Intelligent Systems

Ermöglicht neue Formen der Autonomie in ressourceneffizienten mechatronischen Systemen durch die Überwachung von Systemdaten und Integration fortschrittlicher Technologien, um einen nachhaltigen Betrieb zu gewährleisten.

Illustration_Model2Der Institutsschwerpunkt Intelligent Systems bildet den Kern des Forschungsprofils des ISyM. Intelligente Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass sie interaktiv, adaptiv und kooperativ sind und dadurch in die Lage versetzt werden, vorrausschauend, fehlertolerant und ggf. autonom zu handeln. Die disziplinübergreifende Forschung und Entwicklung zu intelligenten mechatronischen Systemen verfolgt das Ziel, dass diese Systeme zu einer zuverlässigen und sicheren Interaktion mit ihrem Umfeld befähigt werden, sich an dieses Umfeld anpassen und sich kooperativ gegenüber anderen technischen Systemen und Menschen verhalten. Insbesondere die Kollaboration zwischen Mensch und Maschine sowie ein möglicherweise autonomes Handeln zum Lösen komplexer Aufgaben sind dabei Kernaspekte. Solche intelligenten Systeme bedürfen eines modernen Entwicklungsprozesses, der einer hohen Ressourceneffizienz des Systems einen wichtigen Stellenwert einräumt. Ein nachhaltiges Systems Life-Cycle-Management betrachtet daher beispielsweise Energie- und Rechenzeiteffizienz als Grundlage für eine erhöhte Resilienz dieser Systeme. Mit Hilfe von KI- und ML-basierter Methoden können digitale Systemzwillinge aufgebaut werden, die die Grundlage für ein zeitgemäßes Condition Monitoring sowie eine vorausschauende Wartung für intelligente Systeme darstellen. Angewandt auf die Schwerpunkte (Human Mechatronics & Medical Technology, Digital Train & Mobility) entstehen so neuartige Lösungen beispielsweise zur bedarfsgerechte Unterstützung des Menschen im Kontext von Gesundheit und Arbeit oder zur Qualitätssicherung im industriellen Umfeld sowie zur Effizienzverbesserung im Bereich Mobilität.

    • Steigerung der Anlagenverfügbarkeit durch Condition Monitoring
    • Optimierte Anlagenführung durch digitalisiertes Expertenwissen
    • Robustere Maschinen durch fehlertolerante Regelungen
    • Transparentere Maschinenzustände durch virtuelle Sensoren

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