Projekt: GUARD

Das von der EU geförderte Projekt EVOLVE zielt darauf ab, die Herausforderungen der Datenrevolution anzugehen, indem eine Lösung entwickelt wird, die High-Performance-Computing, Big-Data-Software und Cloud-Funktionen integriert.

Das UP2DATE-Projekt zielt darauf ab, die Herausforderungen von Sicherheit, Sicherheit und Unannehmlichkeiten anzugehen, die durch Over-the-Air-Software-Updates (OTASU) in gemischten-kritischen cyber-physischen Systemen (MCCPS) in Kraftfahrzeugen und Eisenbahnen verursacht werden, indem ein neues Paradigma für Safety and Security (SASE) Software-Updates entwickelt wird.

Safe-DEED, ein von der EU gefördertes Projekt, zielt darauf ab, die Debatte über den Datenaustausch anzugehen, indem Sicherheit, Vertrauen und Datenschutz durch die Einführung von Privacy Enhancing Technologies (PET) in Übereinstimmung mit globalen Makrotrends und der Datenwirtschaft verbessert werden.

BOOST 4.0 soll durch die Einrichtung von 10 intelligenten vernetzten Leuchtturmfabriken und die Entwicklung eines offenen EU-Rahmens und eines Governance-Modells die transformative Kraft von Big Data in Factory 4.0 demonstrieren, die Herausforderungen der Industrie 4.0 angehen und die Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Fertigungsindustrie sichern und gleichzeitig den teilnehmenden Fabriken und Partnern erhebliche finanzielle Renditen bieten.

Ziel des Projekts GO0D MAN ist die Integration von Prozess- und Qualitätskontrolle für die mehrstufige Fertigung mittels agentenbasierter Cyber-Physical Systems (CPS) und intelligenter Inspektionstools.

Das einheitliche, Open-Source-Execution Framework für skalierbare Datenanalyse adressiert die Grenzen aktueller Technologien, indem es ein universelles, aufgabenparalleles Programmiermodell, ein dynamisches Modellierungs-Framework zur Ressourcenoptimierung, eine Anpassungsmethodik für Analyseaufgaben und eine Echtzeit-Visualisierungs-Engine bereitstellt.

Die Verbindung zur Cybersicherheit besteht darin, dass Softwareanbieter ihre Geschäfts- und Technologiemodelle transformieren müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, insbesondere durch den Übergang von Legacy-Anwendungen zu Software-as-a-Service (SaaS), der erhebliche Herausforderungen mit sich bringt. Der vorgeschlagene ARTIST Software-Migrationsansatz zielt darauf ab, diesen Prozess zu automatisieren, Risiken, Zeit und Kosten zu reduzieren und Unternehmen in die Lage zu versetzen, die neuesten Technologien und Geschäftsmodelle wie Cloud Computing und SaaS zu nutzen.

Das certMILS-Projekt befasst sich mit den Herausforderungen der Cybersicherheit komplexer und offener Cyber-physischer Systeme (CPS) durch die Verwendung eines Security-by-Design-Konzepts namens Multiple Independent Levels of Security (MILS), das eine zertifizierte Trennung von Anwendungen ermöglicht, die Zertifizierungskomplexität reduziert, die Wiederverwendung fördert und sichere Updates während des gesamten CPS-Lebenszyklus ermöglicht.

Big Data, Künstliche Intelligenz (KI) und Internet-of-Things (IoT) sind in unserer datengesteuerten Umgebung unverzichtbar – in allen Facetten des Alltags. Allerdings haben viele Finanz- und Versicherungsinstitute aufgrund komplizierter Vorschriften und fehlender Testbed-Ressourcen immer noch Schwierigkeiten beim Einsatz von Big-Data-Technologien. Das von der EU geförderte INFINITECH-Projekt wird innovative Anstrengungen unternehmen, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu verbessern und gezielte Investitionen zu fördern. Führende Finanz- und IKT-Unternehmen wollen neue Big Data/IoT/KI-Technologien für die Verwaltung und Abfrage aller Arten von Daten zusammen mit Data Governance-Funktionen bereitstellen. Diese disruptiven Tools werden Innovationen in Geschäftsbereichen fördern und neun Neuheits-Testbeds und Sandboxen unterstützen, die offene Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) bieten.

Das Projekt LOD2 zielt darauf ab, unternehmensreife Werkzeuge und Methoden für die Verwaltung großer Mengen strukturierter Informationen im Data Web zu entwickeln, wobei Algorithmen für maschinelles Lernen für Datenanreicherung, Interlinking und Fusion genutzt werden. Dabei sollen Datensicherheit, Datenschutz und Informationsqualität gewährleistet werden. Dadurch sollen verknüpfte Daten mit bestehenden Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medien & Publishing, Unternehmensdatenintranets und E-Government integriert und mit dem digitalen Design verknüpft werden.

SHOP4CF zielt darauf ab, die richtige Balance zwischen kosteneffizienter Automatisierung, repetitiven Aufgaben zu finden und die Mitarbeiter in Bereichen wie Anpassungsfähigkeit, Kreativität und Agilität einzubinden, wo sie den größten Mehrwert schaffen. Die Erschließung dieser Datenströme und des Humankapitals erfordert die Schaffung günstiger technologischer, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Rahmenbedingungen. SHOP4CF setzt dabei auf: Eine Plattform, die auf einer offenen Architektur entwickelt wurde und Technologien auf Basis von RAMI 4.0 und FIWARE Technologies umfasst, die den Menschen bei der Produktion unterstützt und die Basisimplementierung als freie Open-Source-Lösung bietet.

CASEK wird das Potenzial des Internets der Dinge nutzen, indem es die Kreativität von Entwicklern im Allgemeinen nutzt, angetrieben durch das Cassting-Framework. Während des CASEK-Projekts konzentrieren sie sich auf zwei Aspekte, um ihre Ambitionen zu unterstützen: Business und Technologie. Der Business-Fokus hat als Ziel, einen Business- und Marketing-Plan zu festigen. Der Technologiefokus hat das Ziel, ein tragfähiges Produktangebot zu entwickeln.

I-NERGY zielt darauf ab, innovative AI-as-a-Service-Anwendungen (AIaaS) für Energieanalyse und digitale Zwillingsdienste zu entwickeln, zu skalieren und zu demonstrieren, die im Rahmen von neun Pilotprojekten validiert werden.

Das IOTWINS-Projekt wird groß angelegte industrielle Testbeds bereitstellen, die Daten aus verschiedenen Quellen wie Daten-APIs, historischen Daten, eingebetteten Sensoren und Open-Data-Quellen nutzen und kombinieren. Ziel ist es, eine Referenzarchitektur für die Entwicklung und den Einsatz verteilter und Edge-fähiger digitaler Zwillinge von Produktionsanlagen und -prozessen zu schaffen. Digitale Zwillinge sammeln Daten aus Fertigung, Wartung, Betrieb, Anlagen und Betriebsumgebungen und verwenden sie, um ein Modell für jedes spezifische Asset, System oder Prozess zu erstellen. Diese Modelle werden dann verwendet, um Anomalien zu erkennen und zu diagnostizieren, um einen optimalen Satz von Aktionen zu bestimmen, die wichtige Leistungskennzahlen maximieren.

Ziel des BIG IoT-Projekts ist es, wirklich lebendige IoT Ökosysteme zu entfachen. Dies erreichen wir, indem wir die bestehende Interoperabilitätslücke zwischen den vertikal integrierten IoT-Plattformen überbrücken und Marktplätze für IoT-Dienste und -Anwendungen schaffen. Ziel des Projektes ist es, diese Hürden zu überwinden, indem die Interoperabilitätslücke des IoT überbrückt und Marktplätze für Service- und Anwendungsanbieter sowie Plattformbetreiber geschaffen werden. Die Interoperabilitätslücke werden geschlossen, indem eine generische, einheitliche Web-API für Smart-Objekt-Plattformen definiert wird, die BIG IoT API.