt in der Zusammenarbeit mit Unternehmen und Industrie, wo bessere Lösungen als die vorhanden notwendig sind oder völlig neue Ansätze für Probleme in den Bereichen Maschinelles Lernen, Statistik und Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt werden müssen. Das IDA Lab ist an langfristigen Partnerschaften und spannenden, datengesteuerten Projekten interessiert.

Die FH Salzburg konzentriert sich im Lab-Team “Data Science for Digital Transformation” auf anwendungsorientierte Grundlagenforschung zur Unterstützung der Verfügbarkeit und des effektiven Einsatzes von künstlicher Intelligenz und Data Science in KMUs. Insbesondere befassen wir uns mit der sogenannten small-data-challenge in den Bereichen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und industrieller Produktions-/Kontrollsysteme.

Neben der projektbasierten Zusammenarbeit plant das IDA Lab auch die Organisation von Workshops und Seminaren.

Website: https://ida-lab.sbg.ac.at/

Projektleitung: Stefan Wegenkittl
Laufzeit: Okt. 2019 - März 2023
Budget: € 1.375.671,- (Gesamtbudget)
                       € 190.984,- (Budget FHS)
Förderquote: 65 %
Fördergeber: Land Salzburg
Projektpartner: Universität Salzburg (PLUS)
                                    Paracelsus Medizinische Universität (PMU)
                                    Salzburg Research (SRFG)                                                          
Keywords: Data Science, Analytics

Digital Energy Twin: Optimised Operation and Design of Industrial Energy Systems

powered by Klima- und Energiefonds

Ziel von DigitalEnergyTwin ist es, die Industrie mit einer Methode und einem Softwaretool dabei zu unterstützen, den Betrieb und die Auslegung des industriellen Energieversorgungssystems zu optimieren.

Durch die Anwendung der Methode des Digitalen Zwillings werden detaillierte Modelle für ausgewählte energierelevante Prozesse und erneuerbare Technologien entwickelt, validiert und vereinfacht. Kern des Projektes ist die Entwicklung eines Optimierungsansatzes sowohl anhand standardisierter Beispiele als auch realer Anwendung in der produzierenden Industrie (Leiterplattenherstellung). Damit wird erstmals eine Lösung für das Spannungsfeld zwischen volatiler erneuerbarer Energieversorgung und deren effizienter Nutzung für fluktuierenden Energiebedarf auf Prozessebene in der Industrie entwickelt.

Die gewählte Methode erlaubt die Nutzung für den Energiemanager 4.0 im Rahmen virtueller (und erweiterter) Realität. Durch die Modularität und standardisierte Entwicklung wird ein maximaler Impact erreicht und Multiplizierbarkeit in anderen Industriesektoren gewährleistet. Dadurch kann die Industrie unterstützt werden, Kosten und Investitionsrisiken erneuerbarer Energiesysteme zu senken und damit deren Anteil signifikant zu erhöhen.

Dieses Projekt wird aus Mitteln des Klima- und Energiefonds gefördert und im Rahmen des Programms „Energieforschung (e!MISSION)“ durchgeführt.

Projektteam: Dominik Engel, Andreas Unterweger
Laufzeit: Nov. 2019 - Okt. 2023
Budget: € 3.497.143 (Gesamtbudget)
                      € 200.213 (Budget FHS)
Förderquote: 82,8 %
Fördergeber: FFG Energieforschung
Projektpartner: AEE - Institut für Nachhaltige Technologien (kurz: AEE INTEC, Projektkoordinator)
                                   Schmoll Maschinen GmbH
                                   ENEXSA GmbH
                                   Montanuniversität Leoben
                                   Bravestone Information - Technology GmbH
                                   Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG
                                   Technische Universität Graz
                                   Fachhochschule Vorarlberg GmbH
                                   ENERTEC Naftz & Partner GmbH & Co KG
                                   AT & S Austria Technologie & Systemtechnik Aktiengesellschaft
Keywords: Industry, Energy System, Low-Exergy, Process Demand, Heat integration

Digital Innovation Hub West: KMU-Anlaufstelle in Digitalisierungsfragen

ein gemeinschaftliches Projekt der Studiengänge Informationstechnik & System-Management & Innovation & Management im Tourismus

Der Digital Innovation Hub West (DIH West) ist eine neue länderübergreifende Kooperation zwischen Standortagenturen, Interessensvertretungen und Forschungseinrichtungen aus Salzburg, Tirol und Vorarlberg. Er unterstützt KMU in Westösterreich bei der digitalen Transformation mittels Beratungsgesprächen, Coachings und Weiterbildungsangeboten.

Der Fokus liegt bei produzierenden Unternehmen und Unternehmen aus Tourismus, Gewerbe und Handel. Die Aktivitäten des DIH West konzentrieren sich auf die Information und Beratung, die Weiterbildung, die thematische Vernetzung von KMU und Forschungseinrichtungen in Arbeitsgruppen sowie den Transfer von Forschungsergebnissen in standardisierte Angebote wie Leitfäden, Baukastensystemen, usw. Begleitet werden diese Angebote von individuellen Coaching- und Unterstützungsmaßnahmen und dem Zugang zu Infrastruktur der Forschungseinrichtungen.

Standorte des DIH West sind Dornbirn, Innsbruck, Kufstein und Salzburg.

Projektleitung (FHS): Simon Kranzer
Laufzeit: November 2019 – Oktober 2022
Budget: € 2.532.025,- (Gesamtbudget)
                       € 502.900,- (Budget FHS)
Förderquote: 80 %
Fördergeber: FFG, Land Salzburg (WISS 2025)
Projektpartner: Universität Innsbruck (Projektoordinator)
                                    Standortagentur Tirol GmbH
                                    Wirtschaftskammer Tirol
                                    Vereinigung der Österreichischen Industrie, Landesgruppe Tirol
                                    (Kurzbezeichnung: Industriellenvereinigung Tirol)
                                    "Wirtschafts-Standort Vorarlberg" Betriebsansiedlungs GmbH
                                    Fraunhofer Austria Research Gesellschaft mit beschränkter Haftung
                                    Innovations- und Technologietransfer Salzburg GmbH
                                    Universität Salzburg
                                    Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH
                                    UMIT - Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und
                                    Technik Gesellschaft mbH
                                    Fachhochschule Vorarlberg GmbH
                                    MCI Management Center Innsbruck - Internationale Hochschule GmbH
Keywords: Digitale Transformation und Innovation, KMU, Westösterreich, Industrie 4.0, eServices, Artifical Intelligence, Security

CIDOP: Pilotfabrik für cloudbasierte standortübergreifende Produktion

Um Betriebe bei der Digitalisierung im Produktions- und Logistikumfeld besser unterstützen zu können, wird im Rahmen des Forschungsprojekts CIDOP eine Pilotfabrik aufgebaut, die eine digitale Produktion in verteilten Fertigungssystemen ermöglicht. Es wird eine Wissensbasis, Guidelines und Referenzimplementierungen für die Unterstützung heimischer KMUs geschaffen.

Vor allem KMUs kämpfen bei der Digitalen Transformation aufgrund des enorm raschen Technologiewandels im IKT Bereich mit fehlender Fachkompetenz, fehlenden Ressourcen und fehlenden Forschungszugängen. Darüber hinaus sind als Hilfestellung bei der Umsetzung kaum Referenzprojekte oder Best-Practice-Implementierungen vorhanden.

Das Projekt CIDOP (Cloud Based Information Systems for Distributed and Optimized Production) setzt genau hier an und umfasst folgende Teilgebiete der Digitalisierung:

(1) Cloudbasierte Steuerung verteilter Fertigungsressourcen: Es soll gezeigt werden, dass eine Fertigung geringer Stückzahlen, an beliebigen Standorten, mit konventionellen Ressourcen, ähnlich einer 3D-Druck-Factory, möglich gemacht werden kann.
(2) Security in cloudbasierter, verteilter Fertigung: Identitätsmanagement, Authentifizierung, Netzwerke und Kryptologie
(3) 3D-Visualisierung, Materialfluss-Simulation und Optimierungspotenzial verteilter Fertigungssysteme
(4) Datenanalyse in verteilten Produktionssystemen

Ziel ist es, die Produktion im KMU-Bereich zu optimieren. So können beispielsweise über die Cloud an einem Standort 10.000 Teile produziert werden, am nächsten 200 und so weiter. Das würde unter anderem Leerläufe bei Fertigungsmaschinen verringern.

Ergebnisse

Ergebnisse des Projekts sind ein gemeinsames Labor für verteilte Fertigung der FH Vorarlberg und der FH Salzburg. Die gebündelten Kompetenzen und Laborressourcen sollen die Lücke der fehlenden Pilotfabriken im Westen Österreichs verkleinern.

Darüber hinaus werden Guidelines und Referenzkonzepte für verteilte, modulare Produktion sowie Handlungsempfehlungen, Maßnahmenlisten und Referenzimplementierungen für die Bereiche Security, Visualisierung, Simulation und Datenanalyse in verteilten Systemen entwickelt.

Projektleitung:Simon Kranzer
Laufzeit:  Sept. 2018 - Aug. 2022
Budget: € 880.000,- (Gesamtbudget)
                   € 350.000,- (Budget FHS)
Förderquote:  70%
Fördergeber: FFG (COIN Aufbau)
Projektpartner: FH Vorarlberg
Keywords: Cloud Manufacturing, verteilte Produktion, Digital Production, DigitalFactory