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Hocheffiziente technische Systeme (HTS)

Technische Fragestellungen in Dienstleistung, Industrie und Wissenschaft werden zunehmend über die Entwicklung komplexer technischer Systeme beantwortet.
Die Fokussierung auf Lösungen aus Einzelkomponenten rückt dabei mehr und mehr in den Hintergrund und wird durch vernetzte (sozio-)technische Systeme abgelöst. Bei der Entwicklung kommt so dem systemtechnischen und interdisziplinären Ansatz eine zentrale Rolle zu; eine domänenübergreifende
Zusammenarbeit ist wesentlich. Die Lösung des technischen Problems unterliegt immer einer Vielzahl verschiedener Randbedingungen. Diese Systemanforderungen werden durch den Einsatz verschiedener, teilweise bereits vorhandener Module erfüllt, wobei Restriktionen etwa hinsichtlich der Verfügbarkeit, Funktionalität, der Energie- und Ressourceneffizienz und der Kosten einzuhalten sind. Die Lösung des Problems ist damit immer auch eine Optimierungsaufgabe.
Der Forschungsschwerpunkt „Hocheffiziente technische Systeme“ nimmt diese Gedanken auf und fokussiert sich auf die Optimierung technischer Systeme. Hierzu vereinen sich Experten aus den Gebieten der Elektrotechnik, der Informatik sowie des Maschinenbaus fachbereichsübergreifend und erarbeiten innovative Lösungen vom Produktansatz über den erweiterten Produktansatz bis hin zum Systemansatz.

Aktuelles

Machine Learning in der Industrie: Predictive Maintenance am Beispiel der Automotive-Industrie

Die Online-Plattform elab2go bietet als mobiles Engineering Lab überall und jederzeit einen Einstieg in technologische Umsetzungsmöglichkeiten von Trends im Kontext von Industrie 4.0. Unter dem Motto „Technologien: INTUITIV und PRAXISNAH“ kann mit Daten und Technologien experimentiert werden. Das elab2go veranschaulicht zum einen die Funktionsweise technologischer Trends und zeigt zum anderen deren Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis auf.
Frau Prof. Dr. Eva Maria Kiss und Anke Welz, M. Sc. (Hochschule Kaiserslautern, Fachbereich Angewandte Ingenieurwissenschaften) stellen das elab2go – Mobile Engineering Lab im Rahmen der Veranstaltung „Machine Learning in der Industrie: Predictive Maintenance am Beispiel der Automotive-Industrie“ vor.

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Projekt des Monats November 2020 (Forschungskreis der Ernährungsindustrie e.V.)

Das vom BMBF geförderte Projekt: "Minimierung von Aromaverschleppungen bei der Abfüllung von Wein, Sekt und Fruchtweinen" unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Jens Schuster wurde bei dem Forschungskreis der Ernährungsindustrie e.V. zum Projekt des Monats gekürt.

Herzlichen Glückwunsch an Prof. Dr.-Ing. Jens Schuster und Herrn David Müller!

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