Mit Methoden der Visual Analytics werden Produktionsprozesse in der Industrie 4.0 mess- und vergleichbar. Dies ist beispielsweise wichtig bei der Analyse von Veränderungen oder Fehlern im Produktionsoutput. Wir bieten Lösungen für alle Branchen, mit denen Vergleiche zwischen verschiedenen Produktionszeiträumen und -zuständen durch die schnelle Visualisierung großer Datensätze möglich wird.
All die Daten, die in der Industrie 4.0 anfallen, sind wichtige Informationen, die richtig aufbereitet nicht nur bestehende Abläufe besser erklärbar machen, sondern vor allem Prognosen für die Zukunft ermöglichen. Visual Analytics bietet hier eine Reihe von Darstellungsmöglichkeiten, allen voran prädikative Modellierungen, die auf Basis realer Daten zukünftige Ergebnisse voraussagen kann. Essentiell ist dabei, sich auch immer auf die Evaluierung der Datenqualität zu konzentrieren, denn Modelle können immer nur so gut sein, wie die Daten auf denen sie basieren.
Der digitale Zwilling und seine Einsatzmöglichkeiten gehören zu den wichtigsten Themen der Industrie 4.0, in der sich Unternehmen durch die digitale Transformation großen Herausforderungen stellen müssen. Als digitale Kopie eines realen Objekts oder auch als Modell einer Sache, welche erst zukünftig entstehen wird, macht es der digitale Zwilling für möglich, Produktionsabläufe von der ersten Idee bis zur Fertigung durchzuspielen und darüber hinaus verschiedenste Szenarien in kürzester Zeit zu simulieren. Die Vorbereitung und Begleitung realer Produktionsprozesse durch digitale Zwillinge spart nicht nur Kosten und Ressourcen, sondern erlaubt ein besseres Verständnis der Daten und dadurch beispielsweise genauere Vorhersagen in einem Produktionsbetrieb.
Immersive Technologien bieten Lösungen, wie mit den großen Datenmengen, die routinemäßig in der Industrie 4.0 anfallen, sinnvoll umgegangen werden kann. Mithilfe von Extended Reality (XR) wird selbst Big Data für den Menschen leicht verständlich und niederschwellig zugänglich gemacht: z.B. indem diese riesigen Datenmengen in Virtual Reality aufbereitet werden. Der User kann dabei, sprichwörtlich gesagt, seinen Kopf in die seine 3D-Daten stecken.
Ganz ähnlich funktionierten auch Extended Reality-Anwendungen im Bereich von Schulungen und Trainings, die in der Industrie 4.0 in der Planung, Steuerung und Produktion immer häufiger zum Einsatz kommen. So bieten Schulungen in Virtual Reality für Mitarbeiter:innen hochrealistische Umgebungen und Ereignisse, in denen sie "wie in Echt" eintauchen können und so nachhaltige, authentische Lernerfahrungen machen können. VR-Trainings eignen sich dabei besonders für aufwendige oder gar risikoreiche Schulungen, beispielsweise im Bereich des Brandschutzes.
Die interaktive visuelle Analyse komplexer wie großer Parameter-Datensätze ist für viele Branchen, vor allem in Verbindung mit Simulations-Ensembles oder der Entwicklung von Prototypen, unumgänglich. Am VRVis entwickeln wir seit über 15 Jahren verschiedene Methoden und Werkzeuge, um große Simulationsdaten aus verschiedenen Bereichen "on the fly" interaktiv analysieren und optimieren zu können.
Visual Computing und Künstliche Intelligenz sind zwei Schlüsseltechnologien in der Realisierung von Industrie 4.0, auf die beispielsweise auch unser Partner RHI Magnesita setzt. Für unseren Partner erforschen wir neueste Ansätze Künstlicher Intelligenz, um bildbasierte Defekt- und Anomalienerkennung in der Produktion von feuerfesten Materialien voranzutreiben. Mit unserer Forschung unterstützen wir den gesamten Entwicklungszyklus von der Harmonisierung und Annotation von Daten bis hin zur vollautomatischen Defektanalyse.
Für die moderne Baubranche sind Digitalisierungslösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Planung, Produktion, bis Montage und Dokumentation – von großer Bedeutung. Gerade auf einer Baustelle passieren viele parallellaufende Arbeitsabläufe, die oftmals schwer dokumentiert werden können. VRVis nutzt speziell für den Einsatz im Bauwesen adaptierte Roboterhunde, um eine vollautonome Erstellung digitaler und immersiver Baustellen-Klone zu ermöglichen.
Die Europäische Union verschreibt sich mit ihrem Industrie 5.0 Konzept (Industry 5.0 – Towards a sustainable, human centric and resilient European industry) einer neuen industriellen Revolution, die über reine technische und wirtschaftliche Ziele hinausgeht. Im Fokus steht der Mensch und die an sowie in der Produktion beteiligten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter als auch die Endnutzerinnen und Endnutzer. Das Industrie 5.0-Konzept rückt somit mensch-zentrierte Technologien und Lösungen in den Mittelpunkt. Ebenso stehen nachhaltige Praktikten und resiliente Strukturen im Mittelpunkt. Das VRVis ist Projektpartner des European Digital Innovation Hubs AI5production, einem Zusammenschluss etablierter Forschungs- und Technologieschmieden, um der heimischen Industrie und Wirtschaft durch menschzentrierte Künstliche Intelligenz-Lösungen und verwandte Technologien auf ihrem Weg der digitalen Transformation zu unterstützen.
Das Projekt HEROD setzt auf eine Kombination von Sensortechnologien, Datenanalyse, Ontologien und Visual Computing, um die Vorhersagbarkeit und Qualitätssicherheit im 3D-Druck zu verbessern.
Im European Digital Innovation Hub "AI5production" haben sich 17 renommierte Wissenschaftsinstitutionen zusammengeschlossen, um produzierende Unternehmen durch KI-Technologie auf ihrem Digitalisierungsweg zu unterstützen.
Dank Tiefenkameras keine blinden Flecken auf Zugdächern.
Das Projekt REINFORCE erforscht, wie mithilfe von Reinforcement Learning und menschzentrierte Visualisierungsmethoden komplexe Steuerungsprobleme effizient, schnell und flexibel gelöst werden können.
Zum Training von KI-Algorithmen braucht es viele Daten. Gerade Rohdaten enthalten jedoch oftmals heikle Informationen. Homomorphe Verschlüsselung bietet hier die Lösung, um sicheres Machine Learning – mit geschützten sensiblen Daten – zu ermöglichen.
Dieses Projekt IVC Image zielt auf die Beschleunigung und Automatisierung bildbasierter Entscheidungsfindung mit einem Anwendungsschwerpunkt in der Medizin sowie Recycling- und Qualitätssicherungsprozesse in der Fertigung.
Das Forschungsziel des Projekts Ingress besteht darin, die Prozesse von Data Scientists, die mit Industrie 4.0- und IoT-Daten arbeiten, zu beschleunigen, indem eine engere Integration der visuellen Analyse in bestehenden Arbeitsabläufe ermöglicht wird.
Das RAILING-Projekt beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von interaktiven, skalierbaren und vertrauensschaffenden Visualisierungs- und Analysewerkzeugen für die Exploration von zeitabhängigen und komplexen Daten.
Mit Hilfe des Einsatzes von Augmented Reality-Technologie wird im Projekt MARAMT ein Software-Framework entwickelt, das den Aufwand für die Arbeit mit bestehenden und zukünftigen komplexen cyber-physikalischen Systemen erheblich reduziert.
Eine Augmented Reality-Lösung zur Optimierung von Prozessentwicklung in Labors sowie zum Monitoring laufender Experimente unterstützt die pharmazeutische Forschung.
Diese Virtual Reality-Anwendung bietet neue Möglichkeiten für die österreichischen Streitkräfte: für Kampf-, Sicherheits- und Rettungsmanöver.
Ziel des angewandten Forschungsprojekts En2VA ist es, die Effizienz und die Qualität der fortgeschrittenen Analytik für hochdimensionale Daten aus Fertigung, Technik und dem Energiesektor zu erhöhen.
Brandschutztraining für Nicht-Profis ist teuer, kompliziert und gefährlich. Die Lösung: eine Simulation in virtueller Umgebung.
Dieses Projekt widmet sich Trainings und Workflows in Mixed Reality.
Um die Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung von Glasartikeln zu automatisieren, entwickeln wir in diesem Projekt neue Methoden aus dem Bereich der visuellen Analytik und des maschinellen Lernens.
In diesem Projekt werden Werkzeuge und Methoden zur Handhabung, Verwaltung, Manipulation und Bewertung mehrerer unterschiedlicher Datenquellen für Messungen und Lichtplanungen entwickelt.
Mit Augmented Reality werden Simulationsergebnisse von Automotorgeräuschen sichtbar.
Die einfache Erstellung von Betriebsanleitungen aus bestehenden Datenbanken für das Produktlebenszyklus-Management mit Hilfe von Augmented Reality.
Strategische Forschung in skalierbarem, semantischem Rendering.
Untersuchung von Techniken, die eine nahtlose Analyse von Ensemble-Daten mit mehreren Detaillierungsgraden ermöglichen.
Forschung und Entwicklung von neuartigen interaktiven Visualisierungsmethoden zur Visualisierung und zum Verständnis komplexer Systeme.
Visuelle Analytik für Modellierung und Simulation: Verbesserung von Simulationsaufbau und Entwurfsszenarien mit Werkzeugen und Methoden der Visual Analytics.
Verbesserung und Kombination mehrerer Sensoren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von modernen Vermessungsgeräten zu verbessern.
Entscheidungsunterstützungssysteme und 3D-Visualisierungstechnologien für den Tunnelbau.
Workflows der nächsten Generation zur interaktiven Wissensgenerierung aus Bildern und Simulationen.