Abgeschlossene Projekte

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

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 - August 2022
Fördergeber: FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft
Keywords: AI, Künstliche Intelligenz

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

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

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

Wissenstransfer und Aufbau von Kompetenzen im Bereich der Digitalisierung

Das Wissenstransferzentrum (WTZ) West ist das größte Kompetenzzentrum für akademischen Wissens- und Technologietransfer West-Österreichs. Unter dem Dach des WTZ West arbeiten sechs Universitäten und fünf Fachhochschulen aus Oberösterreich, Salzburg, Tirol und Vorarlberg gemeinsam daran, neue Wissenshorizonte zu schaffen, Potentiale zu bündeln und das Thema Forschung verstärkt in den Vordergrund zu stellen.

Ziel ist es, durch gemeinsame Aktionen und Maßnahmen der Partner den Wissens- und Technologietransfer nachhaltig zu intensivieren und zu professionalisieren. Die Wirtschaft und Industrie soll durch Vernetzungsmaßnahmen gezielte Informationen erhalten, um einen besseren und schnelleren Zugang zu neuen Erkenntnissen, Technologien, Know-how und Wissensständen zu erlangen.

Das Programm beinhaltet folgende Kooperationsvorhaben:

• KV 1: Kommunikations.HUB.West
• KV 2: Kooperationen mit Wirtschaft und Industrie
• KV 3: Neue Wege im Wissens‐ und Technologietransfer
• KV 4: Kraftwerk | Generator
• KV 5: MINT‐Region West

Der Studiengang Informationstechnik & System-Management der FH Salzburg ist an den Kooperationsvorhaben 1, 2 und 3 beteiligt. Details zu den Kooperationsvorhaben finden sich hier.

Zur Website des WTZ West: http://wtz-west.at/

Projektleitung: Simon Kranzer
Laufzeit: Juli 2019 - Dez. 2021
Budget: € 900.000,- (Gesamtbudget)
                      € 53.360,- (Budget FHS)
Förderquote: 100%
Fördergeber: aws, aus Mitteln der Nationalstiftung für Forschung, Technologie und Entwicklung (Österreich-Fonds)
Projektpartner:
Leopold-Franzens-Universität Innsbruck (Koordination)
Medizinische Universität Innsbruck
Paris Lodron Universität Salzburg
Universität Mozarteum Salzburg
Universität für künstlerische und industrielle Gestaltung Linz
Johannes Kepler Universität Linz
MCI – Management Center Innsbruck
Fachhochschule Vorarlberg
Fachhochschule Kufstein
Fachhochschule Oberösterreich
Keywords: Wissenstransfer, Industrie 4.0, Produktion

Im Vernetzungsprojekt aWhereness:lab soll eine Brücke gebaut werden zwischen den Unternehmensdaten aus der Produktion und jenen aus der physischen Welt, wie z.B. Standortdaten. Die digitale Transformation wird mit Geoinformation, also der Position im physischen Raum unterstützt. Anwendung dafür findet sich in der Logistik z.B. zur Optimierung der Flotteneffizient: Logistik-IT-Daten werden mit aktuellen (Sensor-)Datenströmen der zu transportierenden Güter und den dafür notwendigen Geräten und Assets, wie Ersatzteilen, verlinkt.

Anhand von drei ausgewählten Logistikprozessen werden u.a. die Qualität der Daten, das Standardisierungspotential und die Integration der Daten für z.B. die Flottenoptimierung untersucht. Anschließend wird die technische Machbarkeit bzw. Integrationsfähigkeit überprüft und prototypisiert. Auf Testarealen direkt bei ausgewählten Wirtschaftspartnern wird die Eignung für den Unternehmenseinsatz getestet. Ziel ist die nachhaltige Verbesserung der Lager- und der Transportlogistik.

Projektleitung: Simon Kranzer
Laufzeit: April 2019 – Oktober 2021
Budget: € 432.018,- (Gesamtbudget)
                      € 70.475,- (Budget FHS)
Förderquote: 90 %
Fördergeber: Land Salzburg, WISS 2025
Projektpartner: RSA FG Research Studio iSPACE
                                   Paris Lodron Universität Salzburg
                                   PALFINGER
                                   Liebherr
                                   COPA-DATA
                                   Mayr-Melnhof
Keywords: Big Spatial Data Science, Digitalisierung in industrieller Produktion, Verlinkung von Unternehmens-Datenströmen

Die Regionalentwicklung steht vor zwei zentralen Herausforderungen: Qualifizierte Arbeitskräfte sollen aus städtischen Ballungszentren nicht abwandern und MitarbeiterInnen der lokalen Wirtschaft soll der Zugang zu modernen Methoden und Technologien ermöglicht werden. Data Science, die Gewinnung von Erkenntnissen und Handlungsempfehlungen aus großen Datenmengen, weist dabei ein enormes Innovationspotential für die Regionalentwicklung auf, da Daten nicht an spezielle örtliche Rahmenbedingungen gebunden sind. Wesentlich für die wirtschaftliche Umsetzung ist dabei die Schaffung von Synergien und Bündelung regionaler Data Science Aktivitäten.

Synergien im Hochschulbereich grenzüberschreitend nutzen

Im Bereich des Bayerisch-Österreichischen Grenzraumes haben sich Einzelinitiativen und unterschiedliche Forschungsschwerpunkte an Hochschulen entwickelt, z.B. Datensicherheit (Vorarlberg), Bildanalyse (Kufstein), Zeitreihenanalyse und Industrial Analytics (Salzburg), Visual Analytics (Passau) oder Mobilität (Kempten). Aktuell wird diese übergreifende Expertise in den jeweils angrenzenden Wirtschaftsregionen aber nicht synergistisch genutzt. Es mangelt an konstanter, permanenter Kooperation zwischen den Schlüsselakteuren und deren Netzwerkpartnern.

Expertenwissen vom Nachbarn anwenden

Das Projekt DataKMU hat das Ziel, Einzelexpertisen zu vernetzen und mit den grenzüberschneidenden regionalen Wirtschaftstreibenden innovative Geschäftsmodelle explorativ umzusetzen. Dazu sollen Wirtschaftstreibende im Raum Westösterreich und Süddeutschland in innovative Pilotprojekte eingebunden werden. Gemeinsam werden so Best-Practices für regionale Fragestellungen entwickelt. Geplant sind 12 Anwendungsbeispiele im Bereich Data Science, die teils direkt umgesetzt werden. So soll beispielsweise der in Vorarlberg etablierte Forschungsschwerpunkt Datensicherheit auch Passauer Wirtschaftstreibenden zu Gute kommen. Die entwickelten Best Practices werden allen Wirtschaftstreibenden öffentlich zugänglich gemacht. Bei fünf Leuchtturm-Veranstaltungen in Kufstein, Kempten, Passau, Salzburg und Dornbirn profitieren die Teilnehmenden direkt von neuen Ansätzen und entsprechenden Support-Strukturen.

Ein weiteres Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer strategischen Kooperations-Roadmap für eine nachhaltige Zusammenarbeit der genannten Hochschulen und ein akkordiertes Bildungsangebot im Bereich Data Science. In mehrjährigen Aktionsplänen werden darüber hinaus zahlreiche weitere Projekte verankert.

Das Projekt wird aus Mitteln des Förderprogramms Interreg Bayern-Österreich 2014-2020 finanziert und von Beginn an von wesentlichen Transferstellen der Wirtschaft unterstützt: Bayern Innovativ, WISTO Vorarlberg, ITG Salzburg, Standortagentur Tirol und INN.KUBATOR.

Projektteam: Thomas Heistracher, Cornelia Ferner, Eduard Hirsch, Simon Kranzer, Stefan Wegenkittl
Laufzeit: Mai 2019 - Sept. 2021
Budget: € 1.166.860,20 (Gesamtbudget)
                        € 202.500,- (Budget FHS)
Förderquote: 75 %
Fördergeber: Interreg Bayern-Österreich 2014-2020
Projektpartner: FH Kufstein Tirol Bildungs GmbH
                         Universität Passau
                         Fachhochschule Vorarlberg GmbH
                         Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
                         Universität Salzburg
Keywords: Data Science, Vernetzung, Wissenstransfer
Projekt-Nr.: AB215

Ist die Immobilie Top oder Flop? Das fragen sich viele zukünftige BesitzerInnen bei der Besichtigung einer Immobilie. Die Immo-Spector GmbH bietet ImmobilienkäuferInnen eine Plattform zur Unterstützung von Immobilienbeurteilungen. Einschätzungen, die momentan von Expertinnen und Experten vor Ort vorgenommen werden, sollen in Zukunft zum Teil automatisiert werden.

Im Projekt ImmoCheck sollen mittels Bilderkennung Oberflächenschäden wie Risse, Abplatzungen, Schimmel etc. automatisch klassifiziert werden. Die Kundinnen und Kunden nehmen vor Ort mittels Smartphone-Kamera Bilder der Immobilie auf. Im Rahmen des Projekts mit der FH Salzburg soll evaluiert werden, ob es mit Methoden des maschinellen Lernens möglich ist, mit diesen Bildern wiederholbare und präzise Klassifikationsergebnisse zu erzielen. Dazu wird erhoben, welche Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learnings, für eine solche Umsetzung geeignet sind.

Mit App für Besichtigung gerüstet

Durch das gemeinsame Vorhaben soll die bestehende Dienstleistung digital verfügbar gemacht werden. Immo-Spector kann ihren Kunden in Zukunft die vorgeschlagene Methode in Form einer App anbieten. Dies erweitert einerseits den Kreis der Kundinnen und Kunden enorm und spart Zeit: Direkt während der Immobilienbesichtigung besteht dann die Möglichkeit, Informationen zum Zustand der Immobilie zu erhalten, ohne einen Experten oder eine Expertin zuziehen zu müssen.

Projektleitung: Manfred Mayr
Laufzeit: Mai 2020 - Aug. 2020
Budget: € 12.683,20 (Gesamtbudget = Budget FHS)
Förderquote: 80 %
Fördergeber: FFG Innovationsscheck
Projektpartner: Immo-Spector GmbH                                                                                                             
Keywords: Machine Learning, Bildverarbeitung

Reinigen, desinfizieren, sterilisieren: Während im Wartezimmer das meiste digitalisiert ist, läuft im Behandlungsraum vieles noch manuell ab. Doch zahnmedizinische Prozesse rücken immer stärker in den Fokus der Automatisierung.

Zum einen aufgrund der zunehmenden Zentralisierung - immer mehr Zahnbehandlungen finden in Kliniken bzw. medizinischen Versorgungszentren statt. Zum anderen wollen PatientInnen größtmögliche Flexibilität bei gleichzeitig geringstmöglichen Kosten. Lösungen aus der kollaborativen Robotik werden deshalb künftig Abläufe in Krankenhäusern, Kliniken und auch bei Zahnärzten optimieren.

Mobiler Roboterarm für medizinische Anwendungen

Ziel des Projektes InnoDent ist die Evaluierung einer mobilen oder semi-mobilen Roboterplattform mit einem kollaborativen Roboterarm für medizinische Anwendungen, insbesondere dem Einsatz in einer Zahnarztpraxis.

Technologisch stehen für die Aufgabenstellung verschiedenen mobile Roboterplattformen und kollaborative Roboterarme zur Verfügung. In dem Vorhaben soll nun eine forschungsbasierte Ideenstudie durchgeführt werden, in der die Vorarbeiten für die technologische Problemlösung von zahnmedizinischen Prozessen untersucht werden sollen.

Projektleitung: Simon Hoher
Laufzeit: Jän. 2020 - Jul. 2020
Budget: € 12.505,87 (Gesamtbudget = Budget FHS)
Förderquote: 80 %
Fördergeber: FFG Innovationsscheck
Projektpartner: Dental Manufacturing Unit GmbH
Keywords: Kollaborative Robotik, mobile Robotik

Virtuelle Maschinen- und Anlagenmodelle (Digitale Zwillinge) ermöglichen die Entwicklung, Optimierung, Inbetriebnahme und Erweiterung von Anlagen, Fertigungsabläufen oder Prozessen und unterstützen die vorausschauende Planung oder Wartung ohne reale Hardwarekomponenten.

Voraussetzung dafür sind möglichst genaue Virtualisierungen der physischen Systeme und der eingesetzten Controller. Derzeit müssen die virtuellen Verhaltensmodelle speziell (meist manuell) entwickelt werden. SCADA Systeme, die meist in den realen Szenarien vorhanden sind und über alle Daten zu den Anlagenzuständen verfügen, sind nicht oder nur unzureichend mit den Digitalen Zwillingen vernetzt und können daher nicht für die Modellentwicklung und -optimierung eingesetzt werden, bzw. stehen die Digitalen Zwillinge nicht in Leitsystemen der realen Anlagen zur Prädiktion zur Verfügung.

In diesem Projekt sollen daher folgende Methoden und Schnittstellen erarbeitet und komponentenbasiert getestet werden:

- Methodenentwicklung und Modul für maschinelles Lernen von Systemeigenschaften oder Controllerverhalten für Digitale Zwillinge basierend auf der Kopplung mit SCADA-Systemen.
- Methodik und Schnittstelle zur Anbindung eines Mixed Reality Modules zur Prüfung des korrekt erlernten Verhaltens und für das humanzentrierte Prüfen der Mensch-Maschine-Interaktion. Darüber hinaus können damit Szenarien der virtuellen Inbetriebnahme sowie Wartungsabläufe im iterativen Entwicklungsprozess durchgeführt werden.
- Entwicklung einer standardisierten, echtzeitfähigen Schnittstelle zwischen digitalen Zwillingen und SCADA- oder Leitsystemen inkl. Engineeringschnittstelle zur Reduktion des Entwicklungsaufwandes unter Einsatz einer Standardtechnologie wie zum Beispiel OPC UA oder MQTT.
- Untersuchung von Regelkreisen aus SCADA und Digital Twin zur Optimierung von Prozessen oder Parametern. Auf Basis einer Echtzeitschnittstelle soll untersucht werden, ob noch während des laufenden Prozesses Optimierungen vorgenommen werden können, um das Prozessergebnis zu verbessern.

Die Ergebnisse werden in einer prototypischen Implementierung in den Labors der Projektpartner anhand von definierten Use Cases gezeigt.

Projektteam: Simon Kranzer, Reuf Kozlica
Laufzeit: April 2019 - März 2021
Budget: € 464.846,- (Gesamtbudget)
                      € 55.300,- (Budget FHS)
Förderquote: 85 %
Fördergeber: FFG Produktion der Zukunft
Projektpartner: Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG
                                    Ing. Punzenberger Copa-Data GmbH
                                    Fachhochschule Vorarlberg GmbH
Keywords: Maschinelles Lernen, Digitaler Zwilling, Simulation von Produktionsmaschinen

Faire Stromtarife: Wer zahlt in Zukunft die Netzinfrastruktur?

Mehr dezentrale Stromerzeugung und intelligente Stromzähler, sogenannte Smart Meter, eröffnen neue Möglichkeiten für die Netztarife. Aber wer soll künftig wie viel für die Bereitstellung des Stromnetzes zahlen und wie fair ist das?

Das Ziel des Projektes FNT ist es, neue Möglichkeiten zur Gestaltung der Netztarife aufzuzeigen, die den grundsätzlichen Anforderungen an soziale Verträglichkeit, Fairness, Gleichbehandlung, technische Machbarkeit, Netzdienlichkeit, Sicherheit und Verständlichkeit entsprechen. Darüber hinaus sollen diese neuen dynamischen Netztarife die effiziente Verwendung von Energie unterstützen und auch innovative Geschäftsmodelle, z.B. im Bereich der Eigenverbrauchsoptimierung, unterstützen.

Die bestmögliche Erfüllung von verschiedenen, oftmals in Konkurrenz stehenden Anforderungen entwickelt sich europaweit aktuell zu einem wesentlichen Forschungsthema. Was bisher, speziell für Österreich, fehlt, ist eine interdisziplinäre Gesamtbetrachtung des Themas unter Einbeziehung aller relevanten Stakeholder, um die Herausforderungen an neue Netztarife aus den technischen, wirtschaftlichen, sozio-ökonomischen, politischen, regulatorischen und organisatorischen Blickwinkeln zu analysieren und dabei Wechselwirkungen zu identifizieren. Die Betrachtung erfolgt anhand konkreter Anwendungsfälle, wie etwa Anreizwirkung für netzdienliches Verhalten, Local Energy Communities oder Elektromobilität.

Das Sondierungsprojekt FNT bereitet die Forschungsagenda für eine gesamtsystemische Betrachtung dynamischer Tarife und ihres Umfelds vor. Die Erforschung erfolgt aus dem Blickwinkel von Österreich unter Einbeziehung europäischer Rahmenbedingungen und existierender Erkenntnisse und Ergebnisse.

Neben der Erstellung eines integrierten Forschungsansatzes für ein Folge(leit-)projekt werden in ausgewählten Bereichen auch schon erste Bewertungen der Tarifmodelle vorgenommen, insbesondere sozioökonomische Implikationen, technische Machbarkeit und Anforderungen an IT-Sicherheit sowie Benutzerakzeptanz.

Projektteam: Dominik Engel, Günther Eibl
Laufzeit: März 2019 - Februar 2020
Budget: € 260.464,- (Gesamtbudget)
                      € 73.275,- (Budget FHS)
Förderquote: 80 %
Fördergeber: Klima- und Energiefonds, Energieforschung (e!MISSION)
Projektpartner: Energieinstitut an der Johannes Kepler Universität Linz
                                   Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.
                                   Energie-Control Austria für die Regulierung der Elektrizitäts- und Erdgaswirtschaft (E-
                                   Control)
                                   Netz Oberösterreich GmbH
                                   Salzburg Netz GmbH
Keywords: Stromnetze, Smart Metering, Netztarif

Österreich befindet sich laut einer Studie der WKO im weltweit oberen Viertel in Bezug auf Innovation und Digitalisierung. Dennoch gibt es in einigen Bereichen Nachholbedarf. Die Digitalisierung eines Landes wird maßgeblich davon bestimmt, inwiefern die Unternehmen in den sogenannten Key Enabling Technologies (KETs) Wissen aufbauen (Nanotechnologie, Mikro- und Nanoelektronik, Photonik, Werkstoffe, Biotechnologie, Produktion). Jedoch besteht gerade in den MINT-Fächern ein hoher Fachkräftemangel in Österreich und mehr als jedes zweite Unternehmen rechnet mit hierdurch ausgelösten Umsatzeinbußen.

Maßgeschneidertes Know-how für die Praxis

Wie werden Gegenstände unseres (Arbeits-)alltags digital? Welche Technik und welches Know-how werden hierfür benötigt? Anhand von E-Learning Elementen wie Videos und Screencasts sowie in praxisnahen Workshops lernen westösterreichische Firmen die Chancen der Digitalisierung zu nutzen. Inhalte sind der Aufbau und die Fertigung von Elektronik, Software für digitalisierte Systeme sowie digitale Fertigung. Das Wissen soll in den Unternehmen zukünftig zu neuen Produkteinführungen und einer effizienteren Produktion führen.

Digitalisierung als Chance

»Ziel dieses Qualifizierungsnetzwerkes ist es, ausgewählten MultiplikatorInnen der beteiligten Unternehmenspartner umfangreiches und maßgeschneidertes Wissen in verschiedenen Teilbereichen der Digitalisierung näherzubringen, um die damit entstehenden Herausforderungen gemeinsam erfolgreich zu meistern«, erklärt Projektleiter Simon Kranzer. Digitalisierung soll von den teilnehmenden Unternehmen als Chance wahrgenommen und als Treiber der eigenen Wirtschaftskraft betrachtet werden. Langfristig soll dadurch ein Wettbewerbsvorsprung erreicht und neuartige Produkte von den Unternehmenspartnern auf den Markt gebracht werden.

Die wissenschaftlichen Partner Universität Innsbruck, FH Kufstein und FH Vorarlberg geben ihre Expertise in verschiedenen Modulen an die 28 beteiligten Unternehmenspartner weiter.

FFG Qualifizierungsnetze

Qualifizierungsnetze sind zeitlich begrenzte, maßgeschneiderte Qualifizierungsmaßnahmen zwischen Unternehmen und Hochschulen mit einer Förderung von max. € 500.000,- pro Vorhaben. In allen Vorhaben sind Universitäten oder Fachhochschulen gemeinsam mit Unternehmen aufgerufen, Ausbildungsangebote zu konzipieren und durchzuführen. Ziel ist es, ein maßgeschneidertes Angebot zu schaffen, das den Qualifizierungsbedarf der beteiligten Unternehmen als Ausgangspunkt hat, kooperativ und zukunftsorientiert ist.

Projektteam: Simon Kranzer, Dominik Engel
Laufzeit: Februar 2019 - Jänner 2021
Budget: € 689.455,- (Gesamtbudget)
                      € 42.650,- (Budget FHS)
Förderquote: 100 %
Fördergeber: FFG Qualifizierungsnetz
Projektpartner: D. Swarovski KG
                           W & H Dentalwerk Bürmoos GmbH
                           Innio Jenbacher GmbH & Co OG
                           LIEBHERR-WERK TELFS GMBH
                           STM Stein-Moser GmbH
                           ORDERMAN GmbH
                           Zumtobel Lighting GmbH
                           Med-El Elektromedizinische Geräte Gesellschaft m.b.H.
                           Axess AG
                           LIEBHERR-HAUSGERÄTE LIENZ GMBH
                           Steinbacher Dämmstoff Gesellschaft m.b.H.
                           Fachhochschule Vorarlberg GmbH
                           Inndata Datentechnik GmbH
                           Gebrüder Weiss Gesellschaft m.b.H.
                           F&S BONDTEC Semiconductor GmbH
                           Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH
                           Ionicon Analytik Gesellschaft m.b.H.
                           Sunplugged - Solare Energiesysteme GmbH
                           Ing. Punzenberger Copa-Data GmbH
                           HET Hochleistungs- Eisenbahn- und Transporttechnik
                           Entwicklungs-GmbH
                           World-Direct eBusiness solutions Gesellschaft m.b.H.
                           clownfish information technology GmbH
                           WGT-Elektronik GmbH & Co KG
                           CUBES GmbH
                           Riegler Elektronik GmbH
                           Dipl.-HTL-Ing. Niki Werner Waibel
                           Arvai Plastics GmbH & Co KG
Keywords: Digitalisierung, Elektronik, IT, Additive Fertigung, Innovationskompetenz, Westösterreich

