aktuelle Forschungs- und Entwicklungs­projekte [-]

Mehr zum Thema: Smart Farming - Hintergrund, Konzepte, Aktivitäten


Projektfamilie: AKKUT - Automatische Konditions-Klassifikation mit unüberwachten Trainingsmethoden

AKKUT/E - Smart Edge: Dezentrale KI und sicheres, adaptives Datenmanagementmodul

Eine kontinuierliche Zustandsüberwachung an im Dauerbetrieb befindlichen Maschinen ist ein wichtiger Faktor, um die Anlagenverfügbarkeit zu garantieren und Schäden durch unvorhergesehene Störungen zu minimieren. Eine qualitativ hochwertige Zustandsaussage erfordert die Unempfindlichkeit des Analysesystems gegenüber Veränderungen, die unabhängig vom Anlagenzustand eintreten. Hierzu zählen schwankende Umgebungs­bedingungen, Fremdgeräusche oder planmäßig wechselnde Belastungszustände.
In Prozess- und Betrieb­süberwachungs­situationen an komplexen Systemen haben sich Künstliche-Intelligenz-Mustererkennungsverfahren als universelles Werkzeug herausgestellt, um ohne detaillierte physikalische Beschreibung des Vorgangs Klassifikationsergebnisse zu generieren. Die Wirksamkeit und das Erkennungsergebnis dieser Verfahren wird immer durch die Repräsentativität der trainierten Daten und eine mehr oder minder große zulässige Toleranz gegenüber den Referenzmustern bestimmt.
Als Beispielanwendungen kämen Geräusch- und Vibrationsprofile von Produktions- oder auch Landmaschinen in Frage mit dem Ziel, Produktqualität und Wartungszustand des Aggregates zu klassifizieren. Unterschiedliche Faktoren führen dabei zu einer Abwandlung des "Normzustandes". Schwankende Umgebungs­bedingungen, Fremdgeräusche, unterschied­liche Maschinenausstattung sowie Material- und Gutstreuungen können den Fingerabdruck eines Vorgangs und damit auch das Klassifikationsergebnis maßgeblich beeinflussen.
Es ist vorgesehen, Sensordaten unterschiedlicher Meßgrößen zu fusionieren und als Muster für die Erkennung durch die nachgelagerte KI zu verwenden. Es wird erwartet, dass sich dadurch Trennschärfe und Präzision der Erkennung maßgeblich verbessern lassen.

Teilprojekt Logic Way: Hardware, Kommunikationsmodul

Logic Way übernimmt innerhalb des Projektes die Entwicklung des Kommunikationsmoduls (Edge Device) und des zugehörigen Software-Komponentenstacks für die Abbildung von Condition-Monitoring-Aufgabenstellungen für Großkraftmaschinen. Der vom Kommuni­kations­modul abzudeckende Funktionsumfang umfaßt dabei die Erfassung von Sensormeßwerten aus verschiedenen Quellen und mit unterschiedlichen Hardware­schnitt­stellen, deren relevanzadaptive Filterung und zeitliche Synchronisation sowie verzögerungstolerante und kryptografisch abgesicherte Weiter­übertragung zum Cloud-Kommuni­kations­endpunkt. In umgekehrter Kommunikations­richtung erstrecken sich die Aufgaben des Kommunikations­moduls auf das Vorhalten eines lokalen Erkennungs­muster­bestandes, die Ausführung vorgegebener KI-Modelle, die Parameter­verteilung an Komponenten der Feldebene (hauptsächlich Sensoren). Mitlaufend werden vom Kommunikations­modul statistische Auswertungen ausgeführt, Ereignislisten erzeugt und verwaltet und die Bedien­oberfläche in Web-Technologie bereitgestellt.

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„AKKUT/E“ wird von Logic Way in Kooperation mit Fraunhofer IGP Rostock bearbeitet.

„AKKUT“-Projektfamilie:
ASEDA - Akustisches Sensornetzwerk mit Echtzeitdatenauswertung
IDaS - Intelligente Datenauswertung von Sensornetzwerken

Europäische Union/EFRE-Logo Mecklenburg-Vorpommern, Landessignet

"AKKUT/E" wird kofinanziert von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung.


