Projekt

iPRODICT

Intelligente Prozessprognose basierend auf Big-Data-Analytics-Verfahren

Intelligente Prozessprognose basierend auf Big-Data-Analytics-Verfahren

  • Laufzeit:
  • Anwendungsfelder
    Sonstige

iPRODICT erforscht in einem interdisziplinären Team aus Forschern und Industrieexperten einen intelligenten Ansatz zur teil-automatisierten Anpassung und Verbesserung von Geschäftsprozessen. Neben der Analyse gesammelter Prozessdaten als auch der Echtzeitauswertung aktueller Kontextinformationen aus Sensornetzwerken wird insbesondere auf innovative Weise der optimale Prozessablauf mittels Prognoseberechnungen antizipiert (iPRODICT). So gelingt es Prozesse mittels Big-Data-Analyseverfahren in Echtzeit individuell auf die jeweilige Kontextsituation anzupassen.

Der entwickelte iPRODICT-Ansatz wird in Form eines integrierten Prototypen innerhalb eines ambitionierten Anwendungsszenarios aus der Prozessfertigung beim Anwendungspartner Saarstahl AG implementiert, getestet und validiert. Dies soll einerseits die Machbarkeit des Ansatzes unterstreichen und andererseits die Nutzenpotentiale, wie die frühzeitige Antizipation von Prozessproblemen basierend auf der Analyse großer Datenmengen, messbar machen.

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Forschungsprojekt – bestehend aus sechs Projektpartnern – zum "Management und Analyse großer Datenmengen (Big Data)" im Rahmen des Förderprogramms "IKT 2020 - Forschung für Innovationen" über 36 Monate (Förderkennzeichen 01IS14004A-F).

iPRODICT ist Partnerprojekt des Software-Cluster.

Partner

DFKI GmbH; Software AG; Fraunhofer-Institut für Intelligente Analysen; Blue Yonder GmbH; Pattern Recognition Company GmbH; Saarstahl AG

Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung

IKT 2020 - Forschung für Innovationen: Management und Analyse großer Datenmengen (Big Data)

Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Ansprechpartner
Prof. Dr. Peter Loos

Keyfacts

Publikationen zum Projekt

Nijat Mehdiyev, Andreas Emrich, Björn Stahmer, Peter Fettke, Peter Loos (Hrsg.)

Business Process Management (BPM-17) Industry Track September 10-15 Barcelona Spain BPM Springer Cham 9/2017.

Zur Publikation
Nijat Mehdiyev, Julian Krumeich, Dirk Werth, Peter Loos

In: Proceedings of the 49th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-16) January 5-8 Koloa HI United States Seiten 1719-1728 ISBN 1530-1605 IEEE Computer Society 1/2016.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence