Die seit 2017 laufende Zusammenarbeit von LieberLieber mit dem Christian Doppler Labor an der Technischen Universität Wien erhielt bei einer kürzlich durchgeführten Evaluation beste Noten. Die hier durchgeführte Forschung bewege sich auf höchstem Niveau und könnte bei weiterem Ausbau sogar eine weltweit führende Position einnehmen.
Das Ziel der gemeinsamen Forschungsarbeit von LieberLieber mit dem „Christian Doppler Labor für modellintegrierte intelligente Produktion“ (CDL-MINT) ist es, im Rahmen von Industrie 4.0 anfallende Live-Datenströme direkt in Modelle überzuführen. In der kürzlich erfolgten Zwischenevaluierung heißt es dazu, dass die hier durchgeführte Forschung auf höchstem Niveau stattfinde und ausgebaut werden sollte. So könnte die CDL-Forschungsgruppe eine weltweit führende Position erreichen, da gerade auch die Technologie der „Digitalen Zwillinge“ als besonders wichtig eingestuft wird, aber noch sehr wenig Grundlagenforschung dazu vorliegt.
Ass. Prof. Dr. Manuel Wimmer ist als Leiter des CDL-MINT sehr stolz auf diese große Anerkennung der gemeinsamen Arbeit durch die externe Evaluierung: „In Industrie 4.0 Projekten erhalten physische Systeme eine virtuelle Repräsentation, um über das Internet der Dinge (IoT) mit anderen Komponenten kommunizieren zu können. LieberLieber als Industriepartner hat bereit große Erfahrung im Umgang mit solchen Datenströmen und daher wollen wir Schritt für Schritt immer bessere Modelle aus den laufend anfallenden Daten generieren.“
Automatische Sammlung und Analyse von Daten
Der im CDL-MINT entwickelte „Enterprise Architect Sequence Miner“ ermöglicht es, Interaktionsmuster automatisch zu erkennen und zu abstrahieren. Bei der Evaluierung wurde dieser Ansatz gelobt, da er auf automatischem Weg die relevanten Daten protokolliert und für eine effiziente Analyse zur Verfügung stellt. Dabei werden schrittweise die Darstellungsmöglichkeiten von protokollierten Informationen mittels Sequenzdiagrammen erhöht. Diese pragmatische Vorgehensweise ermögliche eine schnelle Demonstration der bereits erreichten Fähigkeiten und inspiriere immer weitere Verbesserungen.
Wie in neuen Anwendungsbereichen allgemein üblich, werden nämlich auch bei Industrie 4.0 Erkenntnisse zunächst an weniger komplexen Systemen erprobt: „Wir sammeln mit einfachen Prototypen wichtige Erfahrungen für den Schritt in die Praxis. So konnten wir etwa belegen, dass von den vielen möglichen Zuständen des Systems in Wirklichkeit nur wenige realisiert werden. Das reduziert die Komplexität der Systeme wesentlich und erlaubt es, auch in komplexen Live-Szenarien immer den Überblick zu bewahren“, so Dr. Alexandra Mazak, im CDL-MINT Leiterin des Moduls „Reactive Model Repositories“, in dem LieberLieber der Industriepartner ist.
