Forschung

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Forschungsprojekte

Entwicklung einer datenbasierten, automatisierten Controlling-Methodik zur Verbesserung der Fabrikperformance
Entwicklung einer datenbasierten, automatisierten Controlling-Methodik zur Verbesserung der Fabrikperformance

deep.Control – Entwicklung einer datenbasierten, automatisierten Controlling-Methodik zur Verbesserung der Fabrikperformance

Mit dem Vorhaben deep.Control verfolgen die deepIng business solutions GmbH und das Institut für Fabrikanlagen und Logistik der Leibniz Universität Hannover das Ziel, eine Software zu entwickeln, die insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (kmU) systematisch bei der Identifikation von Ursachen für eine unzureichende Fabrikperformance und der Ablei-tung notwendiger Kompensationsmaßnahmen unterstützt. Eine hohe Fabrikperformance zeigt sich dabei durch eine hohe logistische Leistungsfähigkeit bei gleichzeitig geringen Kosten.
Die Software dockt per Schnittstelle direkt an die Datenbanken der Unternehmen (z.B. ERP-Systeme) an und ermittelt über einen systematischen Data-Analytics-Ansatz Schwachstellen in der Fabrik. Sie ermittelt die Kernursachen einer schlechten Fabrikperformance und schlägt konkrete Handlungsmaßnahmen vor, um diese anforderungsgerecht zu optimieren.

Förderung: Die Zuwendung besteht aus Mitteln des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes Niedersachsen.

Link zum Forschungsprojekt auf der Webseite des IFA

Allgemeiner Link Institut für Fabrikanlagen und Logistik der Leibniz Universität Hannover


Zielbild des Forschungsvorhaben PARMa
© Leibniz Universität Hannover/IFA

Proaktive Steigerung der Anpassungsfähigkeit produzierender Unternehmen durch agiles Resilienz-Management (PARMa)

Im Projekt PARMa entwickeln wir einen datenbasierten Ansatz, um den Resilienzgrad von Produktionssystemen zu bestimmen und proaktiv zu erhöhen. Mittels Simulationen werden kritische Schwachstellen in Liefer- und Produktionsprozessen identifiziert. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Entwicklung eines modularen Resilienzbaukastens ein, der Unternehmen dabei unterstützt, gezielt Maßnahmen zur Steigerung ihrer Anpassungsfähigkeit umzusetzen. Zusätzlich wird ein integriertes, datenintegriertes Cockpit realisiert, das eine iterative Steuerung des Resilienzmanagements ermöglicht und somit eine schnelle, zielgerichtete Reaktion auf unerwartete Schocks sicherstellt.

Projektlaufzeit: 01.01.2025 – 31.12.2027
Projektpartner: deepIng business solutions GmbH, Drägerwerk AG & Co. KGaA, Eisenhuth GmbH & Co. KG, Leibniz Universität Hannover, OFFIS e. V., Reuth GmbH, Sartorius Lab Instruments GmbH & Co.KG, YOUSE GmbH

Link zum Forschungsprojekt

PARMa Forschungspartner vorgestellt

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