Forschungs­­projekte

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Chargify: Remote-Service-Lösung für Ladeinfrastrukturen

Im Rahmen des Projektes soll eine Machbarkeitsstudie zur Entwicklung einer neuartigen und innovativen Remote-Service-Lösung für die Digitalisierung von Überwachungs- und Instandhaltungsprozessen für Ladeinfrastrukturen durchgeführt werden. Hierzu soll eine Laborumgebung in Form von Ladesäulen aufgebaut werden, anhand welcher modernste IoT-Technologien auf ihre Eignung für das Vorhaben und die Integrierbarkeit in Ladesäulen hin untersucht werden sollen.

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MANET4E: Mobile ad‐hoc peer‐to‐peer network for self‐organizing energy management

Im Rahmen des Projektes soll eine Machbarkeitsstudie zur Entwicklung einer neuartigen und innovativen Remote-Service-Lösung für die Digitalisierung von Überwachungs- und Instandhaltungsprozessen für Ladeinfrastrukturen durchgeführt werden. Hierzu soll eine Laborumgebung in Form von Ladesäulen aufgebaut werden, anhand welcher modernste IoT-Technologien auf ihre Eignung für das Vorhaben und die Integrierbarkeit in Ladesäulen hin untersucht werden sollen.

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Slide: Störfallerkennung bei Transportprozessen mittels selbstlernender KI-Verfahren

Ziel des Vorhabens war es, die technische Machbarkeit einer neuartigen Störfallanalyse-Plattform für den Straßengüterverkehr zu untersuchen. Die Plattform sollte die bei den Speditionen zur Verfügung stehenden Plan- und Ist-Daten mit weiteren transportrelevanten Daten aus externen Portalen, wie bspw. Baustelleninformationen, Verkehrsauslastung, TMC-Meldungen oder Wettervorhersagen, kombinieren. Die veredelten Daten sollten anschließend mit selbstlernenden KI-Verfahren analysiert, eingetretene Störfälle identifiziert und mögliche Ursachen abgeleitet werden. Auf diese Weise sollte ein probabilistisches Kausalmodell mit Ursachen, Wirkungen und Wahrscheinlichkeiten abgeleitet werden. Mithilfe des Modells sollte anschließend versucht werden, bevorstehende Störungen zu antizipieren.

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