19 sen können Besonders wichtig ist uns der Wissensaustausch aus der angewandten Forschung und unserem Unternehmen weshalb hoher Wert auf die proaktive Zusammenarbeit gelegt wird Die beteiligten Expertinnen und Experten der TU Wien bringen vor allem ihr Know how im Bereich Datenbanken und Artificial Intelligence ein AI im Besonderen Machine Lear ning bietet heutzutage eine Fülle an vielversprechenden Me thoden und Werkzeugen zur Lösung verschiedenster heraus forderungen im Bereich der Logistik und Produktionsplanung Unsere Forschungsgruppe wird die neuen Problemstellungen in diesen Bereichen untersuchen als Machine Learning Frage stellungen formulieren und die Eignung sowohl verschiedener Techniken als auch verschiedener Daten zur Beantwortung die ser Fragen erforschen so nysret Musliu und Sebastian Skritek vom Institut für Logic and Computation Die gewonnenen Er gebnisse werden im Anschluss anhand eines Proof of Concept Demonstrators im isolierten und realitätsnahen Testumfeld der TU Wien Pilotfabrik Industrie 4 0 validiert fo r sc h u n G Das Werk von Forschungspartner ZKW ist eine der Testumgebungen für das Projekt SEMPRE semPre selbstlernende Prognose kapazitiver auf wände zur sicherung der materialver und entsor gung komplexer Produktionssysteme förderprogramm Produktion der Zukunft 24 Aus schreibung PdZ nationale Projekte 2017 FFG und BMVIT Projektnummer 864792 Laufzeit April 2018 bis März 2021 konsortium n Fraunhofer Austria Research Gmbh n Siemens Aktiengesellschaft Österreich n Technische Universität Wien Institut für Logic and Computation n ZKW Group Gmbh forschungsziel Entwicklung einer Methode zur Prog nose schwer planbarer kapazitiver Aufwände in komple xen Produktionssystemen Ansprechperson DI Philip Ramprecht philip ramprecht fraunhofer at

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