BMWK-gefördertes Projekt EASY

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 EdgeComputing einhergehende deutliche Reduktion der Latenzzeiten wird die produktionsnahe Nutzung indu-strieller 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 Steuerungs-prozesse 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 (Operational Technology) nutzbar, sodass sich für Anbieter solcher Verfahren neue Marktperspektiven erschließen.Durch Standardisierung und Offenheit wird dazu ein umfassendes Ökosystem geschaffen, welches fürrasches Wachstum und internationale Strahlkraft sorgt und zugleich die Markteintrittsbarrieren für neue Akteure, insbesondere KMUs senkt. Das Konsortium aus exzellenten Forschungszentren, innovativen KMUs, einem Großunternehmen sowie einem starken Netzwerk assoziierter Partner ermöglicht die erfolgreiche Projektumsetzung.

Konsortium:

7 Partner + 1 geplanter Partner aus Österreich

Empolis Information Management GmbH (Koordinator), ArtiMinds Robotics GmbH, Hochschule Trier (Umwelt-Campus Birkenfeld), Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Robert Bosch GmbH, Fraunhofer IOSB-INA, Cobowrkx, Salzburg Research (Österreich)

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