Projekt

KITOS

Künstliche Intelligenz zur dynamischen Optimierung des Netzwerkmanagements

  • Laufzeit:

Übergeordnetes Ziel ist es, industrielle Netzwerke mit der notwendigen Dynamik und Verfahren zur Selbstheilung und -Optimierung auszustatten, um damit die erforderliche Agilität und Zuverlässigkeit zu erzeugen, die zukünftige Produktionsprozesse der Industrie 4.0 erfordern. Als Basis zur Vernetzung wird TSN verwendet. Es werden Kl-Algorithmen entwickelt, die Konfigurationswerkzeuge bei der Entscheidungsfindung unterstützen, um eine effizientere Ausnutzung der Ressourcen, wie auch performantere Konfigurationen zu erreichen. Für den aktiven Betrieb wird das Netzwerkmanagement mittels Klunterstützten Fehlererkennungs- und Adaptionsmechanismen gegen Ausfälle gehärtet.

Partner

  • Robert Bosch GmbH
  • Codesys Development GmbH
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI GmbH (DFKI)
  • Eberhard Karls Universität Tübingen (EKUT)
  • Hilscher Gesellschaft für Systemautomation mbH
  • Bosch Rexroth AG
  • Technische Universität Dresden (TUD)
  • Hirschmann Automation and Control GmbH

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Ansprechpartner
Janis Zemitis, B.Sc.

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence