Projektbeschreibung:

Zu den Grundkonzepten von Industrie 4.0 gehört es, kleinteilige Komponenten produk-tionslogistischer Systeme durch RFID-Transponder zu kennzeichnen und deren Weg entlang der Wertschöpfungskette zu verfolgen (Tracking & Tracing). Dadurch entstehen große Mengen feingranularer Datenströme mit reichhaltigen Zeit- und Bewegungsannotationen (d.h. „Big Data“). Die Fähigkeit, diese Daten flexibel in entscheidungsrelevantes Wissen zur Steuerung, Adaption und Optimierung von Produktion und Logistik zu wandeln, wird künftig zum kritischen Erfolgsfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit einzelner Unternehmen und ganzer Unternehmensnetzwerke. Im Projekt P9 soll untersucht werden, wie skalierbare Ansätze der Datenanalyse in Form von Echtzeitverfahren zur dynamischen, situationsabhängigen Rekonfiguration dezentral gesteuerter Produktions- und Logistiksysteme angewandt werden können.

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Erstbetreuer:

• Prof. Dr. Manfred Reichert, Institut für Datenbanken und Informationssysteme, Universität Ulm

Tandempartner:

• Prof. Dr. Sven Völker, Fak. Produktionstechnik und Produktionswirtschaft, Hochschule Ulm

Beratende Experten:

• Prof. Dr. Heiko Neumann, Institut für Neuroinformatik, Universität Ulm

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Zuordnung:	Universität Ulm
Methoden/Technologien:	Learning
Anwendungen:	Industrie 4.0, Dezentrale Logistik