Projektleiter Prof. Dr. Markus Haid Projektpartner Socratec Telematic GmbH Laufzeit 05/2016 - 04/2018 Projekt: SocraCargo Im aktuellen Loewe-Projekt setzt das CCASS eine seiner Kernkompetenzen, die auf Inertialsensoren basierte Navigation, zur Verfolgung und Überwachung von Schiffscontainern ein. Trotz der hohen Relevanz, die der Containerhandel im Weltmarkt einnimmt, fehlt es an technischen Lösungen um den aktuellen Verbleib und vor allem die Unversehrtheit jedes einzelnen Containers über den gesamten Transportweg zu überwachen. Die Entwicklung einer kostengünstigen und zuverlässigen Lösung zur Containerverfolgung ist Ziel des Projekts "SocraCargo", durch dessen Umsetzung das CCASS zusammen mit der Firma Socratec einen hochrelevanten Beitrag zur Qualitätssicherung in der Containerlogistik leisten wird. Den vollständigen Artikel im Echo Online erhalten sie hier. Motivation und Ziel Ziel des Projektes ist es, für Spezialcontainertransporte in der Seefracht ein Telematik-Überwachungssystem zu entwickeln, das für verschiedene Anforderungen durch eine modulare Struktur flexibel einsetzbar ist. Eine Harware-Einheit wird an einem Container oder Fracht befestigt und soll über geeignete Sensorik seinen Ort und Zustand (Temperatur, Öffnungszustand des Containers, Beschädigung der Ware, Verladevorgänge) per Mobil- oder Satellitenfunk an ein Serversystem mitteilen, das Kunden einen Web-Zugang zur Verfügung stellt. Zur Sicherstellung langer Funktionsintervalle soll ein Energieerzeugungssystem sowie ein Nahfunksystem integriert werden, das mit anderen Systemen kommunizieren kann. Die Herangehensweise an die Problemstellung ist einmalig, Alleinstellungsmerkmal sind das Energieerzeugungssystem, die geplante Inertialsensorik sowie die energiearme Nahfunktechnik. Der Kundennutzen ergibt sich aus den Anforderungen des Logistik-Marktes nach größerer Transparenz, Detektion von Beschädigungen und Diebstahl sowie einer entsprechenden Terminüberwachung, insbesondere an Umschlagpunkten. Zielmarkt sind Spezial-Containertransporte mit verderblicher, wertvoller oder eiliger Fracht. Das Marktpotenzial ist sehr groß und aufgrund der Marktentwicklungen (zunehmender globaler Handel, verstärkte Kontrollen) weiter steigend. Es wird ein Wissenstransfer sowohl vom CCASS der Hochschule Darmstadt zum Konsortialführer als auch von dort zum CCASS erfolgen, um in Zukunft vermehrt Kombinations-Applikationen für die Logistik gemeinsam zur Verfügung zu stellen. Durch die Teilnahme einer Tochterfirma des größten Logistik-Unternehmens Deutschlands (Kühne und Nagel) ist die anschließende Vermarktung sichergestellt. Für den Logistikstandort Hessen ergibt sich insoweit eine attraktive Innovationskooperation rund um die Hochschule Darmstadt, HOLM Frankfurt und ITS Hessen.
Forschungs- und Promotionskooperationen CCASS - ZESS - IPA Das CCASS der Hochschule Darmstadt ist Initiator der Forschungskooperation zwischen der Hochschule Darmstadt, dem Zentrum für Sensorsysteme (ZESS) der Universität Siegen und dem Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (Fraunhofer IPA) Stuttgart. Dabei werden zum einen gemeinsame Forschungsvorhaben beantragt und zum anderen erfolgt eine Unterstützung der Partner in laufenden Projekten. Schwerpunkt der Kooperation ist die angewandte Sensorik im Bereich der Medizin und im Speziellen der Orthopädietechnik. Förderungsanträge Das CCASS verfügt über ein ausgesprochenes Know-How im Bereich der Drittmittel-Akquise. So können zum einen Forschungsgelder für Entwicklungen beantragt werden, für die ein möglicher Kunde sein Interesse bekundet. Daneben ist aber auch die provisionsbasierte Antragstellung durch unseren Partner BENEFIT vor allem im Bereich der KMU-Förderung denkbar. Für größere Forschungsvorhaben, beispielsweise auch EU-Ausschreibungen, würde das CCASS mit dem Fraunhofer IPA gemeinsam im Rahmen der Forschungskooperation mögliche Forschungsgelder akquirieren.
IN-DIVER - Entwicklung eines umfassenden Planungstools zur Optimierung der Distribution über inertial-basierte Distributionsverfolgung Die Distributionslogistik z. B. im Bereich Automotive ist von besonderer Bedeutung, da die koordinierte und effiziente Handhabung hier eine schnellstmögliche Auslieferung an den Kunden sicherstellt. In IN-DIVER möchten die Partner ein integriertes Ortungs- und Planungssystem entwickeln, mit dem z. B. fertige Fahrzeuge auf Werksgeländen über eine spezielle Innertialsensortechnologie lokalisiert und die weiteren Abfertigungsschritte optimal geplant und gesteuert werden können. Die Nutzung von Ort- und Auftragsinformationen in einem System schließt die aktuell vorhandene Lücke zwischen Planung und Umsetzung in der Logistik, wodurch z. B. bei Änderungen / Störungen im Prozess gleichzeitig zeitnah und genau reagiert werden kann. Die entwickelte IT- und Sensorlösung ermöglicht Funktionen der Planung, Disposition und Steuerung für nachhaltige und flexible Anpassung an Anforderungen turbulenter Prozesse – und dies selbst in Umgebungen wie Faradayschen Käfigen, bei Abschattung in Produktionshallen oder bei anderen Störeinflüssen. Durch diese innovative Technologie wird Flexis der Zugang zu bisher nicht erschlossenen Märkten ermöglicht und weitere Anliegen bestehender Kunden bedienbar macht. Zeitraum: 2011-2013
Veröffentlichungen 2019 #digital steps are minimal steps: Mit Sensoren ins Internet der Dinge – mit Innovationsmanagement zur digitalen Strategie Haid, Markus, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature (2019) 69 R. A. Fürst (Hrsg.), Gestaltung und Management der digitalen Transformation, AKAD University Edition, 2019 Mit kleinen Schritten erfolgreich digitalisieren. So geht es. Haid, Markus, Wirtschaft im Dialog, Digitalisierung – Ein Drahtseilakt?, IGZ Fügetechnik, S. 18f, Saale, 2019 Blockchains mit Smart Contracting – für mehr Vertrauen in die Digitalisierung und das Internet der Dinge Haid, Markus, HMI, 2019 Inertial-Based Gesture Recognition for Artificial Intelligent Cockpit Control using Hidden Markov Models Markus Haid, Bernhard Budaker, Markus Geiger, Daniel Husfeldt, Marie Hartmann, Nick Berezowski 2019 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE) Las Vegas 11.-13. Jan. 2019 Recommendations for developing safety-related systems with graphical languages Nick Berezowski, Markus Haid, Marie Hartmann Collaborative European Research Conference 2019 (CERC) 29.-30. März 2019 With Sensors and Blockchain in the Internet of Things Haid, Markus, Science Square, Hannover Messe 2019 Kontakt Veröffentlichungen und Vorträge Hier finden Sie unsere Veröffentlichungen und Vorträge, geordnet nach Erscheinungsjahr.
Projekt: 3D Speedcourt Das Trainingssystem "Speedcourt" der Globalspeed GmbH ist ein interaktives Trainings- und Sportgerät, welches ein wettkampfnahes und individuelles Training ebenso ermöglicht, wie eine präzise Leistungsdiagnostik sowohl im Leistungssport als auch im therapeutischen Einsatz. Mit der Konzeption des Speedcourts werden explosive Antritte, dynamische Richtungswechsel, Koordination und kognitive Wahrnehmung in bislang nicht bekannter Form getestet und trainiert. Die im Rahmen des Forschungsprojektes "3D-SpeedCourt " entstandene Kooperation zwischen der M-Resul GmbH, der Globalspeed GmbH und dem CCASS Darmstadt setzt genau an diesem Leistungsumfang an und setzt sich die Weiterentwicklung des Systems zu einem dreidimensionalen Bewegungserfassungs- und Analysesystem zum Ziel. Das CCASS Darmstadt beschäftigt sich dabei vorrangig mit der Entwicklung und dem Aufbau eines Funktionsmusters zur referenzfreien ganzheitlichen Bewegungserfassung (3D Motion Capturing), bestehend aus Multisensorhardware, einer low-cost Inertialsensorplattform, die ohne externe Signale oder Verkabelung betrieben und aufgrund der miniaturisierten Form in die Kleidung des Probanden unsichtbar integriert werden kann, sowie der Entwicklung intelligenter Erkennungs- und Analysealgorithmen zur Diagnose und Verbesserung der aufgenommen Bewegungs- und Leistungsdaten (3D Motion Analysis). Im Rahmen des Projektes "3D-Speedcourt" soll so ein völlig neuartiges 3D-Bewegungserfassungs- und Steuerungssystem entwickelt