Peter Lieber, Gründer und Inhaber von LieberLieber: „In unseren Kundenprojekten sehen wir, dass Sequenzdiagramme gerade im Bereich Industrie 4.0 immer komplexer werden und nicht mehr überschaubar sind. Daher freuen wir uns ganz besonders über die ausgezeichnete Zwischenbewertung der gemeinsam entwickelten Methode, die es erlaubt, durch gezielte Datenreduktion Analysen auch im Live-Systemverhalten durchzuführen. Damit zeigen wir einmal mehr, dass wir als hoch spezialisierter Klein- und Mittelbetrieb im Bereich Industrie 4.0 zu Ergebnissen auf Weltniveau beitragen können.“
Transfer und Verbreitung ausdrücklich gelobt
Eine wesentliche Komponente in derartigen Forschungsprojekten ist der Wissenstransfer zwischen Industrie- und Forschungspartnern. In der Evaluierung wird betont, dass hier sowohl Grundlagenforschung auf höchstem Niveau erbracht, als auch über praxisnahe Projekte ein vorbildlicher Transfer erreicht wird. Dies wird durch die rege Publikationstätigkeit sowohl in wissenschaftlichen als auch industrienahen Publikationen unterstrichen. „In diese Kooperation wurden von schulischen Praktika bis hin zu Dissertationen viele Nachwuchskräfte eingebunden, was den Wissenstransfer weiter stärkt. Wir legen großen Wert darauf, dass sich die hier erarbeiteten Ansätze rasch verbreiten und auch in der praktischen Umsetzung von Industrie 4.0 Eingang finden“, so Lieber abschließend.
Weitere LieberLieber Pressetexte, die über die Zusammenarbeit mit dem CDL-MINT schon erschienen sind:
https://www.lieberlieber.com/lieberlieber-software-datenstroeme-werden-zu-modellen/
https://www.lieberlieber.com/lieberlieber-software-picar-als-modell-fuer-industrie-4-0/
Mehr Informationen über das CDL-MINT:
https://cdl-mint.big.tuwien.ac.at/
Über die Christian Doppler Labors
In Christian Doppler Labors wird anwendungsorientierte Grundlagenforschung auf hohem Niveau betrieben, hervorragende WissenschafterInnen kooperieren dazu mit innovativen Unternehmen. Für die Förderung dieser Zusammenarbeit gilt die Christian Doppler Forschungsgesellschaft international als Best-Practice-Beispiel. Christian Doppler Labors werden von der öffentlichen Hand und den beteiligten Unternehmen gemeinsam finanziert. Wichtigster öffentlicher Fördergeber ist das Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW). Im CDL-MINT sind die beiden Industriepartner CertiCon (Modul „Cooperative Simulation Megamodels“) und LieberLieber (Modul „Reactive Model Repositories“) eingebunden.
Das Ziel der gemeinsamen Forschungsarbeit von LieberLieber mit dem „Christian Doppler Labor für modellintegrierte intelligente Produktion“ (CDL-MINT) ist es, im Rahmen von Industrie 4.0 anfallende Live-Datenströme direkt in Modelle überzuführen. In der kürzlich erfolgten Zwischenevaluierung heißt es dazu, dass die hier durchgeführte Forschung auf höchstem Niveau stattfinde und ausgebaut werden sollte. So könnte die CDL-Forschungsgruppe eine weltweit führende Position erreichen, da gerade auch die Technologie der „Digitalen Zwillinge“ als besonders wichtig eingestuft wird, aber noch sehr wenig Grundlagenforschung dazu vorliegt.
Ass. Prof. Dr. Manuel Wimmer ist als Leiter des CDL-MINT sehr stolz auf diese große Anerkennung der gemeinsamen Arbeit durch die externe Evaluierung: „In Industrie 4.0 Projekten erhalten physische Systeme eine virtuelle Repräsentation, um über das Internet der Dinge (IoT) mit anderen Komponenten kommunizieren zu können. LieberLieber als Industriepartner hat bereit große Erfahrung im Umgang mit solchen Datenströmen und daher wollen wir Schritt für Schritt immer bessere Modelle aus den laufend anfallenden Daten generieren.“
Automatische Sammlung und Analyse von Daten
Der im CDL-MINT entwickelte „Enterprise Architect Sequence Miner“ ermöglicht es, Interaktionsmuster automatisch zu erkennen und zu abstrahieren. Bei der Evaluierung wurde dieser Ansatz gelobt, da er auf automatischem Weg die relevanten Daten protokolliert und für eine effiziente Analyse zur Verfügung stellt. Dabei werden schrittweise die Darstellungsmöglichkeiten von protokollierten Informationen mittels Sequenzdiagrammen erhöht. Diese pragmatische Vorgehensweise ermögliche eine schnelle Demonstration der bereits erreichten Fähigkeiten und inspiriere immer weitere Verbesserungen.
