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CyberFactory#1

Das CyberFactory#1-Projekt

Das Projekt, das Teil des ITEA-Clusters des europäischen EUREKA-Programms ist, bringt 28 Industrie- und Forschungspartner aus sieben verschiedenen Ländern zusammen, um die Prozesse und die Cyber-Resilienz der Fabriken der Zukunft (FoF) zu verbessern.

Ziel der CyberFactory#1 (CF#1) ist es, eine Reihe von Schlüsselfertigkeiten für die Fabrik der Zukunft zu konzipieren, zu entwickeln und zu demonstrieren, um die Optimierung und Resilienz der Fabrik der Zukunft zu fördern.

CF#1 unterstützt vor allem die Entwicklung von Schlüsselfähigkeiten in den folgenden Bereichen:

Fabrik der Zukunft – Modellbildung
  • Cyber-physikalische Modellbildung und „digitale Zwillinge“ 
  • Modellierung von Ökosystemen zur Unterstützung von Managemententscheidungen in Echtzeit 
  • Modellierung des menschlichen Verhaltens
  • System of System-Modellierung der Fabrik
Fabrik der Zukunft – Optimierung
  • Echtzeit Erfassung, Nachverfolgung und Überwachung von Werkzeugen, Materialien und Personen in der Lieferkette
  • Nutzung von Daten in Data Lakes
  • Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine
  • Verteilte Fertigungskapazitäten
Fabrik der Zukunft – Resilienz
  • Autorisierung, Authentifizierung und kontinuierliches Management von Vertrauensleveln
  • Widerstandsfähige Künstliche Intelligenz (KI) und Widerstandsfähigkeit gegenüber Beeinflussung maschinellen Lernens
  • Mensch/Maschine-Überwachung und verhaltensbasierte Anomalieerkennung
  • Autonome Ausfallsicherheit und automatisierte Reaktionsmöglichkeiten auf Vorfälle

 

Unsere Ziele - Schritt für Schritt

1

Wir unterstützen bereits die Use-Cases und Misuse-Cases auf der Grundlage von Risikobewertungen

Die Anwendungsfälle reichen von der Fernüberwachung der Produktion über die Optimierung der Lieferkette bis hin zur vorausschauenden Wartung, während die Misuse-Cases von der versehentlichen Einschleusung von Malware über Advanced Persistent Threat (APT) bis hin zu offensiver KI reichen

 

2

Modellierung und Simulation von cyber-physischen Systemenals Teil der FoF

Die Modelle werden zur Architekturvalidierung, Datengenerierung, Gerätetests und Benutzertraining genutzt, um die Einführung intelligenter sicherer Fertigungstechnologien zu unterstützen.

 

3

Fokus auf Fähigkeiten, die die Widerstandsfähigkeit und Cyber-Sicherheit der FoF verbessern

Insbesondere durch die Entwicklung belastbarer KI, die Überwachung des Verhaltens von Mensch und Maschine und autonome Cyber-Resilienzmechanismen

 

4

Diese Entwicklungen werden in Pilotfabriken integriert und getestet, deren Anwendungsbereiche von der Luft- und Raumfahrt bis zur Robotik oder Elektronik reichen.

Insgesamt 8 Pilotfabriken werden an der Demonstration der Projektergebnisse mit dem Einsatz von modularen Systemdemonstratoren beteiligt sein, die die Entwicklungen des gesamten Konsortiums integrieren

Charakteristika der Fabrik der Zukunft

 

Multifunktionales Produktionssystem

 

    Die FoF sollte in der Lage sein, mit kurzen Produktionszyklen, ständig wechselnden Produktionsinhalten und starker Individualisierung effizient umzugehen. Sie sollte auch in der Lage sein, flexibel und angemessen auf Abweichungen und Störungen zu reagieren.
Flexibility
    Die FoF ist von Natur aus flexibel und die Systemverbände passen sich ständig an veränderte Randbedingungen und Ziele an. Dies bedeutet, dass Abweichungen vom normalen oder gewünschten Verhalten und Gefahren viel schwieriger zu erkennen sind als in traditionellen Fertigungssystemen.
Zusammenarbeit von Mensch und Maschine
    Um von der Verstärkung menschlicher und künstlicher Intelligenz zu profitieren, muss die Zusammenarbeit von Menschen mit Robotern und anderen Automaten ohne explizite räumliche Trennung ermöglicht werden.
Big Data
    Im Rahmen der FoF werden kumulativ sehr große Datenmengen gesammelt. Die Herausforderung besteht darin, diese riesigen Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, um Muster zu erkennen und Entscheidungen auf Grundlage der Datenausgabe zu treffen.
Künstliche Intelligenz
    Die FoF wird KI-Methoden für die Überwachung und die Erkennung von Anomalien, Entscheidungsunterstützung oder automatische Steuerung, Selbstoptimierung und autonome Resilienz einsetzen.