Projekt

FabOS

Vision für ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion

Vision für ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion

  • Laufzeit:

FabOS bildet den IT-Backbone für die wandlungsfähige Automatisierung der Fabrik der Zukunft und die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen. Deutsche Unternehmen können von ihrem tiefen Domänenwissen und Erfahrung über industrielle Produkte, komplexen und hochqualitativen Fertigungsprozessen sowie wandlungsfähigen und stark vernetzten Produktionssystemen (Internet der Dinge, Industrie 4.0) profitieren. Diese starke Industriekompetenz ist essenziell wichtig, um KI-Lösungen für industrielle Anwendungen zu entwickeln und somit die KI-Technologie über den Stand der Technik hinaus zu treiben.

FabOS ist ein Enabler für KI-Anwendungen und unterstützt bei:

  • Sicherstellung kontinuierlicher Verfügbarkeit von Daten durch verbesserte Vernetzung von Produktionsmaschinen und IoT-Plattformen
  • Strukturierung von Daten, was eine aufwändige Datenvorverarbeitung erleichtert
  • Integration und Bereitstellung von leistungsfähigen Rechenressourcen wie z.B. GPU-Cluster und somit die Befähigung von state-of-the-art KI-Methoden wie Deep Learning
  • Entlastung von Fachpersonal (z.B. Data Scientist) und Domänenexperten bei der Umsetzung von KI-Projekten durch die Integration von Tools und Diensten
  • Vereinfachung von Deployment und der Wartung einer KI-Lösung

Partner

  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), Suttgart
  • Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE), Kaiserslautern
  • Fraunhofer‐Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich‐Hertz‐Institut (HHI), Berlin
  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT), Aachen
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Kaiserslautern
  • Institut für Intelligente Prozessautomation und Robotik IPR am KIT, Karlsruhe
  • Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart
  • Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, Stuttgart
  • Siemens AG, München
  • Carl Zeiss 3D Automation GmbH, Aalen
  • NXP Semiconductors Germany GmbH, Hamburg
  • TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG, Ditzingen
  • AI4BD Deutschland GmbH, Furtwangen
  • Advaneo GmbH, Düsseldorf
  • Kenbun IT AG, Karlsruhe
  • inno-focus businessconsulting GmbH, Berlin
  • SOTEC Software Entwicklungs GmbH + Co. Mikrocomputertechnik KG, Ostelsheim
  • ASCon Systems Holding GmbH, Stuttgart
  • COSMO CONSULT DATA SCIENCE GmbH, Würzburg
  • BÄR Automation GmbH, Gemmingen
  • COMPAILE Solutions GmbH, Karlsruhe
  • Robert BOSCH GmbH, Gerlingen
  • SYSGO GmbH, Klein-Winternheim
  • USU Software AG, Möglingen
  • Eclipse Foundation Europe GmbH, Zwingenberg
  • NetApp Deutschland GmbH, Kirchheim bei München

Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMWi)

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMWi)

Publikationen zum Projekt

Michael Gundall, Christopher Huber, Hans Dieter Schotten

In: 2021 IEEE 26th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA-2021) September 7-10 Västerås/Virtual Sweden IEEE 9/2021.

Zur Publikation
Michael Gundall, Hans Dieter Schotten

In: 2021 17th IEEE International Conference on Factory Communication Systems (WFCS). IEEE International Conference on Factory Communication Systems (WFCS-2021) June 9-11 Linz/Virtual Austria IEEE 6/2021.

Zur Publikation
Michael Gundall, Christopher Huber, Sergiy Melnyk, Hans Dieter Schotten

In: Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS). IEEE International Conference on Industrial Cyber-Physical Systems (ICPS-2021) May 10-12 Victoria/Virtual BC Canada IEEE 5/2021.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence