Whitepaper: Digitale Ökosysteme in Deutschland

Digitale Ökosysteme bieten vielversprechende, neue Geschäftsmodelle. Unternehmen in Deutschland überlegen, wo sie sich strategisch positionieren. Dabei wollen wir Orientierung bieten. Dazu stellen wir, das Fraunhofer IESE, in unserem neuen »Whitepaper: Digitale Ökosysteme in Deutschland« 41 Digitale Ökosysteme vor, die aus Deutschland stammen oder hier aktiv sind.

Watch Your Scrum!

Scrum is the most popular framework in software project management. However, introducing and operating Scrum isn’t always smooth. This article inspects a frequently overlooked problem area in Scrum: the relationship between team and management. Fraunhofer IESE as a leading research…

Device-Integration mit BaSyx

Device-Integration mit Verwaltungsschalen und Eclipse BaSyx einfach machen

Digitale Zwillinge sind eine Schlüsseltechnologie zur Zielerreichung von Industrie 4.0. Sie dienen als vereinheitlichte virtuelle Repräsentation von Assets wie Geräten, Produkten oder Sensoren und deren Eigenschaften. Die Nutzung von Konzepten wie der Verwaltungsschale (kurz: VWS) ermöglicht die Schaffung einer standardisierten…

KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen

Passend zum internationalen »Tag der Seltenen Erkrankungen« am 28.02.2023 möchten wir mit diesem Blog-Beitrag auf KI als Hoffnungsträger in der Diagnostik von Seltenen Erkrankungen eingehen. Obwohl man von Seltenen Erkrankungen spricht, sind allein in Deutschland um die 4 Millionen Menschen…

Das Toolset Smarte.Land.Regionen als moderner Werkzeugkasten für Smart Cities und Smart Regions

In der Hauptabteilung Digital Innovation und Smart City des Fraunhofer IESE arbeiten wir im Projekt Smarte.Land.Regionen seit drei Jahren abteilungsübergreifend mit sieben Landkreisen aus ganz Deutschland zusammen, um im kokreativen Prozess ein Digitales Ökosystem für Kommunen aufzubauen und zu gestalten….

EnStadt:Pfaff – Eine virtuelle Landkarte zur Erkundung digitaler Lösungen

Das Projekt EnStadt:Pfaff, das zum Ziel hat, ein klimaneutrales Stadtquartier zu entwickeln, läuft seit nunmehr gut fünf Jahren und biegt langsam, aber sicher, auf die Zielgerade ein. In der Projektlaufzeit haben verschiedene Partner unterschiedliche Lösungen entwickelt. Wir als Fraunhofer IESE…

Causal inference: An introduction on how to separate causal effects from spurious correlations in data

While „correlation does not imply causation“, it is possible to identify causal effects even in data that does not come from randomized controlled trials. Our AI expert, Dr. Julien Siebert, just published a paper (link) on the applications of statistical…

KI in der Medizin

KI in der Medizin

Das Sammeln von Gesundheitsdaten gehört für viele von uns bereits zum Alltag. Sogenannte Wearables, dazu zählen Smartwachtes oder andere Gesundheitstracker, ermöglichen uns den Status quo gezielter Aspekte unseres Gesundheitsstatus meist einfach und unkompliziert zu erfassen und abzurufen. Sie können im…

Data Quality Assessment in Agriculture

Data Quality Assessment in Agriculture

Nowadays, it has become almost inconceivable to imagine agriculture without sensors, whether they are simple GSP devices to help farmers optimize their work in the fields, monitor livestock, or more complex equipment allowing advanced monitoring of animals (e.g. animal welfare…

Dynamische Systems-of-Systems

Die Zukunft dynamischer Systems-of-Systems – Virtuelle Abschlussveranstaltung und Ergebnispräsentation

Seit Anfang 2022 beschäftigen wir uns am Fraunhofer IESE mit dem Projekt DynaSoS. Darin untersuchen wir, wie sich die Forschung im Bereich des Software Engineering aufstellen sollte, um Systeme zu entwickeln, die zur Lösung drängender Herausforderungen der heutigen Zeit benötigt…

Datentreuhänder: Blog-Serie (Teil 1)

Datentreuhänder – Begriffliche Einordnung und Definition (Teil 1)

Der Bedarf an der wissenschaftlichen und kommerziellen Sammlung und Nutzung von Daten steigt stetig. Gleichzeitig gibt es im digitalen Zeitalter auch die Sorge vor Datenmissbrauch. Folglich werden eigene Daten zurückhaltend oder gar nicht mit anderen Akteuren geteilt. Für bestimmte Daten…