Wie in neuen Anwendungsbereichen allgemein üblich, werden nämlich auch bei Industrie 4.0 Erkenntnisse zunächst an weniger komplexen Systemen erprobt: „Wir sammeln mit einfachen Prototypen wichtige Erfahrungen für den Schritt in die Praxis. So konnten wir etwa belegen, dass von den vielen möglichen Zuständen des Systems in Wirklichkeit nur wenige realisiert werden. Das reduziert die Komplexität der Systeme wesentlich und erlaubt es, auch in komplexen Live-Szenarien immer den Überblick zu bewahren“, so Dr. Alexandra Mazak, im CDL-MINT Leiterin des Moduls „Reactive Model Repositories“, in dem LieberLieber der Industriepartner ist.
Peter Lieber, Gründer und Inhaber von LieberLieber: „In unseren Kundenprojekten sehen wir, dass Sequenzdiagramme gerade im Bereich Industrie 4.0 immer komplexer werden und nicht mehr überschaubar sind. Daher freuen wir uns ganz besonders über die ausgezeichnete Zwischenbewertung der gemeinsam entwickelten Methode, die es erlaubt, durch gezielte Datenreduktion Analysen auch im Live-Systemverhalten durchzuführen. Damit zeigen wir einmal mehr, dass wir als hoch spezialisierter Klein- und Mittelbetrieb im Bereich Industrie 4.0 zu Ergebnissen auf Weltniveau beitragen können.“
Transfer und Verbreitung ausdrücklich gelobt
Eine wesentliche Komponente in derartigen Forschungsprojekten ist der Wissenstransfer zwischen Industrie- und Forschungspartnern. In der Evaluierung wird betont, dass hier sowohl Grundlagenforschung auf höchstem Niveau erbracht, als auch über praxisnahe Projekte ein vorbildlicher Transfer erreicht wird. Dies wird durch die rege Publikationstätigkeit sowohl in wissenschaftlichen als auch industrienahen Publikationen unterstrichen. „In diese Kooperation wurden von schulischen Praktika bis hin zu Dissertationen viele Nachwuchskräfte eingebunden, was den Wissenstransfer weiter stärkt. Wir legen großen Wert darauf, dass sich die hier erarbeiteten Ansätze rasch verbreiten und auch in der praktischen Umsetzung von Industrie 4.0 Eingang finden“, so Lieber abschließend.
Weitere LieberLieber Pressetexte, die über die Zusammenarbeit mit dem CDL-MINT schon erschienen sind:
https://www.lieberlieber.com/lieberlieber-software-datenstroeme-werden-zu-modellen/
https://www.lieberlieber.com/lieberlieber-software-picar-als-modell-fuer-industrie-4-0/
Mehr Informationen über das CDL-MINT:
https://cdl-mint.big.tuwien.ac.at/
Über die Christian Doppler Labors
In Christian Doppler Labors wird anwendungsorientierte Grundlagenforschung auf hohem Niveau betrieben, hervorragende WissenschafterInnen kooperieren dazu mit innovativen Unternehmen. Für die Förderung dieser Zusammenarbeit gilt die Christian Doppler Forschungsgesellschaft international als Best-Practice-Beispiel. Christian Doppler Labors werden von der öffentlichen Hand und den beteiligten Unternehmen gemeinsam finanziert. Wichtigster öffentlicher Fördergeber ist das Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW). Im CDL-MINT sind die beiden Industriepartner CertiCon (Modul „Cooperative Simulation Megamodels“) und LieberLieber (Modul „Reactive Model Repositories“) eingebunden.