Wissensaufbau und Umgang mit Sicherheit von IT Systemen in Betrieben

Erfolgreiche Digitalisierung erfordert ein Mitdenken der Informationssicherheit von Beginn an. Cyberkriminalität und IT-Sicherheit spielen im Unternehmensumfeld eine immer größere Rolle. Das führt zu einem gesteigerten Bedarf an Schulungsmaßnahmen im Bereich der IT Security in den Betrieben. Das Qualifizierungsnetz „Digitalisierung und Sicherheit – DuS“ deckt diesen Bedarf ab.

Virtuelle Angriffe üben

Im Projekt »Digitalisierung und Sicherheit« wird das Know-how von österreichischen Klein- und Mittelunternehmen (KMUs) auf den neuesten Stand gebracht. In 15 individuellen Kursen werden Themen wie Hacking oder Maschinensicherheit behandelt. Die MitarbeiterInnen von teilnehmenden KMUs sammeln praktische Erfahrungen dank virtueller Laborumgebungen, in denen Angriffe nachgebaut und simuliert werden.

Unter Leitung der FH Vorarlberg planen die Projektpartner FH Salzburg, FH St.Pölten, Universität Innsbruck und Austrian Institute of Technology (AIT) eine Reihe von Schulungsmaßnahmen, die überwiegend im Raum Vorarlberg/Tirol durchgeführt werden.

FFG Qualifizierungsnetze

Qualifizierungsnetze sind zeitlich begrenzte, maßgeschneiderte Qualifizierungsmaßnahmen zwischen Unternehmen und Hochschulen mit einer Förderung von max. € 500.000,- pro Vorhaben. In allen Vorhaben sind Universitäten oder Fachhochschulen gemeinsam mit Unternehmen aufgerufen, Ausbildungsangebote zu konzipieren und durchzuführen. Ziel ist es, ein maßgeschneidertes Angebot zu schaffen, das den Qualifizierungsbedarf der beteiligten Unternehmen als Ausgangspunkt hat, kooperativ und zukunftsorientiert ist.

Projektteam: Simon Kranzer, Simon Hoher
Laufzeit: Jänner 2019 - Jänner 2021
Budget: € 541.711,- (Gesamtbudget)
                      € 12.500,- (Budget FHS)
Förderquote: 100 %
Fördergeber: FFG Qualifizierungsnetz
Projektpartner: AIT Austrian Institute of Technology GmbH
                           OMICRON electronics GmbH
                           Heron Innovations Factory GmbH
                           TIP Technik & Informatik Partner GmbH
                           Tridonic GmbH & Co KG
                           Zumtobel Lighting GmbH
                           Fachhochschule St. Pölten GmbH
                           Barracuda Networks AG
                           System Industrie Electronic GmbH
                           Gebrüder Weiss Gesellschaft m.b.H.
                           Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG
                           Universität Innsbruck
                           NTS Netzwerk Telekom Service AG
                           Fusonic GmbH
                           Leica Geosystems AG
                           Inexess Technology Simma KG
Keywords:  Informations-Sicherheit, Digitalisierung, maßgeschneiderte Kurse

Innovationsunterstützung für klein- und mittelständische Unternehmen in Entwicklungen der digitalen Transformation durch Wissenschaft, Forschung und Technologietransfer.

Während große Industriebetriebe bereits aktiv werden, stecken viele klein- und mittelständische Betriebe angesichts der Komplexität des Themas und teilweise aufgrund von Wissensdefiziten in einem Handlungsvakuum: Eine rasche Umsetzung erster Maßnahmen wird verzögert. Ohne die Digitalisierung von Produkten, Prozessen und Dienstleistungen entlang der Wertschöpfungskette werden KMU aber auf Dauer nicht wettbewerbsfähig bleiben können.