OsKoNa - Offene smarte Komponenten für die digitale Nahrungsmittelwirtschaft

OsKoNa, Titelbild

In der bisherigen Entwicklung von Plattformtechnologien und Angeboten „as a service“ hat sich gezeigt, dass Hoheit über Daten und Inhalte beinahe untrennbar mit der Hoheit über Datenverarbeitungstechnologie und Algorithmen (digitale Produktionsmittel) verbunden ist. Die vorgeschlagene Entwicklung „OsKoNa“ schlägt daher ein technisches Modell aus untereinander vernetzbaren Funktionskomponenten vor, die verteilt und dezentralisiert betrieben werden können. Durch gleichberechtigte Vernetzung der dezentralisierten Installationen untereinander kann in Summe thematisch und dateninhaltlich eine umfassende Plattformfunktion umgesetzt werden. Der Komponentenstack erstreckt sich dabei über die gesamte Produktentstehung sowohl auf mobile Maschinen (Landmaschinen) und stationäre Betriebsstätten als auch auf Server-Installationen im Rechenzentrum.
Ziel des Projektes OsKoNa ist die Entwicklung und Referenzimplementierung eines durchgehenden Stacks smarter Komponenten für die Verwendung im Lebensmittel-Enstehungsprozess über die Anwendungsebenen IoT, Edge, Mobile Edge Cloud, Cloud, Metacloud. Dadurch kann durchgehende Funktionalität über alle Datenerfassungs-, -aggregations-, -kommunikations- und -aufbewahrungsebenen im land- und lebensmittelwirtschaftlichen Produktionsprozess über die Verkettung dieser Grundbausteine der smarten Agrardatenwirtschaft abgebildet werden. Die Anwendung der Stack-Komponenten verteilt sich dabei auf im Feld arbeitende mobile Landmaschinen und deren Umgebung, ortsfeste Produktionseinrichtungen und zentrale Cloud- und Metacloud-Instanzen. Durch abgestimmte Schnittstellen können die einzelnen Bausteine der Systemlösung bedarfsgerecht und flexibel zu smarten Services orchestriert werden.
Durch ein striktes Komponentenmodell mit klaren Schnittstellen und Verantwortlichkeiten des jeweiligen Moduls wird eine strukturierte Softwareinfrastruktur umgesetzt, an deren Modulgrenzen jeweils Sicherheits- und Plausibilitätsregeln angewendet werden können, um ein insgesamt sicheres und integeres System zu gewährleisten.

„OsKoNa“ wird von Logic Way in Kooperation mit AgriCon und den Technischen Universitäten Berlin und Dresden bearbeitet.

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StopInfekt - Netzwerk zur Vermeidung von Krankenhausinfektionen durch verhaltenspsychologisch basierte elektronisch rückgekoppelte Verbesserung der Händehygiene in medizinischen Einrichtungen

Ziel des Projektes „StopInfekt“ ist es, ein medizinisch-technisches Kooperationsnetzwerk aus Wirtschaft und Wissenschaft zu etablieren, das digitale Maßnahmen zur Verbesserung der Händehygiene entwickelt und unterstützt. Händehygiene entsprechend den WHO-Indikationen ist in medizinischen Einrichtungen die wirksamste Maßnahme, um Infektionsübertragungen zu reduzieren. In „StopInfekt“ werden technologische Maßnahmen zur dauerhaften Umsetzung der Händehygiene nach den Kriterien der WHO entwickelt, pilotiert und als demonstrierbare Referenzlösung zur Verfügung gestellt.
Technischer Ausgangspunkt ist eine im Pilotbetrieb befindliche Installation auf der Intensivstation im Hanseklinikum Stralsund, die erstmalig über unmittelbare individuelle Rückkopplung an das Klinikpersonal aktiv eine stetige Verbesserung der Händehygiene bewirkt. Im Rahmen des Projektes soll diese Installation um zwei Installationen ergänzt werden, die für Demonstrationszwecke, als Kopiervorlage und zur Erprobung und Evaluation neuer Komponenten, Auswertungen, Betriebsarten und Algorithmen verfügbar sind. Ziel ist die Entwicklung bzw. Optimierung innovativer technischer und soziopsychlogischer Einflußmöglichkeiten und der zugehörigen digitalen Systemkomponenten zur Umsetzung der Hygieneziele. Über die in Betrieb befindlichen Referenzinstallationen ist die Etablierung von Kooperationen mit Kliniken und Hygiene-Ausstattungs-Herstellern beabsichtigt.

