Konzepte des Internet-of-Things (IoT) mit sensorbasierten Monitoringlösungen haben enormes Potential die Energie- und Produktionsindustrie energie- und ressourceneffizienter zu gestalten und damit einen wesentlichen Beitrag zu großen gesellschaftlichen Herausforderungen wie Dekarbonisierung und Klimaschutz zu leisten.
Das Hauptziel in SwarmIn ist das ausbalancieren der WIP Wellen und des Flussfaktors mithilfe der Optimierung der Produktionsanlage mit zusätzlichen Parametern für die Energie- und Ressourceneffizienz. Um dieses Ziel zu erreichen, wird als erstes High-Level Optimierung (kombinatorische Optimierung) für die globale Schätzung von Konfigurationsparametern angewendet.
Die österreichischen Landesfeuerwehrschulen (LFS) bieten ein umfangreiches Portfolio an Ausbildungskursen und Lehrgängen an. Ausgebildet werden neben Angehörigen der Berufsfeuerwehren vor allem Mitglieder der Freiwilligen Feuerwehren, die einem Hauptberuf nachgehen und daher die Zeit für diese Aus- und Weiterbildungen zusätzlich aufbringen müssen.
Nutzungsprofile militärischer Fahrzeuge unterscheiden sich auf Grund der spezifischen Aufgaben für welche sie verwendet werden, wie Landesverteidigung, Katastrophenhilfe, Friedenssicherung, etc. grundlegend von denen nichtmilitärischer Fahrzeuge. Die Nutzungsdauer ist beträchtlich höher, Laufleistungen teilweise um ein Vielfaches niedriger und die Beschaffenheit der Einsatzgebiete deutlich diverser.
Präventive automatische Schadensmusteranalyse von Imperfektionen an Schieneninfrastrukturkomponenten zur Optimierung der Instandhaltungsprozesse
Im Forschungsprojekt ELENA soll ein polymerbasierter Energy-Harvester entwickelt werden, der sowohl triboelektrische als auch piezoelektrische Effekte integriert.
Im Projekt PriMuS werden neue Sensortechnologien basierend auf magnetoelektrischen und ferroelektrischen Nanokompositen entwickelt.
Energieautarke Ultra Wideband (UWB) basierte industrielle Sensornetzwerke
Das Projekt zielt auf die Konzepentwicklung für ein neuartiges preiswertes drahtloses ultrazuverlässiges und energieautarkes Sensornetz für Use Cases im Bereich Condition und Energiemonitoring.
Störungen an den Isolierstößen der Schienen mittels präventiver Schadensmusteranalyse in der Instandhaltung erkennen
Das von ÖBB Infra und BMVIT geförderte Projekt SISSI beschäftigt sich mit Zustandsveränderungen der Infrastruktur bei der ÖBB. Dabei konzentriert sich das Projekt besonders auf die Schadensentwicklung bei Isolierstößen.
i-Maintenance entwickelt innovative methodische und technologische Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen der digitalen Transformation in der Instandhaltung und arbeitet zugleich einen Leitfaden zur Ermittlung des Qualifizierungsbedarfs des Instandhaltungspersonals und für den Wissenstransfer aus.