Ziel des Projektes KMU 4.0 ist es, diese kleinen und mittleren Unternehmen im regionalen Verbund zwischen Wirtschaft und Wissenschaft mit hohem Praxisbezug aktiv anzusprechen. Durch die interregionale Bündelung von Wissen und Kompetenzen der Projektpartner entsteht ein komplettes Transferprogramm, das KMU auf die Digitalisierung gut vorbereitet: niederschwellige Ansprache und Sensibilisierung durch Demonstration von digitalen Technologien und Anwendungsfeldern, begleitende Qualifizierungsangebote und Forcierung grenzüberschreitender Lernprozesse.
Aus der zwischen- und überbetrieblichen Vernetzung sollen neben Know-how- und Erfahrungsaustausch auch regionale Technologielösungen aufgezeigt werden. Die Ergebnisse aus dem Projekt schaffen ebenso Mehrwert für die Weiterentwicklung der Qualifizierung und Berufsqualifikationen – beispielsweise über Train-the-Trainer Maßnahmen - und werden zur Stärkung der KMU ausgerichteten Forschungsarbeit der Partner genutzt.

Projektteam: Simon Kranzer, Maximilian Schirl
Laufzeit: September 2017 – August 2020
Budget: € 131.249,81 (Budget FHS)
Förderquote: 75 %
Fördergeber: Interreg Bayern-Österreich 2014-2020
Projektpartner: Salzburg Research, Innovations- und Technologietransfer Salzburg GmbH,
                                    Fachhochschule Rosenheim, Fachhochschule Rosenheim, Hochschule Landshut,
                                    Wirtschaftsförderungsges. Berchtes-gadener Land mbH

Forschende am Studiengang Informationstechnik & System-Management machen gemeinsam mit Projektpartner Ramsauer & Stürmer Software für das Management von Geschäftsprozessen in Unternehmen mobil.

Zur Steuerung sämtlicher Geschäftsprozesse und betrieblicher Ressourcen wie Kapital oder Produktionsmittel nutzen Unternehmen sogenannte Enterprise-Resource-Planning-Systeme – kurz ERP-Systeme. Mit der voranschreitenden Digitalisierung und der Notwendigkeit standortunabhängig arbeiten zu können, sind Unternehmen zunehmend gefordert, Teile ihres ERP-Systems mobil zu nutzen. »Die derzeitigen Systeme sind auf die mobile Nutzung noch nicht ausgelegt«, sagt Projektleiter Manfred Mayr.

Das Forschungsteam, beschäftigt sich im Rahmen des Projekts mit möglichen cloudbasierten Ansätzen und Technologien. »Für uns stellt sich die Frage, wie mobile ERP-Systeme sowohl online als auch offline auf mobilen Endgeräten genutzt werden sollen. Auch ist zu klären, wie die Synchronisation funktionieren kann, wenn mehrere User mit dem System arbeiten,« erklärt Junior Researcher Maximilian Tschuchnig, der gemeinsam mit seinem Kollegen Dejan Radovanovic für die technische Implementierung zuständig ist.

Zusammen mit dem langjährigen Projektpartner Ramsauer & Stürmer, die Experten in der Entwicklung von ERP-Systemen sind, testen die Forschenden an der FHS intensiv – im Fokus der fortschreitenden Digitalisierung – unter anderem Blockchain-Technologien, Konsens-Algorithmen und Synchronisationsmechanismen.

Ein Teil des Projekts ist die Evaluierung unterschiedlicher Technologien für die semantische Suche auf Basis von Question Answering Systemen. Mit Hilfe dieser Systeme können natürlichsprachliche Suchanfragen wie beispielsweise „Gib mir alle Kunden vom letzten Jahr“ abgesetzt werden.

Darüber hinaus werden Machine Learning Methoden für die Integration verschiedener Geräte (IoT) evaluiert. Die Herausforderung dabei ist, genügend Daten zu generieren, um maschinelle Lernmodelle, wie Deep Learning, erfolgreich anwenden zu können. In diesem Teil des Projekts werden daher Techniken der Data Augmentation für IoT Daten untersucht. Dabei werden die originalen Daten durch Künstliche Intelligenz verändert und so weitere Daten gewonnen, die die Charakteristika der wenigen vorhandenen Daten bestmöglich widerspiegeln.