„StopInfekt“ ist ein Gewinnerprojekt aus dem Ideenwettbewerb Gesundheitswirtschaft Mecklenburg-Vorpommern 2020 (externer Link) und wird durch das Wirtschaftsministerium des Landes Mecklenburg-Vorpommern gefördert. Projektträger ist das Landesförderinstitut Mecklenburg-Vorpommern.

„StopInfekt“ wird von Logic Way in Kooperation mit UCEF und dem MRE-Netzwerk Kompass e.V. bearbeitet.

Europäische Union/EFRE-Logo Mecklenburg-Vorpommern, Landessignet

"StopInfekt" wird kofinanziert von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung.
Operationelles Programm Mecklenburg-Vorpommern 2014-2020 - Investitionen in Wachstum und Beschäftigung


Entwicklung einer nachrüstbaren ZUSTA-(AR)2-Box zur adaptiven Regelung und Visualisierung von CAD/CAM Prozessen

Die digitale Vernetzung in der Industrie verfolgt das Ziel, die Informations- und Datenverarbeitungsprozesse in den Unternehmen mit den physischen Abläufen ihrer Geschäftstätigkeit in neuer Weise und zu neuen Angeboten und Diensten zu verknüpfen. Innerhalb der Initiative ZUSTA (Netzwerke für zuverlässige und stabile Prozesse) verfolgt ZUSTA-(AR)2 das Ziel, Zuverässigkeit und Stabilität der industriellen additiven Fertigung über adaptive Regelung und die Anwendung von Erweiterter Realität (Augmented Reality).
Über die kontinuierliche Zusammenführung von Prozessparametern und Prozessergebnis (additiv gefertigtes Teil) können Fertigungsfehler frühzeitig erkannt und günstigstenfalls direkt ausgeregelt werden. Letztendlich wird dadurch eine wiederholbar hohe Teilequalität abgesichert und die Produktion von Ausschuss wird minimiert. Falls in der Produktion trotzdem unreparierbare Toleranzüberschreitungen stattfinden, kann der Auftrag frühzeitig abgebrochen werden und dadurch Maschinenzeit und Material gespart werden. Für eventuell aus produktionstechnischer Sicht erforderliche konstruktive Korrekturen zur Vermeidung von Fertigungsproblemen liefert die im digitalen Zwilling zusammengeführte Aufzeichnung der Prozessparameter zweckdienliche Unterstützung. Die Rückkopplung der gefertigten Geometrie auf die Maschinen-Bahnplanung (CAM-Postprocessing) und die CAD-Geometrie wird für die AR-Darstellung der Übereinstimmung zwischen konstruktiver und Fertigungsgeometrie genutzt. Die informative AR-Aufbereitung kann einen entscheidenden Beitrag zur Konstruktions- und Fertigungsoptimierung leisten.

Logic Way übernimmt im Projekt hauptsächlich die Entwicklung und Bereitstellung der Filter-, Regelungs- und Kommunikationskomponente "ZUSTA-(AR)2-Box". Unser Kooperationspartner im Projekt ist die S.K.M. Informatik GmbH Schwerin.

BMWi, Logo VDIVDE, Logo

"ZUSTA-(AR)2" wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert.
Projektträger ist VDI/VDE-IT.


