Institute for Technologies and Management of Digital Transformation

Forschungsprojekte

Die Forschungsprojekte des TMDT zeichnen sich durch eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit sowie einer Mischung aus Grundlagenforschung und angewandter Forschung aus. In der Regel werden die Projekte gemeinsam mit Industrieunternehmen, Kommunen oder Forschungseinrichtungen durchgeführt. 

AGREED: Automatisierung für flexible und erweiterbare Schalenmontagen mit digitaler Intelligenz

Im Rahmen des Projektes entwickeln wir fortschrittliche Methoden der KI für den digital gestützten Flugzeugschalenbau. Hierdurch sollen sowohl Montageprozesse effizienter, ressourcenschonender und leistungsfähiger werden als auch neue Erkenntnisse zur Verbesserung von KI-Systemen in der Fertigung erlangt werden. Dies untersuchen wir an zwei Anwendungsfällen: der automatisierten Steuerung von Robotern für Fügeaufgaben sowie der KI-gestützten, adaptiven Arbeitsplanung für die teilautomatisierte Montage.

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AlphaMES: KI-basierte Produktionsplanung für die Fertigung kleiner Losgrößen in der Luftfahrtindustrie mittels Reinforcement Learning

Im Rahmen des Vorhabens soll die digitale Transformation in der Industrie auch in den hochspezialisierten Produktionsumfeldern der Luftfahrtindustrie mit kleinen Losgrößen vorangetrieben werden. Dabei sollen die Steuerungs- und Planungsaufwände in der Produktion nachweislich und nachhaltig reduziert werden. Hierbei kommen modernste Technologien aus dem Bereich Deep Reinforcement Learning zum Einsatz, bei dem Agenten selbsständig lernen, die beste Vorgehensweise für ein definiertes Planungsziel zu entwickeln.

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AR/VR.nrw

Das Projekt eröffnet zwei Perspektiven für AR/VR-Lösungen. Einerseits wird eine Lösung entwickelt, erprobt und zur Verfügung gestellt, die Lehrende mit geringer IT-Expertise nutzen und mit eigenen, unterschiedlichsten Lehrinhalten füllen können. Andererseits wird die entwickelte Lösung als Open Source verfügbar sein, so dass Forscherinnen und Forscher sowie Entwicklerinnen und Entwickler der Hochschulen in NRW diese für neue Forschungs- und Lehrzwecke weiterentwickeln können. 

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ASaG: Automatisierte Schaderkennung an Güterwagen

Im Rahmen des Projektes konzipieren, entwickeln und evaluieren wir KI-Algorithmen für die teilautomatisierte Schadbefundung von Güterwagen in der Zugbildung. Das Ziel besteht darin, den aktuellen Stand der Technik im Bereich der Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Lokalisierung und Klassifizierung von Fehlern in Bilddaten einzubringen, etablierte Methoden aus dem akademischen Umfeld für den vorliegenden Anwendungsfall zu adaptieren und zu erweitern.

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ASIMoW: Analysesystem zum qualitätsmotivierten Inline-Monitoring für Schweißprozesse auf Basis von Methoden künstlicher Intelligenz

Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung, Erprobung und Umsetzung von Verfahren des Deep Learning zur Inline-Qualitätsvorhersage in Schweißprozessen sowie die Erforschung und Entwicklung von Continual Learning Verfahren, um die trainierten Modelle über Prozessvarianten hinweg nachhaltig und effizient nutzen zu können. Die Modelle werden in der Lage sein, auf Basis heterogener Daten aus dem Schweißprozess – darunter zählen Stellgrößen und Sensordaten – eine Bewertung des aktuellen Prozesszustandes vorzunehmen und eine quantitative Prädiktion der zu erwartenden Schweißnahtqualität abzuleiten. 

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Bergisch.Smart: KI-basiertes Traffic Management und kooperative digitale Kartenservices

Im Rahmen des Vorhabens erforscht das TMDT die Umsetzung eines innovativen Datenmarkplatzes, welcher es Städten, Unternehmen und Bürgern ermöglicht statische wie auch Echtzeit-Daten zur Verfügung zu stellen bzw. diese zu analysieren. Hierbei greifen wir auf modernste Technologien wie Knowledge Graphs und Deep Learning zurück.

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Bergisch.Smart: Rethinking Mobility

Im Rahmen des Vorhabens befähigen wir Bürgerinnen und Bürger direkt zu Produzenten von Produkten und Diensten einer modernen Smart City zu werden, indem wir einerseits die technologische Grundstruktur schaffen und andererseits das nötige Fachwissen vermitteln. Hierzu werden im Rahmen des Vorhabens diverse Aktivitäten wie Challenges und Hackathons ausrichten und die Kreativität der lokalen Zivilbevölkerung herausfordern.

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CC5G.NRW: Competence Center 5G.NRW

Zentrales Ziel des CC5G.NRW ist es dazu beizutragen, NRW zum Leitmarkt für 5G zu entwickeln. Im Fokus stehen neue Lösungen für Unternehmen und Kommunen in der Anwendung von 5G sowie die Erforschung sozial-gesellschaftlicher Fragestellungen zu Sicherheit, sozialer Inklusion und Nachhaltigkeit. Dabei werden Innovationspotenziale – und hemnisse identifiziert, systemische Kompetenzen auf- und ausgebaut sowie Potenziale von 5G zugänglich gemacht.

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DIVABRE - Digitales Valley in der Bergischen Region

Das Ziel des Vorhabens ist Entwicklung einer Plattform zur frühzeitigen Vernetzung von Studierenden und den regional ansässigen Unternehmen im bergischen Raum. Auf dieser Plattform erhalten Unternehmen die Möglichkeit, ihre eigenen Data Science Problemstellungen in definierten Challenges bereitzustellen, welche von Studierenden gelöst werden. Sowohl in der Konzeptionierung der Challenges als auch bei der Bewertung der produzierten Ergebnisse unterstützt das TMDT in Zusammenarbeit mit Partnern aus der universitären Forschung (z.B. dem IZMD) durch erfahrenes wissenschaftliches Personal.

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Giga For Health: 5G-Medizincampus NRW

In dem Projekt Giga For Health, das aus der ersten Runde des 5G.NRW-Förderwettbewerbs hervorgegangenen ist, wird auf Basis eines 5G-Campusnetzes am Universitätsklinikum Düsseldorf erprobt, ob und inwieweit sich die fünfte Mobilfunkgeneration gewinnbringend innerhalb der medizinischen Versorgung, Forschung und Lehre einsetzten lässt.

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IoT4H: Mit dem Handwerk in eine digitale Zukunft

Im Rahmen des BMBF-Programms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ soll das Institute for Technologies and Management of Digital Transformation (TMDT) innerhalb des dreijährigen Projekts die Handwerksbetriebe dazu befähigen, die Potenziale des Internet of Things (IoT) für sich zu erkunden und gewinnbringend einzusetzen.

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KoLBi-BK: Kohärenz in der Lehrerbildung - Quantitative und qualitative Profilierung des gewerblich-technischen Lehramts an Berufskollegs

Im Rahmen des hochschulinternen Projektes KoLBi-BK soll eine quantitative und qualitative Profilierung des gewerblich-technischen Unterrichts an Berufskollegs vollzogen werden. Hierbei liegt der Fokus des TMDT auf der Gestaltung von gewerblich-technischen Unterricht mit Virtual Reality. So soll Lehramtsstudierenden die Erstellung von Virtual-Reality-Lehrinhalten vermittelt und die Entwicklung von Unterrichtskonzepten mit Virtual Reality untersucht werden.

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