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Forschungsgruppe Industrial Data Science (INDAS)

INDAS (Industrial DataScience) wurde 2018 gegründet und ist eine interdisziplinäre Forschungsgruppe, die aus einer Zusammenarbeit zwischen den Clustern Informatik und Maschinenbau der Frankfurt University of Applied Sciences entstand. Die Gruppe hat es sich zum Ziel gesetzt, die Lücke zwischen angewandter Datenwissenschaft und Industrie 4.0 zu schließen, indem sie sich auf maschinelles Lernen in industriellen Anwendungsfällen konzentriert – einschließlich (aber nicht beschränkt auf) vorausschauende Wartung, Qualität und Produktivität. Konkret versucht INDAS, Probleme der Industrie 4.0 im Zusammenhang mit der vorausschauenden Wartung aus der Perspektive der Daten- und Computerwissenschaften anzugehen und entwickelt maschinelle Lernlösungen für industrielle Prozesse.

Marketingflyer INDAS

Vorne v. l. n. r. Anna Binder, Fatima Sajid Butt, Anahita Farhang
Hinten v. l. n. r. Prof. Dr. Dirk Stegelmeyer, Prof. Dr. Jörg Schäfer, Prof. Dr. rer. nat. Matthias Wagner, Marius Lotz

Forschungsschwerpunkte

Kontakt: fatima.butt(at)fb2.fra-uas.remove-this.de

Aktuelle Forschung:

  • Extrahieren relevanter Merkmale aus Zeitreihen zur Reduzierung des Vorverarbeitungs-Aufwands
  • Einsatz modernster Techniken wie Wavelet-Transformationen zusammen mit Deep-Learning-Modellen wie CNNs, LSTMs und Transformatoren zur Klassifizierung verschiedener industrieller Prozesse und biomedizinischer Signale wie Elektrokardiogramme
  • Anwendung unserer Algorithmen auf eine Vielzahl von Datensätzen wie die Erkennung menschlicher Aktivitäten, industrielle Produktion und EKG-Datensätze

Kontakt: anahita.farhang-ghahfarokhi(at)fb2.fra-uas.remove-this.de

Aktuelles Forschungsgebiet:

  • Zeitserienanalyse zur Vorhersage des Energieverbrauchs
  • Zeitreihenanalyse zur Optimierung von Prozessparametern

Vorheriges Forschungsgebiet:

  • Ereignisanalyse in Produktions- und Geschäftsprozessen und Zusammenarbeit mit der Industrie in den Bereichen Automobilbau, Druckerherstellung und Textilproduktion
  • Prozessvergleich und -analyse: Abweichungserkennung in Geschäftsprozessen und Engpassanalyse zur Steigerung der Leistungsfähigkeit der Prozesse

Kontakt: binder(at)fb2.fra-uas.remove-this.de

Aktuelles Forschungsgebiet:

  • Industrielle und datengesteuerte Entwicklung von After-Sales-Services

Bisheriges Forschungsgebiet:

  • Entwicklung von Service-Geschäftsmodellen für verschiedene Kundengruppen eines Unternehmens aus dem Maschinen- und Anlagenbau
  • Entwicklung eines Bewertungsschemas für Servicepartner für ein Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus

Veröffentlichungen

  • Jörg Schäfer, Baldev Raj Barrsiwal, Muyassar Kokhkharova, Hannan Adil und Jens Liebehenschel. "Human activity recognition using csi information with nexmon". Angewandte Wissenschaften, 11(19), 2021, Sonderausgabe "SI: Sensor-Based Human Activity Recognition in Real-World Scenarios", 2021, doi: 10.3390/app11198860.
     
  • Baldev Raj Barrsiwal, Jens Liebehenschel und Jörg Schäfer. "Ml approaches for human activity recognition with low-cost hardware". In Embedded Software Engineering Kongress 2021 digital, Nov 2021.
     
  • Fatima Sajid Butt, Luigi LaBlunda, Matthias F. Wagner, Jörg Schäfer, Inmaculada Medina-Bulo und David Gómez-Ullate. "Fall detection from electrocardiogram (ECG) signals and classification by deep transfer learning". Information, 2, 12, Sonderausgabe "SI: Computer Vision for Biomedical Image Applications", 2021, doi: 10.3390/info12020063.

Forschungsprojekte

Ergebnisse:       

1.) ML-Modelle ermöglichten deutlich verlängerte Reinigungsintervalle, was Zeit und Geld spart

2.) Ein besseres Verständnis der kritischen Prozessparameter wurde erreicht

Kontaktperson: Fatima Butt, Anahita Farhang

Ergebnisse:

- Die Hebevorrichtung musste vom Bediener mit einem geeigneten Gegengewicht kalibriert werden

- Abrufen von Antriebsdaten von der Beckhoff CX9020 Ethernet-Steuerung für verschiedene Konfigurationen während der Schulung

- So wurden Daten für korrekte und inkorrekte Konfigurationen gesammelt

- Ziel des maschinellen Lernens: Vorhersage der Konfiguration aus den Sensordaten und Auslösen einer Warnung im Falle einer falschen Konfiguration

Kontaktperson: Jörg Schäfer

  • Überwachung von Lackieranlagenmonteuren
  • Optimierung der Chargenqualität von Lackieranlagen
  • Vorhersage von Filterreinigungsintervallen
  • Vorhersage der benötigten Farbpatronen von industriellen 3D-Druckern

Projekt- und Abschlussarbeiten im Forschungsbereich von INDAS

Dieser Inhalt wird zurzeit aktualisiert.

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Kontakt

Prof. Dr.
Jörg Schäfer
Studiengangsleitung Informatik (Bachelor)
Gebäude 1, Raum 217
Prof. Dr.
Dirk Stegelmeyer
Studiengangsleitung Service Engineering (Wirtschaftsingenieur Service) Bachelor
Gebäude BCN (City Gate), Raum 627
Prof. Dr. rer. nat.
Matthias Wagner
Studiengangsleiter High Integrity Systems
Gebäude 1, Raum 220
Kristina RoseID: 12295
letzte Änderung: 22.02.2024