EMILIE
| Principal investigator | Sethmann, Richard, Prof. Dr. rer. nat. |
|---|---|
| Project participants | Woltjen, Torben |
| Responsible organisation | Hochschule Bremen, Fakultät 4 |
| Project type | Third-party funded project (grant) |
| Funding organisation | Bund, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) |
| Funding amount | 518.042,40 € |
| Project duration | 08/2022 - 07/2025 |
| Institute | Institut für Informatik und Automation |
| Research cluster | Digitale Transformation |
Ziel von EMILIE ist die signifikante Verbesserung der Elektronik dezentraler, lokal an Industrieanlagen angebrachter Sensoren (hier magnetostriktive Sensoren, hochauflösende Kameras) und Edge-Gateways zur sichereren, KI-basierten Datenerfassung und Informationsverarbeitung. Die umzusetzenden technischen Maßnahmen, erzielen bei komplexen Produktionsprozessen messbare Verbesserungen im Durchsatz, in der Energieeffizienz und im Verschleiß durch Überwachung von Betriebszuständen mit ressourcenschonender prädiktiver Instandhaltung zur Minimierung von Ausfällen sowie durch automatisierte, zustandsbasierte Prozesssteuerung des Betriebsmodus energieintensiver Anlagen in energieoptimierte bzw. effizientere Bereiche. Zur effektiven Umsetzung eines Gesamtsystems inkl. Evaluation durch Anlagenbetreiber deckt der Verbund die vollständige Wertschöpfungskette ab: Anlagenhersteller und –Betreiber (Uniper Anlagenservice GmbH, Gebr. Pfeiffer SE), Sensor- und Gateway-Hersteller (Magnetic Sense, Arendar, Mobotix), Verfahrenstechnische Experten aus Mathematik, Data Science, KI (ITWM) und Informationssicherheit und Vertrauenswürdigkeit (Hochschule Bremen, Arendar). Die erforderliche Elektronik der Edge Devices wird erweitert und hierfür adaptierte KI-Verfahren entwickelt, um ein durchgängiges System umzusetzen, die Vorteile durch Betreiber an realen Anlagen zu demonstrieren und messbare Kennzahlen zu evaluieren. Das System gewährleistet erforderliche Sicherheitsanforderungen, schafft lokale und modulare Kapazitäten durch effiziente Datenvorverarbeitungen und Sensornetzfusionen und erkennt KI-basiert relevante Ereignisse, um diese echtzeitnah mit relevanten Informationen an nachgelagerte Systeme und Personen zu melden. Der Fokus dieses Teilvorhabens liegt auf der kryptografischen Absicherung der Gateway-Plattform sowie eingesetzter Kommunikationsprotokolle mit dem TPM 2.0. Ein Netz- und Datensicherheitskonzept stellen Informationssicherheit und Vertrauenswürdigkeit sicher.