DyVerSIFy (2018 - 2019)
Dynamische Visualisierung, adaptive Analyse und Skalierbarkeit für Mining-Sensordaten mit integriertem Feedback
Intelligentes Monitoring für vorausschauende Wartungen
Bei der Zustandsüberwachung von Zugflotten spielen Sensoren eine immer größere Rolle. Um das Data-Mining bei diesen unfassbar großen Mengen gesammelter Sensordaten zu ermöglichen, untersucht Televic Rail neuartige Techniken in einem neuen imec.icon-Forschungsprojekt.
Dynamische, adaptive und skalierbare Sensoranalyse
Das neue Projekt namens DyVerSIFy bringt Branchenakteure und Forschungsgruppen mit unterschiedlichen Spezialisierungen zusammen. Dabei zielt es darauf ab, die dynamische Visualisierung, die adaptive Anomalieerkennung sowie die Skalierbarkeit zu verbessern.
Das Projekt DyVerSIFy wird 2019 abgeschlossen. Die Erkenntnisse werden für die Mechatronik-Lösung genutzt.
Dynamische Analysen
Das Ziel des DyVerSIFy-Projekts besteht darin, die Schwierigkeiten und Komplexitäten zu überwinden, die mit der Entwicklung von Sensordatenvisualisierungs- und Analysesystemen verbunden sind. Auf diese Weise ermöglicht das Projekt Unternehmen noch schnellere Geschäftseinblicke für fundierte Entscheidungen und verbesserte Geschäftsprozesse.
Unser Projektpartner
Das DyVerSIFy-Konsortium besteht aus Branchenakteuren und Forschungsgruppen, die sich auf Sensorsystemdesign, intuitive Visualisierung und analytisches Softwaredesign, skalierbare Softwaresysteme, Semantik und maschinelles Lernen spezialisiert haben.
Renson Ventilation, Cumul.io, IDLab UGent
ICON-Projekte
ICON-Forschungsprojekte sind agil und bedarfsorientiert und bringen Partner aus Wissenschaft und Industrie zusammen. ICON-Projekte haben in der Regel eine Laufzeit von zwei Jahren, und passen sich dabei rasch an die sich schnell entwickelnde digitale Landschaft an.
