NASIA

Netzwerk zur Anomalieerkennung und Störfallmanagement für IoT‐basierte Anwendungen

Mit der technologischen Weiterentwicklung im Bereich Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 können heutzutage komplexe Systeme (Umwelt, Verkehrsinfrastruktur, Produktion, Gebäude, etc.) umfangreich überwacht werden. Diese Überwachung wird zunehmend notwendig, um die Sicherheit, Qualität und Effizienz von Systemen zu garantieren und zu verbessern.

Ziel des Projektes ist die Bildung eines Netzwerkes bestehend aus Forschungspartnern und Industriepartnern. Das Netzwerk soll genutzt werden, um zielgenau aktuelle Forschungsansätze auf der einen Seite und Anforderungen aus der Industrie auf der anderen Seite zu identifizieren, mit interessierten Partnern zu diskutieren, weiterzuentwickeln und zu adaptieren. Thematisch fokussiert das Netzwerk die Überwachung von IoT‐basierten Systemen, das Erkennen von Anomalien mittels mathematischer Methoden sowie die Behandlung von Störfällen durch entsprechende Eskalationsmechanismen. Die Anwendungsbereiche sind vielfältig, beziehen sich aber vorwiegend auf Systeme in der Produktion, Umwelt, Logistik, Infrastruktur und Gesundheit.

Im Rahmen des Projektes soll zunächst ein Wissensaustausch mit initialen Partnern des Netzwerks realisiert werden. Hierzu werden aktuelle und zukünftige Forschungsideen diskutiert und strukturiert. Aufbauend darauf wird ein Akquise‐Workshop durchgeführt. Dieser dient zur Akquirierung weiterer Partner sowie potenzieller Themen und Anforderungen im Projektumfeld. Die entwickelnden Anforderungen und Ansätze sowie identifizierten Partner dienen zur Erstellung von Projektanträgen für verschiedene EU‐Forschungsförderprogramme. Der gewählte Themenbereich verfügt über enormes Erfolgspotenzial, da IoT-basierte Systeme, Data‐Analytics und System‐Monitoring Schlüsseltechnologien in verschiedenen Branchen sein werden, um die Digitalisierung voranzutreiben.

Laufzeit des Verbundprojektes: November 2018 – Oktober 2020

Förderprogramm: BMBF

Förderkennzwichen: 01DS18014

Projektpartner:

• University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences
• Systems Research Institute, Polish Academy of Science
• Czech Technical University in Prag, Department Computing Science
• Future Intelligence Ltd
• Institut für Angewandte Informatik e.V.