Angewandte Forschung für eine nachhaltige Wirtschaft und Gesellschaft

Nachhaltige Hardware 

Green ICT

Der Energieverbrauch der Informations- und Kommunikationstechnik steigt aktuell stetig. Daher forschen wir an neue Rechnerstrukturen und Zero Power Solutions. Green ICT (grüne Informations- und Kommunikationstechnologie) soll zudem langlebig arbeiten sowie ressourcen- und energieeffizient in Produktion und Nutzung sein.

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Neuromorphe Hardware

Der immense Energieverbrauch von KI-Algorithmen widerspricht dem Ziel der CO₂-Reduktion. Eine mögliche Lösung kann hier neuromorphe Hardware sein, die darauf abzielt, die Berechnung neuronaler Netze, als wichtigster Bestandteil einer KI, so energiesparend wie möglich umzusetzen. Weiterhin wird erst durch neuromorphe Hardware die Berechnung von KI-Algorithmen in der Edge (dezentral und somit nah am Sensor) möglich, was den Energieverbrauch für den ansonsten benötigten Datentransport in die Cloud reduziert.

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Datenerfassung und -kommunikation 

mioty - energieeffiziente Kommunikationstechnologie

Die äußerst energieeffiziente Übertragungstechnologie sorgt für ein effizientes Condition Monitoring/Predictive Maintenance in vielen IoT-Anwendungsbereichen wie Industrie 4.0, Smart City und Smart Building.  

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mioty im Agrarbereich

Die vom Forschungsverbund FutureIOT und Fraunhofer IIS entwickelten Lösungen zur kontinuierlichen, ortsaufgelösten Erfassung von Bodenparametern hilft den Landwirtinnen und Landwirten, ihre Böden einfach, kostengünstig sowie zeitsparend zu monitoren und gleichzeitig der Dokumentationspflicht für die Behörden nachzugehen. Damit wird die Düngung bedarfsgerecht reduziert, der Nitratbelastung entgegengewirkt sowie eine schonende und intelligente Verteilung der knapper werdenden Ressource Wasser sichergestellt. 

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Enabling-Technologie für autonomes Fahren

Erst durch einen flächendeckenden Einsatz von V2X-Kommunikation wird eine effiziente und bedarfsgerechte Steuerung von Verkehrsflüssen zur Stauvermeidung möglich. V2X-Technologien sind eine wichtige Grundlage für das autonome Fahren und die damit verbundenen Car-Sharing und Mobilitätskonzepte. Durch V2X-Kommunikation wird der Verkeher sicherer, Unfälle können vermieden werden.

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Energieeffiziente Kommunikationsnetze

Eines der wichtigsten Ziele bei der Entwicklung der 6. Generation Mobilfunk ist die Senkung des Energieverbrauchs für die Netzinfrastruktur. Eine wichtige Rolle spielt hierbei der Einsatz von KI-Algorithmen sowie die Entwicklung von effizienten Algorithmen und Übertragungsverfahren.

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Energieeffiziente Verteilung von Daten in der Mobilität

Leistungsstarke Datenverbindungen – innerhalb und außerhalb des Automobils – sind das Herzstück des Fahrzeugs der Zukunft. Immer dann, wenn die gleichen Daten an eine große Menge an Nutzern übetragen werden muss, spielt der digitale Rundfunk seine Vorteile aus. Energieffizient, datensparsam und schonender Umgang mit der wertvollen Ressource Frequenz.

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Data Analytics

Grüne Transportlogistik durch Analytics

Das anhaltende starke Wachstum des Straßengüterverkehrs ist ein wesentlicher Mitverursacher von Infrastruktur- und Umweltbelastungen sowie von Verkehrsproblemen. Sowohl die Reduktion der rund 151 Mio. Leerfahrten pro Jahr durch Konsolidierung von Aufträgen und bestehenden Transportnetzen als auch die Verlagerung von Güterströmen auf die Schiene durch effizientere Prozessabwicklung in Kombinierter-Verkehr(KV)-Terminals tragen zu einer nachhaltigen Transportlogistik bei.

Referenzprojekte: 

• KITE: Künstliche Intelligenz im Transport zur Emissionsreduktion
• Machbarkeitsstudie zum digitalen KV-Terminal der Zukunft

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Phänotypisierung

Die sogenannte Phänotypisierung ist eine Möglichkeit, um Pflanzen zu identifizieren, die z. B. auch bei hohen Temperaturen im Zuge der Klimakrise ausreichend Ertrag liefern.

