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Im Bereich Digital Technologies liegt der Fokus auf der vertikalen IT-Integration, wodurch sich die Forschungsschwerpunkte auf eine durchgängige, bidirektionale Datenintegration gemäß der Automatisierungspyramide beziehen. Dies umfasst die Implementierung sämtlicher Schnittstellen zur Demonstration einer digitalen Produktion und durchgängigen Datenintegration vom ERP zum Shopfloor und zurück. Unter Berücksichtigung von Industrial Internet of Things (IIoT)-Ansätzen wird zudem die Auflösung der traditionellen mehrstufigen vertikalen Integration hin zu cyberphysischen Systemen (CPS) untersucht. In diesem Bereich konzentrieren sich unsere Untersuchungen auf die Frage, welche Funktionen zukünftig auf welchen Ebenen bzw. von welchen Diensten verrichtet werden. Im Bereich von IIoT liegen unsere Schwerpunkte auf der Erforschung von Digital Retrofitting als Möglichkeit, um die IP-Fähigkeit von Maschinen mit unterschiedlichem Alter und Technologien herzustellen. Ein weiterer Fokus liegt auf der Auswertung und Verwendung von Daten mittels Advacend Analytics, welche beispielsweise Machine Learning (ML) umfasst.

Forschungsschwerpunkte:

  • Welche operativen und auch strategischen Schritte sind notwendig, um eine vernetzte Produktion zu ermöglichen?
  • Was kann die Digitalisierung der Maschinen und Anlagen bewirken?
  • Wie kann die traditionelle vertikale IT-Integration entlang der Automatisierungspyramide optimiert werden und welche Alternativen werden hier durch IIoT-Szenarien ermöglicht?
  • Welche Methoden der künstlichen Intelligenz eignen sich, um einen Mehrwert durch präskriptive und prädiktive Systeme im industriellen Umfeld zu generieren?
  • Was sind zukünftige Trends im Bereich der digitalen Produktion und wie können Unternehmen davon profitieren?

Use Cases:

  • Digitaler Retrofit mittels X20-SPS zur Herstellung der IoT-Fähigkeit auf der Feldebene
  • WiFi Location Tracking für sämtliche Assets und Devices
  • Echtzeit-Visualisierungen von Maschinendaten mittels Dashboards
  • Prozessoptimierungen durch den Einsatz von kollaborativen Robotern für Assemblingprozesse
Mag. Dr. Paul Hofmann
Leiter Smart Production Lab; Leiter Forschungsgruppe "Digital Shopfloor"; Assoz. Professor; Big Data Analysis
Hannes Eberhard, BSc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter; Industrial Machine Learning; Stiftungsassistent voestalpine
DI Raphael Hartner, MSc
Wissenschaftlicher Mitarbeiter; IIoT und Data Science
Prof. Dr. Vitaliy Mezhuyev
FH-Professor; Softwareengineering, ML-Modellierung
Stefan Muckenhuber, PhD
Assoziierender Professor
Christoph Pils, BSc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
DI (FH) Helmut Ropin
Leiter FabLab; Hochschullektor
DI Stefan Wallner
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
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