Salzburger Wirtschaftspreis an ERP4Cloud

Einen Zwischenerfolg konnten Ramsauer & Stürmer und die ITS-Forschenden bereits verzeichnen: Ihr Konzept für eine mobile Anwendung des ERP-Systems mit konsistenter Information wurde mit dem 3. Platz des WIKARUS Innovationspreis 2018 der Salzburger Wirtschaft prämiert.

Projektteam: Manfred Mayr, Peter Haber, Eduard Hirsch, Maximilian Tschuchnig, Dejan Radovanovic, Thomas Harald Schmuck
Laufzeit: April 2018 – Dezember 2019
Auftraggeber: Ramsauer & Stürmer Software GmbH (FFG Basisprogramm EFREtop)

Um erneuerbare Energien in der Stromversorgung verstärkt nutzen zu können, wird die zentral gesteuerte Netzinfrastruktur zu einem dezentral gesteuerten System, dem Smart Grid umgewandelt. Im Smart Grid kann ein energie- und kosteneffizientes Gleichgewicht zwischen Stromerzeugern, Stromverbrauchern und auch Stromspeichern geschaffen werden.

Damit das Smart Grid funktioniert, wird eine flexible IKT-Infrastruktur benötigt, die sich den ständig ändernden Anforderungen wie Netz- und Systemregeln, sogenannten GridCodes, neuen Anwendungen wie der Nutzung von Elektromobilität, und der wachsenden Anzahl an Netzteilnehmern anpasst. Da das Stromnetz darüber hinaus eine kritische Infrastruktur darstellt, muss das Smart Grid entsprechende Vorkehrungen treffen, um Teilausfälle möglichst rasch kompensieren zu können. Die Konfiguration soll effizient über hoch flexible, zentrale Software erfolgen können, um die Zukunftsoffenheit, Erweiterbarkeit und Sicherheit der IKT-Infrastruktur auch wirtschaftlich zu gewährleisten. Dazu sind verschiedene Techniken zur so genannten Netzwerkvirtualisierung, wie etwa Software-defined Networking (SDN), geeignet.

Das Forschungsprojekt VirtueGrid untersucht nun die Frage, inwieweit diese Virtualisierungstechniken die derzeitigen und kommenden Anforderungen an die IKT-Infrastruktur am besten unterstützen können. Dazu werden in VirtueGrid zunächst verschiedene Szenarien definiert, aus denen Anforderungen an die IKT-Infrastruktur erwachsen.

Eine wichtige Anforderung dabei ist, die steigende Zahl an Netzteilnehmern zu integrieren, da in Zukunft sehr viel mehr Haushalte Strom aus Photovoltaikanlagen ins Netz speisen und Elektrofahrzeuge nutzen werden. Dem Stromnetz steht hier ein sprunghafter Anstieg an zu kommissionierenden Datenpunkten bevor. Daher ist die Skalierbarkeit, die Wachstumsfähigkeit des Stromnetzes, ein wesentlicher Aspekt, der mit Virtualisierung unterstützt werden kann.

Ein weiterer Punkt ist die Kompensation von möglichen Teilausfällen des Energie- und/oder des IKT- Netzes, um einen effizienten Netzbetrieb aufrecht zu erhalten. Das Smart Grid soll idealerweise selbst erkennen, wenn Ausfälle auftreten und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten. Diese können zum Beispiel die Definition alternativer Routen sein, die Strom- oder Datenflüsse an ihr jeweiliges Ziel bringen. 

Für diese Szenarien werden in VirtueGrid von den Forschern der FH Salzburg und der Projektpartner mögliche Lösungskonzepte mit geeigneten Techniken der Netzwerkvirtualisierung entwickelt, sowie mit Simulationen, Labor- und Feldtests evaluiert.

Projektteam: Armin Veichtlbauer, Oliver Langthaler, Ulrich Pache
Laufzeit: Mai 2017 - April 2020
Budget: € 1,910.933,- (Gesamtbudget)
                       € 303.950,- (Budget FHS)
Förderquote: 80 %
Fördergeber: Klima- und Energiefonds, Energieforschung (e!MISSION)
Projektpartner: AIT Austrian Institute of Technologie GmbH
                                   KELAG-Kärntner Elektrizitäts-Aktiengesellschaft
                                   Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.
                                   Siemens Aktiengesellschaft Österreich
                                   Alcatel-Lucent Austria AG
                                   LINZ STROM GmbH für Energieerzeugung, -handel,
                                  -dienstleistungen und Telekommunikation