werden, welches in der Lage ist, alle translatorischen und rotatorischen Bewegungsabläufe von Personen (sowohl für Sport- als auch für physiotherapeutische Anwendungen) zu erfassen und auszuwerten. Dabei soll nicht nur der Körper als Ganzes sondern auch die Bewegung einzelner Körperpartien und Extremitäten erfasst werden können, um Belastungsszenarien zu analysieren und Bewegungsabläufe zu optimieren. Ebenso wird die interaktive 3D-Bewegungsvorgabe für den Probanden / Sportler durch die Systemsteuerung sowie die 3D-Visualisierung aller Trajektorien angestrebt. Laufzeit: 01.04.2013 - 01.04.2015 Infobox 3D Speedcourt - Projektbeschreibung Video "SpeedCourt in der Sportschau" Video "Renato Augusto"
Personen im CCASS Prof. Dr.-Ing. Markus Haid ist seit 2008 Professor im Fachbereich Elektro- und Informationstechnik der Hochschule Darmstadt und Leiter des Kompetenzzentrums für angewandte Sensorik (CCASS- Competence Center of Applied Sensor Systems). Nach seiner Zeit bei der Fraunhofer TEG war Prof. Haid als Technical und Commercial Counterpart im Geschäftsbereich Automotive Electronics der Robert Bosch GmbH in Stuttgart im Produktionsbereich Rückhaltesysteme verantwortlich für das Thema AUTOSAR . Nach dem Abitur 1992 am Regino-Gymnasium in Prüm/Eifel absolvierte er eine Berufsausbildung zum Energieelektroniker bei der RWE Energie AG in Düren. 1995 erfolgte ein Studium der Elektrotechnik mit den Vertiefungsrichtungen Automatisierungs- und Nachrichtentechnik an der Fachhochschule Trier in Trier. 1999 erfolgte eine Anstellung bei der Moeller GmbH in Bonn in der Software-Entwicklung. Zeitgleich erlangte er zwischen 2000 und 2002 den Universitätsabschluss als Diplomingenieur im Bereich Nachrichtentechnik und Telekommunikationstechnik an der Fernuniversität Hagen in Hagen. 2002 übernahm er bei der Fraunhofer TEG (Fraunhofer Technologie-Entwicklungsgruppe) die Leitung des Themenfeldes "Inertiale Objektverfolgung". Auf dem Gebiet der Low-cost-Inertialnavigation machte er zahlreiche Veröffentlichungen und meldete einige Patente auf diesem Gebiet an. Haid gilt als einer der Väter der inertialen Low-cost-Navigation im Indoor-Bereich. In seinem Team entstanden Applikationen wie die TEG-Maus und der TEG-Stift. Während seiner Zeit als Themenfeldleiter promovierte er im Bereich "Verbesserung der referenzlosen inertialen Objektverfolgung zur Low-cost-Indoornavigation durch Anwendung der Kalman-Filterung" an der Universität Siegen. Außerdem war Herr Haid zwischen 2003 und 2005 als Dozent an der Fachhochschule für Technik in Esslingen tätig. Seit 2004 hat Prof. Dr.-Ing. Markus Haid an der Fachhochschule Oberösterreich am Standort Wels eine Honorarprofessur auf dem Gebiet Messdatenverarbeitung, Inertialnavigation, Kalman-Filterung und LabVIEW-Programmierung inne. Herr Haid erhielt im Jahr 2006 einen Eintrag in Marquis "Who's Who In The World" Twenty third Edition 2006. Aufgrund seiner Sensorikkompetenz im Bereich Condition Monitoring und Lokalisierung ist Prof. Haid verstärkt im Bereich IoT und Industrie 4.0 unterwegs. Prof. Haid begleitet Unternehmen auf ihrem Weg ins Internet der Dinge bis hin zu Ihrer digitalen Strategie. Mit seinem Ansatz "digital steps are minmal steps" setzt er dabei nicht auf eine radikale digitale Transformation um des Digitalisierungswillen, sondern auf einen schnellen Umsetzungserfolg. Jeet Biswas Jeet Biswas (M. Sc.) ist seit 2018 als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig, nachdem er seinen internationalen Master in der Elektrotechnik hier an der Hochschule Darmstadt absolviert hatte. In seinen Projekten befasste er sich unter anderem mit der Entwicklung einer künstlichen Intelligenz zur Vorhersage von Aktienkursbewegungen, Anwendung zur Sentimentanalysen von Kundenbewertungen sowie der Entwicklung und Integration eines Ökosystems für das Smart Contracting zwischen Maschinen mittels Blockchain. Fachgebiete: Künstliche Intelligenz, Machinelles Lernen, IoT und Blockchain. E-Mail: jeet.biswas@h-da.de Lukas Hennemann Lukas Hennemann (B. Sc.) ist seit 2021 als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Er absolvierte seinen Bachelor in Wirtschaftsingenieurwesen an der Hochschule Darmstadt. Derzeit arbeitet Herr Hennemann an der Entwicklung und Implementierung von Use Cases für Blockchain im Unternehmensumfeld in Verbindung mit IoT. Zudem betreut er verschiedene Projekte mit unseren Kooperationspartnern. Fachgebiete: Blockchain, IoT, Projektmanagement E-Mail: lukas.hennemann@h-da.de Jasmin Ehrhard Jasmin Ehrhard (B. Eng.) schloss sich dem Team Ende 2021 als Hilfswissenschaftlerin an. Die Arbeiten umfassen den Bereich des Forschungsmarketings wie auch die des Projektingenieurs in diversen Projekten der Kooperationspartner. Fachgebiete: Marketing, Künstliche Intelligenz, Blockchain E-Mail: jasmin.ehrhard@h-da.de
