Skip to main content Skip to main navigation

Projekt

FabOS

Vision für ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion

Vision für ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion

  • Laufzeit:

FabOS bildet den IT-Backbone für die wandlungsfähige Automatisierung der Fabrik der Zukunft und die Grundlage eines Ökosystems für datengetriebene Dienste und KI-Anwendungen. Deutsche Unternehmen können von ihrem tiefen Domänenwissen und Erfahrung über industrielle Produkte, komplexen und hochqualitativen Fertigungsprozessen sowie wandlungsfähigen und stark vernetzten Produktionssystemen (Internet der Dinge, Industrie 4.0) profitieren. Diese starke Industriekompetenz ist essenziell wichtig, um KI-Lösungen für industrielle Anwendungen zu entwickeln und somit die KI-Technologie über den Stand der Technik hinaus zu treiben.

FabOS ist ein Enabler für KI-Anwendungen und unterstützt bei:

  • Sicherstellung kontinuierlicher Verfügbarkeit von Daten durch verbesserte Vernetzung von Produktionsmaschinen und IoT-Plattformen
  • Strukturierung von Daten, was eine aufwändige Datenvorverarbeitung erleichtert
  • Integration und Bereitstellung von leistungsfähigen Rechenressourcen wie z.B. GPU-Cluster und somit die Befähigung von state-of-the-art KI-Methoden wie Deep Learning
  • Entlastung von Fachpersonal (z.B. Data Scientist) und Domänenexperten bei der Umsetzung von KI-Projekten durch die Integration von Tools und Diensten
  • Vereinfachung von Deployment und der Wartung einer KI-Lösung

Partner

  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), Suttgart
  • Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE), Kaiserslautern
  • Fraunhofer‐Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich‐Hertz‐Institut (HHI), Berlin
  • Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie (IPT), Aachen
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI), Kaiserslautern
  • Institut für Intelligente Prozessautomation und Robotik IPR am KIT, Karlsruhe
  • Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart
  • Nokia Solutions and Networks GmbH & Co. KG, Stuttgart
  • Siemens AG, München
  • Carl Zeiss 3D Automation GmbH, Aalen
  • NXP Semiconductors Germany GmbH, Hamburg
  • TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG, Ditzingen
  • AI4BD Deutschland GmbH, Furtwangen
  • Advaneo GmbH, Düsseldorf
  • Kenbun IT AG, Karlsruhe
  • inno-focus businessconsulting GmbH, Berlin
  • SOTEC Software Entwicklungs GmbH + Co. Mikrocomputertechnik KG, Ostelsheim
  • ASCon Systems Holding GmbH, Stuttgart
  • COSMO CONSULT DATA SCIENCE GmbH, Würzburg
  • BÄR Automation GmbH, Gemmingen
  • COMPAILE Solutions GmbH, Karlsruhe
  • Robert BOSCH GmbH, Gerlingen
  • SYSGO GmbH, Klein-Winternheim
  • USU Software AG, Möglingen
  • Eclipse Foundation Europe GmbH, Zwingenberg
  • NetApp Deutschland GmbH, Kirchheim bei München

Fördergeber

BMWK - Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

BMWK - Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

Publikationen zum Projekt

Michael Gundall; Christopher Huber; Hans Dieter Schotten

In: 2023 IEEE 21th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN-2023), Vol. 1, IEEE, 6/2023.

Zur Publikation

Michael Gundall; Julius Raphael Stegmann; Mike Reichardt; Hans Dieter Schotten

In: 2022 IEEE 31th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE). IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE-2022), May 31-3, Anchorage, AK, USA, IEEE, 2022.

Zur Publikation

Lukas Rauh; Mike Reichardt; Hans Dieter Schotten

In: 2022 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA-2022), 27th Internetional Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, September 6-9, Stuttgart, Germany, IEEE, 2022.

Zur Publikation