Einführung in das 1. SICP Symposium. v.l.: Prof. Dr. Gregor Engels, Prof. Dr. René Fahr, Christoph Plass und Dr. Stefan Sauer

Fachtagung "Future Industrial Communication" in Berlin: Dr. Simon Oberthür, R&D Manager im SICP an der Universität Paderborn, im Gespräch mit Teilnehmern. Foto: MIKA-fotografie | Berlin

Fachtagung "Future Industrial Communication" in Berlin: Prof. Johannes Blömer, Universität Paderborn, Ina Karabasz, Handelsblatt, Dr. Heike Prasse, BMBF, Dr. Lutz Stobbe, Fraunhofer IZM, Dr. Gunnar Schomaker, SICP - Software Innovation Campus Paderborn (v. l.). Foto: MIKA-Fotografie Berlin

Freuen sich über den 2. Platz bei der EFMD Preisverleihung (v. l.): Peter Thornton, Amanda Bamford, Judith Shawcross, Simon Oberthür und Sven Geerts. Foto: EFMD

Ende August 2018 lud der SICP im Rahmen des Kompetenzzentrums „Digital in NRW“ zum Netzwerktreffen „360°dc*Lounge @ innovatives e“ ein. Veranstalter war die WestfalenWIND IT GmbH aus Paderborn. 100 IT- Experten aus Deutschland kamen zusammen, um innovative Datacenter- Konzepte „Made in Germany“ kennenzulernen. Foto: Nina Schwenniger, SICP

Blick in den Innenhof des Heinz Nixdorf Instituts aus den Büroräumen der Geschäftsstelle des SICP - Software Innovation Campus Paderborn. Foto: Julia Negri

Die Projektpartner des Forschungs- und Entwicklungsprojekts „FlexiEnergy“ beim Kick-off am 11. September 2018 in Paderborn. Der SICP ist Konsortialführer des Projekts. Foto: Dr. Thim Strothmann, SICP

Prof. Johannes Blömer, Universität Paderborn, bei der Begrüßung zur Tagung "Future Industrial Communication" am 11. September 2018 in Berlin. Foto: MIKA-fotografie | Berlin, www.mika-fotografie.berlin

Mitglieder des SICP - Software Innovation Campus Paderborn. Der SICP besteht aus dem Software Innovation Lab (SI-Lab) auf Seiten der Universität Paderborn, den Innovation Labs oder Projektmitarbeitenden auf Seite der Unternehmen und außeruniversitären Forschungseinrichtungen. Foto: SICP

Projekte

Im folgenden finden Sie alle aktuell laufenden Projekte im SICP (alphabetisch sortiert).

Eine entsprechende Auflistung von bereits abgeschlossenen Projekten finden Sie hier.

5G4Industry

Das Projekt "5G4Industry" entwickelt ein Ressourcenmanagement- und ein Planungswerkzeug, die diese Entscheidungen kurz- bzw. langfristig unterstützen und auf industrielle Anforderungen und die Bedürfnisse von KMUs abgestimmt sind. Spezielle 5G-Basisstationen werden mit diesen Werkzeugen zusammenarbeiten; darauf baut eine AR-Anwendung auf, die in Fabrikanlagen getestet und demonstriert werden wird.

AI-DevAssist

Ziel von AI-DevAssist ist es, Methoden zu erforschen, die es der Künstlichen Intelligenz ermöglichen, Schwachstellen zu erkennen, um dadurch Angriffe auf die Software zu verhindern. Die Idee dabei ist, die bisherige Erforschung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz um bestehende statische und Fuzzing-Analysewerkzeuge für die Erkennung von Schwachstellen zu erweitern.

Arbeitswelt.Plus

Ziel des Forschungsprojekts Arbeitswelt.Plus ist der Aufbau eines regionalen Kompetenzzentrums. Es soll als Anlaufstelle für Unternehmen und alle weiteren Akteure der industriellen Arbeitswelt fungieren. Dabei wird eine ganzheitlich ausgerichtete KI-Arbeitsforschung etabliert, um den industriellen Mittelstand bei den komplexen Herausforderungen und Potenzialen von KI zu unterstützen.

AutoSCA

Im Projekt AutoSCA werden methodisch neue Techniken zur automatischen Erkennung von Schwachstellen erforscht und weiterentwickelt. Eine effektive und effiziente Automatisierung wird dabei durch die Verbindung von neuen Erkenntnissen in der IT-Sicherheit mit den Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht.

BPM-I4.0

Übergeordnetes Ziel des Verbundforschungsprojekts BPM-I4.0 ist es, die Fähigkeit zur vorausschauenden (präskriptiven) Optimierung industrieller Geschäftsprozesse, insbesondere von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), substanziell zu verbessern.

EML4U

Das Projekt EML4U wird im Bereich der Erklärbarkeit und Transparenz des Maschinellen Lernens forschen. Ziel im Projekt ist es, den notwendigen Aufwand der manuellen Aufbereitung zu minimieren und durch Erklärbarkeit die Voraussetzung für interaktive Updates zu schaffen.

FLEMING

Ziel des Projektes "FLEMING" ist es, die Art und Weise des heutigen Sensoreinsatzes in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik zu revolutionieren und somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland beizutragen.

FlexiEnergy

Im Projekt "FlexiEnergy" soll eine sektorübergreifende Entscheidungsunterstützung zur flexiblen Gestaltung des Energiesystems unter Unsicherheit erforscht und entwickelt werden. Hierzu soll neben Empfehlungen zur Netzgestaltung auch Empfehlungen zur Gestaltung von Geschäfts- und Tarifmodelle sowie ordnungspolitische Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.

ITS.ML

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, maschinelles Lernen (ML) für Intelligente Technische Systeme (ITS) entlang der gesamten Wertschöpfungskette nachhaltig verfügbar zu machen und ML als Service insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) zu etablieren.

KMU. Einfach Sicher.

Um  insbesondere kleinen Unternehmen eine einfache Möglichkeit zu geben, mit geringem Aufwand ihre IT-Sicherheit signifikant zu verbessern, wird im Rahmen des Projeskte "KMU. Einfach Sicher" eine Vorgehensweise entwickelt, die speziell an die Bedarfe und Rahmenbedingungen kleiner Firmen angepasst ist.

KOVAS

Das Projekt „KOVAS“ verfolgt das Ziel, Drittentwickler in Software-Ökosystemen bei der Serviceentwicklung zu unterstützen, indem diese möglichst frühzeitig Zugriff auf die Nutzerbasis des Ökosystems zu erhalten.

OWL.Kultur-Plattform

Die interaktive, multimodale OWL•Kultur-Plattform soll das kulturelle Angebot der Region OWL bündeln und künftig besser sicht- und nutzbar machen sowie möglichst viele Schnittstellen zu bereits bestehenden Systemen und anderen Diensten einrichten. Sie richtet sich an Kulturanbieter, Kulturvermittler sowie Nutzer der Kulturangebote.

PredicTeams

Das Projekt PredictTeams hat das Ziel, ein praxisorientiertes Framework für ein prädiktives Kompetenzmanagement für agile Teams zu entwickeln, das Unternehmen in die Lage versetzt, den Übergang zu agiler Teamarbeit in digitalen Arbeitswelten zu bewältigen.

Smart-GM

Das Projektziel von "Smart-GM" ist es, die Fähigkeit zur Innovation von Geschäftsmodellen bei den beteiligten Unternehmen und einer möglichst großen Anzahl weiterer Unternehmen in NRW und darüber hinaus substanziell zu verbessern.

TheaterLytics

In dem Projekt "TheaterLytics" soll erstmals ein Entscheidungsunterstützungssystem (EUS) für das datenbasierte Erlösmanagement und die Angebotsgestaltung von Kulturveranstaltungen konzipiert und prototypisch in Software umgesetzt werden.