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ESCOM

Edge-Services for Components

ESCOM beschäftigt sich mit ausbalancierten Edge-Cloud-Umgebungen für souveräne Komponenten-Service-Systeme im Produktionsumfeld. Als Teil des vom Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Technologieprogramms „Edge Datenwirtschaft“ werden sowohl die Vorteile von Edge Computing in industrienahen Anwendungsszenarien erprobt, als auch die Leitprinzipien eines Gaia-X konformen Datenökosystems veranschaulicht. Das interdisziplinäre Projektkonsortium ermöglicht die Berücksichtigung der Anforderungen aus den unterschiedlichen Perspektiven der teilnehmenden Parteien.

ESCOM ist Teil des dynamischen Projektökosystems rund um das Gaia-X Leuchtturmprojekt EuProGigant:

Die von Industrie- und Forschungspartnern unterstützten Projekte AMIDS, DIONE-X, ESCOM, EuProGigant und Flex4Res konzentrieren sich auf spezifische Ziele, die in das Projektökosystem einfließen, z. B. die Stärkung der Resilienz von Lieferketten, das Ermöglichen eines sicheren und standortübergreifenden Datenaustauschs sowie die Vernetzung von Innovationspartnern. Gemeinsam zeigen sie auf, wie Daten den industriellen Wertschöpfungsprozess unterstützen können und beschreiben die Vorteile datengetriebener Geschäftsmodelle. Diese Bemühungen unterstützen die Rückverlagerung von Produktionsunternehmen zurück nach Europa.

Mio €
Fördervolumen
Projekt
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Assoziierte
Partner

Konsortium

Partner


Assoziierte Partner


Anwendungsfälle

Das technische Gesamtkonzept in ESCOM umfasst zwei Anwendungsszenarien aus der metallverarbeitenden, diskreten Produktion, die einem gemeinsamen Lösungsansatz folgen. Dieser sieht vor, das Know-how aus der Komponentenauslegung in Form von Simulationsmodellen in Services mittels Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zu überführen. Die Simulationsmodelle beschreiben das Gesamtverhalten der Komponenten und können Auswirkungen auf die Prozessqualität (Prescriptive Quality) und den Abnutzungsgrad der Komponente (Predictive Maintenance) abbilden. Der Entwicklungsbedarf besteht darin, die Komplexität der Simulationsmodelle sowie deren zeitaufwendige Berechnung durch KI-gestützte Modellreduktionsverfahren in der Cloud in deterministisch ausführbare Services auf der Edge zu übertragen.

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