Referenzen des Fraunhofer IESE

Das Fraunhofer IESE arbeitet im Projekt VALU3S gemeinsam mit den Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft an der Überprüfung und Validierung der Sicherheit automatisierter Systeme.

In dem öffentlichen Projekt Memtonomy-2 forscht das Fraunhofer IESE gemeinsam mit den Projektpartnern aus Industrie und Wissenschaft an neuen Speichersystemen für das autonome Fahren.

In dem europäischen Nachhaltigkeitsprojekt »EcoMobility« forscht das Fraunhofer IESE gemeinsam mit Projektpartnern aus neun verschiedenen Ländern an intelligenten Mobilitätslösungen für den nachhaltigen Straßenverkehr der Zukunft.

Das Fraunhofer IESE unterstützt die Robert Bosch GmbH bei der kontinuierlichen Entwicklung innovativer Schlüsseltechnologien für den Automobilbereich auf Basis der virtuellen Validierung von Fahrzeugsystemkomponenten mittels Simulation.

In dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF geförderten öffentlichen Projekt KickStartTrustee bündelt das Fraunhofer IESE Kompetenzen mehrerer Arbeitsgruppen zur Entwicklung eines Frameworks, das den Aufbau von Datentreuhändern unterstützt und vereinfacht.

Das Fraunhofer IESE und Balanced Engineering unterstützen Hersteller von Geländefahrzeugen und Sportbooten dabei, moderne Softwareentwicklungsverfahren in die Entwicklung ihrer Produkte einzubeziehen.

Im Software-Campus-Projekt DAITA entwickelte das Fraunhofer IESE ein Framework für die qualitative Bewertung und Verbesserung von Testdaten, welches die Zuverlässigkeit von auf KI basierenden Softwarekomponenten erhöht.

In dem vom BMBF geförderten Projekt BaSys4Transfer forscht das Fraunhofer IESE gemeinsam mit den Projektpartnern an einer Transferstrategie, um Verwaltungsschalen und Digitale Zwillinge in die industrielle Praxis zu überführen.

Das Ziel des Projekts SODIAPH, das im Rahmen des Zentrums für Digitale Diagnostik (ZDD) durchgeführt wird, ist die Identifikation und Klassifikation digitaler Datenbrüche und -durchgängigkeit (Interoperabilität) in realen Behandlungspfaden im klinischen und hausärztlichen Umfeld.

In dem öffentlichen Smart-Farming EU-Projekt DEMETER haben sich das Fraunhofer IESE und seine Projektpartner das Ziel gesetzt, innovative Lösungen für die Landwirtschaft zu entwickeln und umzusetzen, die auf Technologien wie Internet of Things (IoT), Künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing und Big Data Analytics basieren. Insgesamt trägt das Fraunhofer IESE mit seinen Entwicklungen im DEMETER-Projekt dazu bei, dass die gesammelten Daten in der Landwirtschaft zuverlässig und genau sind, was wiederum zu fundierten Entscheidungen führt und eine effizientere und nachhaltigere Landwirtschaft ermöglicht. Mit den von uns entwickelten Tools zur Bewertung der Datenqualität und zur Fahrverhaltensanalyse können wir nicht nur die Qualität strukturierter Daten bewerten, den Kraftstoffverbrauch optimieren und den Fahrzeugverschleiß reduzieren, sondern diese Tools können auch für Predictive Maintenance eingesetzt werden.