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AiF-Forschung auf der HANNOVER MESSE, Halle 18, Stand M12:
Innovationen aus dem NRW-Landesprogramm "Förderung transferorientierter
Forschung an Fachhochschulen" (TRAFO)
Schlüssel für die erfolgreiche Anwendung moderner Automatisierungstechniken sowie die automatische Datenanalyse und -interpretation ist die Computational Intelligence (CI). CI bezeichnet informationstechnische Methoden zur Handhabung von Wissen und Lernmethoden, zu denen Fuzzy-Logik, neuronale Netze und Evolutionsstrategien zählen. Die CI eröffnet völlig neue Anwendungshorizonte, da sie die erfolgreiche automatische Verarbeitung von unscharfen, ungenauen und auch falschen Daten, von Wissen und Schätzwerten sowie das automatische Trainieren und Anpassen von Automatisierungssystemen an komplexe Aufgabenstellungen ermöglicht. Erst seit kurzem ist die Leistungsfähigkeit moderner Rechner ausreichend, um diese Algorithmen auch auf industrielle und betriebswirtschaftliche Prozesse anzuwenden. Mit Unterstützung der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" (AiF) arbeiten jetzt sechs Forschergruppen aus Nordrhein-Westfalen gemeinsam, um Verfahren zur Anwendung moderner CI-Werkzeuge in der Automatisierungs- und der Informationstechnik zu entwickeln und zu verbreiten.
Die Wissenschaftler von den Fachhochschulen in Hagen, Bochum, Köln, Gummersbach, Bielefeld und Iserlohn haben einen Forschungsverbund mit dem Namen "Computational Intelligence for Industry (COIN)" gegründet. In enger Zusammenarbeit mit industriellen Anwendern wollen sie neue Technologien mit erheblichen Möglichkeiten der Energie- und Kosteneinsparung erproben und zur Praxisreife bringen. Dabei richten sie sich vor allem an mittelständische Unternehmen, da dort der Bedarf an neuen und einfach anwendbaren Regelungs- und Steuerverfahren ohne aufwendige mathematische Modelle besonders hoch ist. Die Professoren wollen besonders die regionale Industrie an ihren jeweiligen Standorten unterstützen und mit ihrer Forschung deren Wettbewerbsfähigkeit steigern.
Innerhalb des Forschungsverbundes haben sich zwei Teams mit unterschiedlichen Arbeitsschwerpunkten gebildet. Ein Team entwickelt Methoden und Werkzeuge für das Wissensmanagement in Unternehmen. Es schafft neue Instrumente zur Klassifizierung, Speicherung, Abfrage und Visualisierung von Wissen. Außerdem erarbeitet es die Grundlagen für ein intranetbasiertes Wissensportal.
Das zweite Team verwendet Methoden der CI zusammen mit Verfahren der klassischen Regelungstechnik zur weitestgehend automatisierten Regleroptimierung mit dem Ziel einer optimalen Prozessführung. Die Forscher arbeiten unter anderem an Anlagen zur Kunststoff-Extrusion, Futtermittelverarbeitung und Abwasserreinigung sowie an der Qualitätskontrolle von Lebensmitteln und Pharmazeutika. Sie setzen dabei innovative Verfahren zur Analyse und Auswertung von Datenbanken mit vieldimensionalen Datenstrukturen ein, wie sie beispielsweise in modernen Prozessleitsystemen oder bei betriebswirtschaftlichen Auswertungen vorkommen. Da die moderne Sensor- und Prozessleittechnik immer mehr Prozessdaten generiert, werden derartige Werkzeuge zur Beherrschung und Optimierung unserer technischen Umwelt immer wichtiger.
Die AiF als Selbstverwaltungsorganisation der deutschen Wirtschaft ist Träger der branchenweiten industriellen Gemeinschaftsforschung, die vom Bundesministerium für Wirtschaft und Arbeit (BMWA) gefördert wird. Außerdem fungiert sie als Projektträger des Bundes und des Landes Nordrhein-Westfalen für mehrere firmenspezifische und Fachhochschul-orientierte Förderprogramme. Insgesamt vergibt die AiF knapp 250 Millionen Euro öffentliche Mittel pro Jahr.
Ansprechpartner: Prof. Dr. Michael Bongards,
Fachhochschule Köln - Campus Gummersbach
E-Mail: bongards@gm.fh-koeln.de, Tel.: 0171 4283689
Pressearbeit: AiF, Silvia Behr, E-Mail: presse@aif.de, Tel.: 0221 37680-55
Criteria of this press release:
Economics / business administration, Electrical engineering, Energy, Information technology, Mechanical engineering
transregional, national
Research projects, Research results
German
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