Branche:

Industrie

Motivation und Projektinhalt:

Dem ansteigenden internationalen Konkurrenzdruck für Industrie und produzierendes Gewerbe kann nur durch stetige Innovationen bei gleichzeitigen Effizienzsteigerungen begegnet werden. Schlüsselvoraussetzung hierfür ist eine effiziente, sichere und einfach nutzbare Vernetzung, die die Umsetzung von Industrie 4.0-Anforderungen und den notwendigen Konzepten wie Flexibilität und Selbstorganisation unterstützt. Die momentan in der Industrie vorhandene heterogene Landschaft von hochspezialisierten Kommunikationstechnologien kann dies nicht im erforderlichen Umfang leisten.

Gesamtziel des Vorhabens ist es, diese Herausforderungen zu adressieren und Schlüsselkonzepte sowie eine flexible Architektur für eine zukunftssichere, anwenderfreundliche und flexible Vernetzung in der Industrie zu entwickeln. FIND soll die Beherrschung der Heterogenität der industriellen Vernetzungstechnologien ermöglichen und spezielle Fähigkeiten der bekannten und zurzeit entwickelten Technologien sollen möglichst einfach, anwendungskontrolliert und flexibel nutzbar gemacht werden.

Unsere Ziele:

rt-solutions wird in FIND den Fokus auf eine übergreifende Modellierung von Anforderungen und Eigenschaften der Informationssicherheit legen.

Es soll eine durchgängige Abbildung und Verarbeitung der Sicherheitsanforderungen und ein Abgleich dieser mit den verfügbaren Technologien ermöglicht werden. Die Verwendung und Weiterentwicklung von Risikomanagement-Ansätzen  und –Methoden für den Industrie 4.0-Kontext ermöglicht, dies unter Berücksichtigung einer gesteigerten Flexibilität und Selbstorganisation in einer heterogenen Landschaft von Kommunikationstechnologien zu erreichen.

Das entwickelte Konzept wird in ausgewählten Szenarien von FIND zur Evaluierung implementiert. Abschließend erfolgt eine Integration in die FIND-Demonstratoren, wie beispielsweise die SmartFactoryOWL, um das Konzept in realen Fertigungsprozessen zu bewerten.

Konsortialpartner:

• Robert Bosch GmbH
• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
• Festo AG & Co. KG
• Institut für industrielle Informationstechnik (inIT)
• HMS Technology Center Ravensburg GmbH
• Bosch Rexroth AG
• Siemens AG
• Technische Universität Dresden
• Universität Passau

Laufzeit und Förderkennzeichen

01.01.2017 – 31.12.2019
FKZ: 16KIS0575