Hier finden Sie unsere Flyer und Ausschreibungen. Info-Flyer Überblick zum Kompetenzzentrum für angewandte Sensorsysteme Infoflyer - Digitalisierung Messeflyer - Digital Initial Stage - 2018 Infoflyer - Blockchain & Smart Contracting - 2019 Infoflyer - InsightChain - 2021 Ausschreibungen Derzeit sind keine Ausschreibungen verfügbar. Kontakt
Veröffentlichungen 2018 Mit Sensoren ins Internet der Dinge 30.04.18 Automatisierungs-Portal Elektrotechnik Digitalisierung von 0 auf 100 oder in kleinen Schritten? Haid, Markus, Wirtschaft im Dialog, Digitalisierung – Ein Drahtseilakt?, IGZ Fügetechnik, Fachsymposium, 15.11.2018 Kontakt Veröffentlichungen und Vorträge Hier finden Sie unsere Veröffentlichungen und Vorträge, geordnet nach Erscheinungsjahr.
Projektleiter Prof. Dr.-Ing. Markus Haid Projektbeteiligte Ishak Boyaci, Jeet Biswas Projektpartner m-result – the data company – GmbH Laufzeit 12/2018 – 11/2020 Das Projekt: „Entwicklung einer automatisierten Sinnerkennung von Bewertungsphrasen für ein strategisches Content-Analyse-Instrument“ oder hier abgekürzt mit „Sentimental-Analyse“, kombiniert Ansätze aus der künstlichen Intelligenz zur Erstellung eines Social Media Research Tools. So wie der zunehmende Anstieg von Sensoren in allen Märkten und die Verwendung von zunehmend kleineren und günstigere Sensoren, bringt eine ständig zu arbeitende wachsende Datenmenge nur eine geringe Qualität mit sich. Die Herausforderung liegt in der Auswertung und Analyse einer wachsenden Anzahl zu verarbeitender Datenmengen unterschiedlichster Datenquellen, dem sogenannten Big Data. Die Verarbeitung dieser generierten Daten benötigen intelligente und effiziente Algorithmen zur Verarbeitung und ein strukturiertes Datenverwaltungssystem. Motivation Die steigende Nachfrage nach Informationen zur Wahrnehmung des eigenen Unternehmens ließ in den vergangenen Jahren eine große Anzahl an Social Media Monitoring Tools entstehen, die softwarebasiert unspezifisch das Internet nach Daten durchforsten und Big Data Analysen zur Verfügung bereitstellen. Allerdings liefern diese Analysen nicht mehr als Häufigkeitszählungen von Beiträgen, sodass der Datenauswertung nicht für eine systematische Analyse geeignet ist. Entsprechend müssen die Daten manuell von Marktforschern ausgewertet werden. Die Marktforschung liefert ständig Informationen für strategische Managemententscheidungen, abseits von groben Trendaussagen. Entsprechend müssen auch Kundenbedürfnisse hinsichtlich der Informationsqualität erfüllt werden: Die gelieferten Daten müssen sicher, verlässlich und objektiv sein. Zur Lösung dieses Problems entstand die Idee zur Entwicklung des „sentiment lab“ Tools. Mit Sentiments (Polaritätswerte) können strukturierte Daten in Form von Phrasen gesucht und automatisiert ausgewertet werden. Die Werte schwanken zwischen -1 (sehr schlechte Bewertung) und +1 (sehr gute Bewertung) mit einer Bewertungspräzision von ca. 50 % mit Bezug auf Unternehmen, Produkt und Topic (z. B. eine Produkteigenschaft). Ziele Ziel des Vorhabens ist es, ein autonomes und selbstlernendes Social Media Research Tools „sentiment lab“ zur Bewertung mithilfe von Hidden Markov Models-basierten Algorithmen zu erstellen, das: Jede Bewertungsphrase mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit belegt, dass richtig bzw. falsch erkannt worden ist. Den Prozentsatz automatisch richtig erkannter Bewertungen erhöht. Aufgrund dessen, dass eine Bewertungsgenauigkeit bei 50 % liegt, ist eine vollständige Automatisierung nicht möglich. Dies ist vielfach durch manuelles Nachvalidieren untersucht worden.
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