Big Data im landwirtschaftlichen Prozess innovativ nutzen

BiDa-LaP, Titelbild

Teilprojekt Logic Way: Datenaufzeichnungs- und -übertragungssystem, Kommunikationslogik, betriebsübergreifende Datenbank-Infrastruktur

Big Data kann seinen Nutzen dort entfalten, wo Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Sichten in neue Kontexte gebracht werden und dadurch neue Zusammenhänge hergestellt werden können. Das Projekt BiDa-LAP stellt daher Informations­kanäle von allen für Feld- und Flurarbeiten relevanten Daten­quellen bis zum zentralen Datenbestand her und liefert umgekehrt direkt vor Ort übergreifende Informationen und Entscheidungs­unterstützung.
Das Projekt hat die Entwicklung, Inbetriebnahme und den Probebetrieb eines elektronischen Infra­struktur­systems, bestehend aus einer Plattform­architektur und mobilen Datenloggern mit der Möglichkeit zur Interaktion zu smarten Endgeräten zum Gegenstand. Die Entwicklung steht zukünftig Land­wirt­schafts­betrieben und Dienstleistungs­unternehmen als operatives und strategisches Entscheidungs­unterstützungs­system zur Verfügung. Hierfür sollen historische (beispielsweise aus vorangehenden Anbauperioden) wie auch aktuell erfasste Daten genutzt werden. Dem Nutzer sollen dabei organisatorische (z.B. prognostizierte Restarbeitszeit einer Maschine auf einem Feld), technische (z.B. aktueller Schlupf einer Maschine), ökonomische (z.B. Gesamtkosten eines Arbeits­verfahrens in Abhängigkeit von der gewählten Arbeitsbreite), agronomische (z.B. Schadverdichtung oder Humusbilanzierung) und Nachhaltigkeits-Indikatoren (z.B. CO2 Emissionen eines Produktions­verfahrens) zur Entscheidungs­findung angeboten werden. Dazu ist unter anderem geplant, eine Bewirtschaftungs­musterdatenbank aufzubauen, worin betriebs­grenzen­übergreifend entsprechende Parameter von Arbeits­maschinen erfasst werden.
Basierend darauf sollen zukünftig Szenarien-Rechnungen zum Einsatz unterschiedlicher Maschinenkonfigurationen möglich sein. Hierdurch sollen Entscheidungshilfen zur Auswahl der optimalen Arbeitsbreite oder zur Konfiguration der Maschinenleistungskapazitäten eines Landwirtschaftsbetriebes ex ante gegeben werden. Wiederum betriebsgrenzenübergreifend soll es möglich sein, dass Nutzer ex post ein Benchmarking zur Effizienz des Maschineneinsatzes durchführen können. Aspekte des Datenschutzes sind hierzu zwingend während der gesamten Projektlaufzeit bei der Entwicklung des Systems zu berücksichtigen. Weitere operative Hilfestellungen sollen dem Nutzer zukünftig beispielsweise durch die Leitspuroptimierung auf dem Feld oder durch die Ausweisung des optimalen Bearbeitungsfensters gegeben werden.

Als Ausgangsbasis können die Projektantragsteller auf das aus dem Projekt Agro-MiCoS hervorgegangene flexible und offene Datenerfassungs- und Kommuni­kations­system zurückgreifen.
Im Gegensatz zu bestehenden Telemetrie Lösungen am Markt richtet sich die Neuentwicklung an Landwirtschafts­betriebe mit gemischten Fuhrparks hinsichtlich des Alters (neuere und ältere Maschinen) und der Hersteller­herkunft (herstellerunabhängig). Dadurch wird die Flexibilität für den Nutzer erhöht, da insbesondere in Westeuropa meist gemischte Fuhrparks auf Landwirtschafts­betrieben zu finden sind. Erweitert wird das Telemetriesystem zusätzlich über die Verknüpfung und das Benchmarking mit historischen Datenbeständen. Dies soll auch auch Betriebsgrenzen übergreifend möglich sein. Die Bereitstellung und Nutzung offener und dokumentierter Schnittstellen ist dabei erklärtes Ziel des Projektes und wesentliche Grundlage für durchgehende Funktion in gemischten Umgebungen.

„BiDa-LaP“ wird von Logic Way in Kooperation mit AgriCon und den Technischen Universitäten Berlin und Dresden bearbeitet. Die Konsortialführung liegt bei AgriCon.

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"BiDa-LAP" wurde vom Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz gefördert.
"BiDa-LAP II" wird durch die Landwirtschaftliche Rentenbank aus Mitteln des Zweckvermögens des Bundes gefördert.
Projektträger ist die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung.


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