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KOARCH untersucht und implementiert Methoden des maschinellen Lernens, Condition-Monitoring- und Diagnose-Algorithmen und Optimierungsverfahren. Aktuell werden diese neuen Softwareservices von jedem Partner in Industrie 4.0-Ansätzen unabhängig implementiert. Die Schnittstellen sind proprietär, so dass notwendige Daten, Modelle und Ergebnisse nicht ausgetauscht werden können.Es wird eine Big Dat Archtiuektir erarbeitet, die uner anderem moderne Datenbanktechniologien  verwendet und sich auf viele Beispielscenarien verallgemeinern läßt.

KORACH erarbeitet Lösungen für die folgenden Forschungsfragen:

  • Ist es möglich, eine Referenzarchitektur im Industrie 4.0-Umfeld für die intelligente Automation zu entwickeln, die auch in den stark verteilten und heterogenen Systemen der Automation funktioniert?
  • Wie können Industrie 4.0-kompatible Programme aussehen, die intelligente Softwareservices nutzen? Wie können Ziele deklarativ und geräteunabhängig vorgegeben werden?
  • Wie können Gerätehersteller intelligente Softwareservices anderer Entwickler integrieren? Wie kann ein Gerätehersteller automatisch von der Industrie 4.0 Entwicklung profitieren und neue Softwareservices zukaufen?
  • Inwieweit ist eine Individualisierung der Referenzarchitektur für einzelne Branchen, spezielle Produktionsumfelder, Ländern und Firmen nötig bzw. möglich?
Leitung Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg (OWL)  Mehr
Institut inIT – Institut für industrielle Informationstechnik, Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe
Beteiligte Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein, IDE+A – Institut für Data Science, Engineering, and Analytics, TH Köln; Prof. Dr. Heide Faeskorn-Woyke, Institut für Informatik, TH Köln
Projektpartner Telekom Innovation Laboratories (T-Labs), Telexiom AG, OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH,
Bauhaus Universität Weimar, TU Dortmund
Fördermittelgeber BMBF
Laufzeit 2018-2021
siehe auch Researchgate