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Sortierung und Recycling mit Röntgentechnik

Um Rohstoffe zuverlässig sortieren bzw. identifizieren zu können, erforscht das Fraunhofer EZRT Dual-Energy-Verfahren. Dabei wird ausgenutzt, dass die Energieabhängigkeit des sog. Schwächungskoeffizienten eines Materials für jedes Material unterschiedlich ist. 

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Produktionsmonitoring von Gussteilen mit Röntgentechnik

Wir erkennen frühzeitig Abweichungen vom optimalen Produktionsprozess und regeln den Prozess derart, dass die vorgegebene Bauteil- bzw. Produktqualität stets erreicht wird und somit kein Ausschuss entsteht. 

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Energie

Grüne Energiesysteme durch Energy Control

Die zunehmende Diversifizierung des Energiemarktes stellt unsere Gesellschaft, die zuständigen Netzbetreiber, sowie den Staat vor grundlegende Herausforderungen. Um die Energieinfrastruktur nicht zu überlasten und sie energieeffizient zu nutzen, wollen wir einerseits Verfahren entwickeln, welches den Strom- und Wärmebedarf in Deutschland auf verschiedenen Ebenen und über verschiedene Zeithorizonte möglichst akkurat vorhersagt. Andererseits wollen wir durch mathematische Optimierungsverfahren die Nutzung verschiedener Energiequellen im industriellen Betrieb effizient steuern.

Referenzprojekt:

• Projekt »Energieeffiziente Fahrplanoptimierung bei der Nürnberger U-Bahn«

Energy Harvesting-Technologien

Energy Harvesting macht Kabel zur Stromversorgung oder das Nachladen von Batterien in mobilen Geräten überflüssig. Vibrationen an Geräten, Maschinen oder Bauwerken oder Temperaturunterschiede zwischen Rohren, Leitungen, Heizkörpern oder Ventilen und der Umgebung werden für ide autarke Energieversorgung genutzt, um elektrische Energie zur Versorgung von kleinen elektronischen Systemen zu erzeugen.  

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Mobilität

Umwelt- und Klimaschutz in der Logistik

Im Rahmen des Konsortialprojekts »Umwelt- und Klimaschutz in der Logistik: Potenziale umweltorientierter Logistikkonzepte zur Reduzierung der Emissionen des Güterverkehrs (PULK)« untersuchen die Forschungspartner den Beitrag nachhaltiger Logistik zum Umwelt- und Klimaschutz. Ziel ist es, die besten Maßnahmen für die jeweiligen Supply Chain-Bereiche, Netzwerktypen und Gütergruppen zu definieren; d. h. diejenigen Maßnahmen zu finden, die von den Unternehmen akzeptiert und leicht umgesetzt werden können und gleichzeitig aus ökologischer Sicht viel Nutzen bringen, um dadurch die Branche so schnell und effizient wie möglich nachhaltiger zu gestalten.

Referenzen:

• Projekt »Umwelt- und Klimaschutz in der Logistik«

Nachhaltige Geschäftsmodelle

Data Analytics und Geschäftsmodellentwicklung für eine smarte Circular Economy

Circular Economy wird im EU Green Deal nicht nur als Treiber einer nachhaltigen Wirtschaftsweise angesehen, sondern steht gleichzeitig auch für die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit. Denn ihr wird das Potenzial zugerechnet, die heutigen Emissionen zu halbieren und damit ökonomische und ökologische Ressourcen zu schonen. Die an unserer Arbeitsgruppe erforschten Data Analytics Methoden wie Forecasting for Remanufacturing und Inventory Control for Manufacturing und neue Geschäftsmodelle wie smarte Produkt-Service Systeme (sPSS) leisten einen wesentlichen Beitrag zur Umsetzung dieser smarten Circular Economy.

Referenzen:

• Projekt »Netzwerk für intelligente, modulare Sonderladungsträger«
• Projekt Transformationsnavigator »smart Circularity«
• Leistung »Ersatzteilprognose mit Maschinellem Lernen«

Soziale Nachhaltigkeit

Methoden zur Mitarbeiterzentrierung für eine soziale Organisationsentwicklung

Neue nachhaltige Prozesse im Unternehmen, angestoßen durch Technologien oder veränderte Organisationsziele, stoßen einen Change-Prozess für Mitarbeitende an. Wir analysieren und optimieren mit Hilfe von datenbasierten Methoden Prozesse und Arbeitsumgebungen aus einer mitarbeiterzentrierten Perspektive, um einen nachhaltigen Change in eine grüne und soziale Unternehmenskultur zu realisieren. 

Referenzprojekte:

• Projekt »Digitale Kooperationssysteme im Mittelstand« (KoMiK)
• Projekt »MOLA – Mitarbeitermotivation im Lager«
• Studie »Future Digital Job Skills: Die Zukunft kaufmännischer Berufe«

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