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TU Berlin

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Aktuelle Projekte

OPENNEXT

Unternehmens-Community-Zusammenarbeit zur Open-Source-Enwicklung von Produkten und Dienstleistungen

OPENNEXT unterstützt die partizipative Produktgestaltung und Distribution durch Unternehmen und Communities von Verbrauchern und Makern mittels neuer Denkweisen, neuer Geschäftsmodelle, neuer Designprozesse und neuer kollaborativer Softwarelösungen.

mehr zu: OPENNEXT

ProVo

Prognose und Vorausplanung

Zielsetzung des Projekts ist die Analyse der vorhandenen Daten im Qualitäts- und Fehlermanagement unter Hinzunahme erforderlicher Eingangsgrößen bei der Fehlerentstehung. mehr zu: ProVo

FuMaMa

Fuzzy-Maßmahmen-Management

Qualitätseigenschaften von Software-Produkten werden aus der Funktionalen Sicherheit abgeleitet, klassifiziert und in einem Qualitätsmodell zusammengefasst.

Ziel des Projektes ist es, ein algorithmisch-basiertes Empfehlungssystem auf Basis der Fuzzy-Logik aufzubauen, welches für die identifizierten Qualitätseigenschaften konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der Qualität von Software-Produkten in Konformität zur ISO 26262-6 empfiehlt. mehr zu: FuMaMa

ITB-MINT

Identifikation von Trends und Prognose von Berufskompetenzen im Bereich MINT

Ziel des Projekts ist es, Entwicklungstrends von Technologien und Qualifikationsbedarfen von Unternehmen auf Basis von Stellenanzeigen computerunterstützt zu identifizieren und deren zukünftige Entwicklung zu prognostizieren. mehr zu: ITB-MINT

DIP

Dynamisches Referenzmodell der IT- und Prozessqualität in der digitalen vernetzten Produktentwicklung in KMU

Im Rahmen des Forschungsvorhabens wird erstmals ein dynamisches Referenzmodell entwickelt, dass die Verbesserung der Entwicklungsumgebung (Prozesse und IT) und der Kollaborationsfähigkeit unter den geänderten Bedingungen berücksichtigt und die Zusammenarbeit fördert. Hierbei wird eine Integration des Fachwissens aus den Bereichen Qualität und Industrielle Informationstechnik benötigt. Zur Sicherstellung der operativen Nutzbarkeit ist es darüber hinaus notwendig die Bedarfe und Erfahrungen von Industriepartnern direkt in das Referenzmodell einfließen zu lassen. mehr zu: DIP

ODFQ

Optimierung der Feldqualität

Zielsetzung ist es, einen Zuverlässigkeitsregelkreis mit einem strukturierten Datenmodell zu erstellen, der zukünftigen Trends und Herausforderungen der Automobilindustrie gerecht wird. Dabei sollen durch die Prozesse Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und aus Analysen ein standardisierter Handlungsbedarf ableiten werden. Hierfür wird zur Dokumentation, Verfolgung und Informationsgewinnung über den gesamten Lebenszyklus ein Datenmodell benötigt, das alle Informationen in jeder Phase nutzbar macht. Nur so ist es möglich, Redundanzen zu vermeiden und sicherzustellen, dass jeder über die gleichen Informationen verfügt. In dem Datenmodell sollen sowohl Historiendaten, als auch Daten aus dem Produktentstehungsprozess, der Serie und dem Feld einfließen. Auf Grundlage dieser Daten sollen anschließend, durch die Verwendung von Trend- und Prognoseverfahren, Vorhersagen getroffen werden, die ein präventives Handeln ermöglichen. mehr zu: ODFQ

PIA

Predictive Intelligence Data Analytics

Zielsetzung des Forschungskooperationsprojekts ist es eine Vorgehensweise zu entwickeln, die im Rahmen eines automatisierbaren Prozesses die Daten aus Beanstandungen hinsichtlich signifikanter Häufungen und relevanter Merkmalsausprägungen analysiert. Insbesondere sollen charakteristische Auffälligkeiten von signifikanten Merkmalsausprägungen herausgefiltert und diese durch eine Systematik zur Gruppierung und Klassifikation geordnet werden.

Homepage: PIA

mehr zu: PIA

SAPEQ

SAPEQ - Smart Data Analytics in der Produktentstehung zur Sicherstellung der Qualität bei KMU

Zielsetzung des Forschungsvorhabens ist die Erarbeitung eines Konzeptes zur IT-basierten Befähigung der Mitarbeiter*innen in KMU hinsichtlich der bedarfsgerechten Anwendung von Smart Data in einem systematischen und methodenbasierten Produktentstehungsprozess (PEP). mehr zu: SAPEQ

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