Abgeschlossene Projekte

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): Günther Eibl
Laufzeit: März 2021 - August 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

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): Günther Eibl
Laufzeit: 01.05.2021 – 30.04.2026
Fördergeber: Land Salzburg WISS 2025
Keywords: Industrial Security, Privacy und Security, Data Analytics

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: HOME - Retailization 4.0

Projektleitung (FHS): Robert Zniva (BWI)
Stv. Projektleitung (FHS): (ITS) 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
 

Towards a Comprehensive CBCT Imaging Pipeline for Real-time Acquisition, Analysis, Interaction and Visualization

CIRCIUT zielt auf die Optimierung der Aufnahme und Verarbeitung von sogenannten Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) Daten ab. CBCT ist eine medizinische Bildgebungsmodalität, basierend auf Röntgenstrahlung und stellt eine Spezialform von CT dar. Ziel des Projekts ist einerseits eine Optimierung der Interaktion mit dem CBCT Gerät. Darüber hinaus soll die Bildanalyse dahingehend verbessert werden, dass mittels möglichst weniger Projektionen eine genauest mögliche Bildanalyse durchgeführt werden kann. Dadurch soll der Tradeoff zwischen minimaler Strahlung und höchster Sicherheit im Sinne der Diagnose optimiert werden. Zu diesem Zweck werden neueste Deep Learning Modell angepasst, evaluiert und erweitert.

Das Projekt CIRCUIT vereint die Bereiche Computer Vision und Human Computer Interaction. Die dadurch erzielten Synergien ermöglichen es, den Prozess bestehend aus Setup, Bildaufnahme, automatischer Verarbeitung und Experten-basierter Analyse ganzheitlich zu betrachten. Somit können Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Phasen bestmöglich erkannt und proaktiv genutzt werden um das bestmögliche Gesamtergebnis zu erzielen.

Das Projekt wird durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) im Rahmen von FFG-Bridge gefördert.

Projektleitung (FHS): Markus Tatzgern (MMT), Michael Gadermayr (ITS)
Projektteam (FHS): Markus Tatzgern, Michael Gadermayr, Maximilian Tschuchnig 
Laufzeit: 05/2022 - 04/2025
Fördergeber: FFG Bridge
Projektpartner: medPhoton GmbH
Keywords: CBCT, Reconstruction, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, HCI, Interaction

Projektwebsite: CIRCUIT - Digital Realities Lab (mediacube.at)

Impulsprogramm für den Österreichischen Wissens- und Technologietransfer in West-Österreich

Mit der Schaffung von den drei regionalen Wissenstransferzentren (WTZ Ost, WTZ Süd und WTZ West) leisten die österreichischen Universitäten und Fachhochschulen ihren Beitrag zur Intensivierung des Wissenstransfers von der Wissenschaft in die Wirtschaft und Gesellschaft. 
Das Wissenstransferzentrum West ist das größte Kompetenzzentrum für den akademischen Wissens- und Technologietransfer West-Österreichs. Unter dem Dach des WTZ West arbeiten Universitäten und Fachhochschulen aus Oberösterreich, Salzburg, Tirol und Vorarlberg gemeinsam daran, innovative Ansätze und neue Wissenshorizonte zu schaffen, den Wissenstransfer nachhaltig zu intensivieren sowie die Kooperation mit der Wirtschaft und Gesellschaft im Ganzen zu vertiefen und zu erweitern. Nach zwei erfolgreichen Projektrunden geht das Wissenstransferzentrum West mit diesem Projekt nun in die dritte Projektrunde. Durch die teilnehmenden Hochschulen - in Zusammenarbeit mit regionalen MINT-Initiativen und Unternehmen - werden verschiedene Vernetzungs- und Austauschworkshops veranstaltet, Bildungsangebote und Konzepte präsentiert sowie deren Ergebnisse und Erfahrungen ausgetauscht. MINT steht für „Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Technik“.

Die FH Salzburg ist an den Kooperationsvorhaben 1 und 2 beteiligt:  
KV1: Weiterbildung, Vernetzung und Internationalisierung (Leitung: PLUS, Beteilung FHS)
KV2: MINT (Leitung: FHS)
Die Fachhochschule Salzburg konzipiert gemeinsam mit OTELO Hallwang und mit Ing. Punzenberger Copadata GmbH eine Workshop-Reihe, um Jugendlichen hardwarenahes Programmieren zu vermitteln. Mit dem Hauptziel, einfache Softwareprogramme für das Internet der Dinge zu entwickeln und die Begeisterung für Technik und Informatik zu wecken.

Die Wissenstransferzentren sind ein Verbund aus Universitäten und Fachhochschulen und werden vom Austria Wirtschaftsservice gefördert, aus Mittel der Nationalstiftung für Forschung, Technologie und Entwicklung (Österreich-Fonds).

Projektkoordinator: Paris Lodron Universität Salzburg 
Projektpartner: WTZ West-Konsortium, siehe Projektwebsite
Projektpartner aus Industrie: OTELO Halwang, Ing. Punzenberger Copadata GmbH
Projektleitung (FHS): Kranzer Simon
Laufzeit: 09/2022 - 06/2024
Fördergeber: aws (Austria Wirtschaftsservice) 
Keywords: Wissenstransfer, Industrie 4.0, MINT
Projektwebsite:  https://wtz-west.at

Sparkling-Science-Matrix

In diesem Projekt werden in Zusammenarbeit mit Studierenden der HTBLuVA Salzburg, Studienzweig Biomedizin und Gesundheitstechnik, modernste Methoden zur Quantifizierung von Gewebeschäden entwickelt.

Verletzungen und krankhafte Veränderungen von Sehnen stellen eine große Herausforderung für die Orthopädie dar, besonders, weil die Zahl dieser Erkrankungen mit dem Alter stark zunimmt und verletzte Sehnen schlecht heilen. Neben Entzündungsprozessen sind Veränderungen in der Sehnenstruktur und den Sehnenzellen ausschlaggebend für die Entstehung und das Fortschreiten der Sehnenerkrankungen. 
Neue Studien an verschiedenen Geweben zeigen, dass Veränderungen in der Sehnenstruktur zu einem veränderten Stoffwechsel der darin eingebetteten Zellen führen, und so eine schlechtere Heilung und die Ausbildung von Narben bedingen. Erste Ergebnisse lassen vermuten, dass ähnlich deregulierte Stoffwechselprozesse zur schlechten Heilungsfähigkeit der Sehnen beitragen. Die Hintergründe sind jedoch noch kaum bekannt. 

Ein Ziel des Projektes ist es, diese Prozesse mit umfangreichen molekular- und zellbiologischen Methoden zu untersuchen. Weiters wird eine digitale Plattform zur automatisierten und objektiven Auswertung von mikroskopischen Gewebeschnitten angestrebt. Die Schülerinnen und Schüler der HTBLuVA Salzburg entwickeln dazu gemeinsam mit allen Kooperationspartner*innen entsprechende Softwaretools zur automatisierten Quantifizierung von digitalen Aufnahmen von Sehnen mittels KI-basierten Techniken (z.B. „Deep learning“ und Segmentierungsverfahren) und integrieren diese in eine benutzerfreundliche App. Die Schüler und Schülerinnen lernen dabei sowohl den technischen als auch den biologischen Hintergrund der noch sehr neuen KI-basierten digitalen Pathologie aus erster Hand kennen. 

Der Hauptbeitrag der Fachhochschule Salzburg besteht in der Analyse der erstellten und digitalisierten Gewebeschnitte mittels KI-basierten Techniken. Wissen, welches in der Forschung und in Masterarbeiten generiert wird, wird innerbalb des Projekts in ein für Life-Scientists nutzbares Werkzeug einfließen. Somit entsteht ein Beitrag im Bereich der Bildverarbeitung ebenso wie im Bereich der Medizin/Biologie.

Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung (BMBWF) sowie durch die Agentur für Bildung und Internationalisierung (OeAD) im Rahmen des Forschungsförderprogrammes „Sparkling Science 2.0“ gefördert. 

Konsortialkoordinator: Paracelsus Medizinische Privatuniversität Salzburg (PMU), Institut für Sehnen- und Knochenregeneration
Projektleitung (FHS): Michael Gadermayr
Laufzeit: 10/2022 - 09/2025
Fördergeber: BMBWF, OeAD
Keywords: Image Processing, Machine Learning, Histopathology, Data Science
Projektwebsite: 
DE: SPARCMAT - Sparkling-Science-Matrix
EN: SPARCMAT - Sparkling-Science-Matrix

Das Projekt "Industrielle Künstliche Intelligenz" (IAI) ist eine bedeutende Initiative unter der Leitung von Stefan Huber und wird vom Land Salzburg im Rahmen des WISS2025-Programms gefördert. Ziel des Projekts ist es, die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Industrie zu erforschen und zu optimieren.

Projektdetails:

• Projektleiter:Stefan Huber
• Laufzeit: 1. September 2023 – 30. November 2024
• Fördergeber: Land Salzburg WISS2025
• Projektvolumen: ca. € 60.000,-

Projektbeschreibung:

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie, die zur Bewältigung zahlreicher Herausforderungen in Gesellschaft und Wirtschaft beiträgt. Insbesondere im Hinblick auf den Klimawandel und die Sustainable Development Goals (SDGs) der Vereinten Nationen bietet KI ein breites Spektrum an Optimierungsmöglichkeiten.

Aufbauend auf unserer bestehenden Forschungsstrategie fokussiert sich das Projekt auf den industriellen Anwendungsbereich und verbindet diesen mit Methoden des maschinellen Lernens (ML). Dadurch leisten wir nicht nur einen Beitrag zur Energiewende und Ressourcenschonung, sondern stärken auch die wirtschaftliche Standortssicherheit.

Strategische Ziele und Forschungsschwerpunkte:

Das Projekt IAI untersucht drei zentrale Themenkomplexe, die auf vorhergehenden Forschungsprojekten aufbauen:

1. Anwendung von ML in der Mechatronik:
   • Beispiel a: Untersuchung der Einsatzmöglichkeiten von SGD-Optimierern in ML-Frameworks für klassische Mechatronik-Probleme.
   • Beispiel b: Erforschung der Energieoptimierung in der Bewegungsplanung kinematisch unterbestimmter Roboter mittels Reinforcement Learning (RL), da klassische Verfahren wie die algebraische Lösung der Inverskinematik hierfür nicht ausgelegt sind.
2. Integrationsfähigkeit von KI-Methoden in Industriesysteme:
   • Untersuchung von Architekturen, die die Integration von KI-Methoden in industrielle Systeme ermöglichen und fördern.
3. Wirtschaftliche Entscheidungsfindung basierend auf ML-Vorhersagen:
   • Erforschung der Ableitung betriebswirtschaftlicher Kennzahlen aus ML-Vorhersagen und deren Verknüpfung mit den Prognoseergebnissen, um fundierte unternehmerische Entscheidungen zu ermöglichen.

Unsere Mission:

Unser Ziel ist es, durch praxisorientierte Forschung und enge Zusammenarbeit mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung die Anwendungsmöglichkeiten von KI in der Industrie weiter zu erforschen und zu optimieren. Wir möchten innovative Strategien entwickeln, die nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen steigern, sondern auch einen nachhaltigen Beitrag zur Gesellschaft leisten.

Das AIBIA-Projekt ist eine gemeinsame Initiative mit der Universität Salzburg (PLUS) und wird vom Land Salzburg Seedfund (WISS2025) finanziert, um Projekte mit lokalen Partnern wie SALK und PMU zu initiieren. Der Schwerpunkt dieses Projekts liegt auf der automatisierten Verarbeitung und Analyse biomedizinischer visueller Daten mittels fortschrittlicher KI-Techniken, um die Herausforderungen in klinischen Anwendungen sowie im Bereich der empirischen Forschung zu überwinden.

Projektdetails:

• Projektleiter: Michael Gadermayr
• Laufzeit: 1. Januar 2023 – 31. Dezember 2025
• Fördergeber: Land Salzburg WISS2025
• Projektvolumen: ca. € 125.000,-

Projektbeschreibung:

Das AIBIA-Projekt konzentriert sich auf die Nutzung KI-gesteuerter Methoden zur Analyse biomedizinischer visueller Daten und adressiert damit eine bedeutende Lücke in der aktuellen Forschungslandschaft Salzburgs. Die Region beherbergt zahlreiche Life-Science- und klinische Forschungsgruppen (PMU, SALK, PLUS), die große Mengen biomedizinischer visueller Daten erzeugen. Diese Gruppen verfügen jedoch oft nicht über die nötige Expertise und Personalressourcen, um diese Daten für Forschungszwecke voll auszunutzen. Gleichzeitig stehen lokale Gruppen mit der erforderlichen Expertise (PLUS und FHS) vor Ressourcenproblemen, da ihr Personal überwiegend projektfinanziert ist und nicht für andere Aufgaben eingesetzt werden kann.

Strategische Ziele:

Die Einrichtung des "Research- and Transfer Junior Lab on AI in Biomedical Image Analysis (AIBIA)" zielt darauf ab:

1. Förderung kollaborativer Forschung: Als Inkubator für zukünftige hochkarätige, drittmittelgeförderte Forschungsprojekte (z.B. FWF- und EU-Projekte) zu fungieren.
2. Bündelung von Ressourcen und Expertise: Ein Zusammenschluss von Expert*innen von PLUS (Gruppe von Andreas Uhl) und FHS ermöglicht eine effiziente Kommunikation und Projektanbahnung.
3. Stärkung interdisziplinärer Zusammenarbeit: Als Kristallisationspunkt für ein Kompetenznetzwerk zu dienen und die Ausbildung einer signifikanten Anzahl von Nachwuchsforschern zu fördern.
4. Entwicklung von Humankapital: Eine Talentquelle für zukünftige wissenschaftliche Projekte und institutionelle Rollen (z.B. Core Facility PMU) im Bereich Life Sciences bereitzustellen.
5. Unterstützung der lokalen Industrie: Eine attraktive Personalressource für Unternehmen in diesem Bereich zu schaffen und dadurch möglicherweise die diesbezüglichen FFG-Projektaktivitäten zu erhöhen.

Diese Initiative verspricht, die Forschungslandschaft in Salzburg erheblich zu verbessern, die Integration von KI in der biomedizinischen Bildanalyse voranzutreiben und ein nachhaltiges Ökosystem für zukünftige Innovationen zu fördern.

Das Forschungsprojekt "PharmTechTrust" zielt darauf ab, die Vertrauenswürdigkeit digitaler Technologien in der pharmazeutischen Produktion zu gewährleisten. 

Projektdetails:

• Projektleiter:Jakob Rehrl
• Laufzeit: 1. Oktober 2024 – 30. September 2025
• Fördergeber: FFG
• Projektvolumen: ca. € 19.000,- (FFG)

Kurzbeschreibung:

Die digitale Transformation in der pharmazeutischen Industrie birgt das Potenzial, die Entwicklung und Herstellung von Medikamenten zu revolutionieren. Durch die Integration digitaler Werkzeuge wie KI-/ML-basierte digitale Zwillinge, Prozesssteuerung und Mensch-in-der-Schleife-Konzepte können Effizienz gesteigert, Kosten gesenkt und die Produktqualität verbessert werden. Angesichts aktueller Herausforderungen wie Lieferkettenproblemen, Medikamentenengpässen und der hohen ökologischen Belastung pharmazeutischer Prozesse ist dies besonders wichtig.

Die Implementierung digitaler Algorithmen in der pharmazeutischen Industrie steht jedoch vor erheblichen Herausforderungen aufgrund ihrer konservativen und stark regulierten Natur. Um digitale Algorithmen in bestehende Herstellungsprozesse zu integrieren, müssen Unternehmen die Dokumentation überarbeiten und die Einhaltung der strengen Anforderungen der Guten Herstellungspraxis (GMP) nachweisen.

