EASY - Energieeffiziente Analyse- und Steuerungsprozesse im dynamischen Edge-Cloud-Kontinuum für die industrielle Fertigung

Für die Fertigungsorganisation nach dem Leitbild der Industrie 4.0, ermöglicht das Edge Computing die datensouveräne, echtzeitnahe Verarbeitung von Daten direkt am Ort der Entstehung. Durch die mit Edge Computing einhergehende deutliche Reduktion der Latenzzeiten wird die produktionsnahe Nutzung industrieller Analytik-, Steuerungs- und KI-Anwendungen vorangetrieben. Dies verspricht eine Steigerung von Produktivität und Ressourceneffizienz für den gesamten Fertigungsprozess. Ziel des Projektes EASY ist es, diese Mehrwerte dadurch zu bewirken, dass ein leicht nutzbares Edge-Cloud-Kontinuum geschaffen wird, das eine Laufzeitumgebung und Dienste für die Ausführung KI-basierter Analyse- und Steuerungsprozesse bereitstellt. Innerhalb dieses Kontinuums wird automatisiert eine dynamische, im Hinblick auf Energiebedarf, Datennutzung und -übertragung optimierte, verteilte Ausführung der Dienste im gesamten Spektrum von zentralen Cloud- bis dezentralen Edge-Instanzen ermöglicht. Insbesondere werden so Data Science- und Steuerungsverfahren leichter für die Automatisierung auf SPS- und Feldebene nutzbar, sodass sich für Anbieter solcher Verfahren neue Marktperspektiven erschließen. Durch Standardisierung und Offenheit wird dazu ein umfassendes Ökosystem geschaffen, welches für rasches Wachstum und internationale Strahlkraft sorgt und zugleich die Markteintrittsbarrieren für neue Akteure, insbesondere KMUs senkt.

Konsortium:

7 Partner + 1 geplanter Partner aus Österreich

Empolis Information Management GmbH, ArtiMinds Robotics GmbH, Hochschule Trier (Umwelt-Campus Birkenfeld) Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), verlinked GmbH, Robert Bosch GmbH, Fraunhofer IOSB-INA, Coboworkx

Salzburg Research (Österreich)

Assoziierte Partner

SmartFactoryOWL, SmartFactoryKL, it’s OWL, Centrum Industrial IT, German Edge Cloud, Arend Prozess Automation, Mittelstand-Digital Zentrum Ruhr-OWL

 

Quelle: Projektkonsortium EASY
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