Dieses explorative Projekt bietet eine technische Lösung, indem es ein Rahmenwerk für die regulatorische Bewertung digitaler Algorithmen vorschlägt. Im Projekt werden kritische regulatorische Aspekte digitaler Technologien in der pharmazeutischen Industrie identifiziert. Das technische Rahmenwerk wird unter Einhaltung dieser Vorschriften entwickelt und nutzt die digitalen Algorithmen aus der Algorithmus-Bibliothek von RCPE.

Durchbruch und Innovationen:

1. Regelkonformes Framework: Entwicklung eines technischen Rahmenwerks, das sicherstellt, dass digitale Algorithmen den regulatorischen Standards entsprechen. Erstmals wird ein Workflow für die regulatorische Bewertung von Algorithmen, wie z.B. der Prozesssteuerung, erstellt und transparent veröffentlicht.
2. Blueprint für Unternehmen: Unternehmen, die bisher zögerten, digitale Algorithmen aufgrund von Bedenken hinsichtlich regulatorischer Ablehnung zu implementieren, können diesen Workflow als Blaupause nutzen. Dies soll die Digitalisierung GMP-konformer industrieller Umgebungen erleichtern und Themen wie 'sorgfältiger und nachhaltiger Ressourceneinsatz', 'Zuverlässigkeit' und 'Abhängigkeitsreduktion' adressieren.

Da die beteiligten Technologien die Produktqualität verbessern, Betriebskosten senken und den Ressourcenverbrauch reduzieren, wird das Projekt sich positiv auf die Patientensicherheit, Lieferkettenprobleme und Nachhaltigkeit auswirken. Darüber hinaus wird die industrielle Digitalisierung die Attraktivität steigern und die Wiederansiedlung europäischer Produktionsstätten erleichtern.

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

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: www.plus.ac.at/aihi/der-fachbereich/ida-lab/

Projektleitung: Stefan Wegenkittl
Laufzeit: Okt. 2019 - Sept. 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

Projekt-Ressourcenplanung mit Künstlicher Intelligenz

Ein Projektmanagement ist in der Regel durch hohe Komplexität und Routinearbeit geprägt. Projektmanager stoßen, trotz ständiger Verbesserung der Planungsmethoden, ab einem gewissen Komplexitätslevel an Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI oder Artificial Intelligence AI) im Projektmanagement hat das Potential den Projektmanager entscheidend zu entlasten, um beispielsweise potenzielle Projektverzögerungen frühzeitig zu erkennen, Ressourcen effizient zu managen und Entscheidungen evidenzbasiert treffen zu können. Die Möglichkeit große Datenmengen in Sekundenbruchteilen zu analysieren und dabei gleichzeitig auf Erfahrungswerte zurückzugreifen, kennzeichnen das Potential einer KI. Da durch den Einsatz Kapazitäten im Projektmanagement frei werden, können diese an anderer Stelle wertschöpfender eingesetzt werden. 

Für die Anwendung im Projektmanagement sind vor allem Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (Deep Learning) und Natural Language Processing (NLP) relevant. Der Hauptbeitrag der Fachhochschule Salzburg besteht zum einen in der Bereitstellung von Know-How und Best Practices im Bereich Artificial Intelligence, im Speziellen zu Deep Learning und Natural Language Processing. Zum anderen die softwaretechnische Entwicklung von drei prototyphaften AI-Modellen, die besonders auf Faktoren in Projekten ausgerichtet werden, die der Mensch (z. B. der Projektmanager) nicht oder nicht mit einfachen Mitteln erkennen kann. Diese Modelle dienen der Bewertung von Projektdaten im zeitlichen Verlauf, oder im Hinblick auf versteckte Muster, die zu Projektverzögerungen führen.

Projektleitung (FHS): Peter Haber 
Auftraggeber: Cockpit-Consulting 
Laufzeit: 12/2022 - 01/2024
Keywords: KI Künstliche Intelligenz, AI Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Natural Language Processing 

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

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): Simon Kranzer
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

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

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

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

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

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.

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

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.

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

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.

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