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Digitalization = Industrial Revolution of IT
Prof. Beat Stettler, Institute of Networked Systems INS
IT im Zeitalter des Handwerkertums
> Server physikalisch installieren
> Betriebssystem aufspielen
> Systemparameter konfigurieren
> Virtualisierung einrichten
> Systemtests durchführen
> Applikationen installieren und testen
> Backups durchführen
> Disaster-Recovery Prozeduren testen
> User und Berechtigungen verwalten
> Anwender Support leisten
> Patches testen, planen und einspielen
> Software Updates planen und durchführen
> Life-Cycle Arbeiten
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Industrielle Revolution = Automatisierung von manuellen Arbeiten
> IT Task Automation
> Service Automation
> Robotic Process Automation (RBA)
> Chatbots
> Automated Workflows
> Automated Patch Management
> Cloud Orchestration
> IT Workload Automation
> Event-driven Actions
> DevOps
> Business Service Automation
> Heuristic Automation
> Automated Network Configuration
> Automated self-learning Troubleshooting
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Vorgehen
> Identifizieren von repetitiven Tasks resp. Prozessen, welche sich lohnen zu automatisieren
> Prozesse müssen standardisiert werden können
> Prozesse müssen einfach sein, da möglichst kein GUI (Klicken braucht Zeit)
> Prozesse müssen automatisiert angestossen werden können (event-driven)
> Beispielprozesse;
≫ Neuer Mitarbeiter einrichten, neue Geräte provisionieren, Kundenanfragen dispatchen usw.
> Mögliche Sensoren:
≫ Chat, Webseiten, ERP Systeme, Monitoring
> Actions:
≫ Systeme, Server, Netzwerkkomponenten, Telefonanlagen, SMS, Mail usw.
> Tools (meist Opensource):
≫ In grosser Anzahl vorhanden
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Kundenbeispiel Stadt Zürich: Staging Roboter
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Vision
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Beispiel Automated Troubleshooting
> Einsatz von «Event Driven Automation»
> Automatisch Fehlerbeheben
> Fehlerbehebung mit Workaround auf Bürozeiten verschieben
> Checkliste abarbeiten und Informationen für Techniker vorbereiten
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Source: mirantis.com
Kundenbeispiele: Provisioning Manager (ProM) von UCC Anlagen
Kunden:
> Thurgauer Kantonalbank
> Kanton Aargau
> Messe Schweiz
> Migros Genossenschaftsbund
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Thank You
Rapid Automation – Prototyping in der
Fabrikation5.9.2017, Prof. Dr. Lukas Schmid (IDEE-FHS)
Institut für Innovation, Design and Engineering IDEE-FHS
Erforschung der Bedingungen unter denen
kontinuierlich Innovationen entstehen können
und der Art und Weise, wie Individuen,
Organisationen, Netzwerke und Gesellschaften
dazu befähigt werden.
Unterstützung von Unternehmen und Organisationen
bei der Entwicklung kreativer, unkonventioneller
Lösungen, indem klassische Management- und
Entwicklungsprozesse um designgetriebene
Elemente ergänzt werden.
Exponentielles Zeitalter
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[Quelle: https://www.weforum.org/agenda/2015/11/is-this-future-of-the-internet-of-things/]
Design Culture
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http://www.bethkanter.org/wp-content/uploads/130.png
Prototyping
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[LEGO® Serious-Play® Bausatz]
Prototyping in der Fabrikation
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[Makeblock Bausatz]
Best Practice: Optrel AG (Wattwil)
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[vegaview 2.5 by Optrel AG]
Thank You
Kollaborative Robotik
Prof. Dr. Agathe Koller
2. Digitalisierungskonferenz, 5.Sept. 2017
Institut for Lab Automation and Mechatronics (ILT)
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Mechatronik
Steuern, Regeln, Bildverarbeitung
Laborautomation
Prozessautomation, Detektion
Robotik
Kollaborative Robotik, Programmierung und Simulation
Cyber-Physische Systeme
Internet of Things, Industrie 4.0
Medizinaltechnik
Assistive und therapeutische Rehabilitation
Kollaborative Robotik (COBOT)
> Was ist die kollaborative Robotik?
≫Roboter und Menschen teilen sich denselben Arbeitsraum
> Was ist das Ziel?
≫Wiederholgenauigkeit und Ausdauer von Robotern mit
individuellen Fertigkeiten von Menschen kombinieren!
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Quelle: Universal Robot
Beispiel Anwendung YuMI in der Industrie
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> «4-Augen» Qualitätskontrolle
≫Handling von Medical Devices und optische
Verpackungskontrolle
> Vorteile:
≫ Kooperation zwischen Mensch und Roboter
≫ Konstante Qualität
≫ Entlastung der Mitarbeiter
Potenzial der kollaborativen Robotik
> Arbeiten ohne Schutzzäune
≫COBOT benötigt viel weniger Platz und kann direkt in
die Produktionsstrasse integriert werden.
≫COBOT kann auf einer mobilen Plattform montiert
werden und so den Arbeitsort ändern.
> Dritte Hand für Produktionsmitarbeiter
≫COBOT kann repetitive oder anstrengende
Hebebewegungen übernehmen.
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Quelle: Kuka IIWA
Potenzial der kollaborativen Robotik
> Neue Arbeitsschritte automatisieren
≫COBOT kann feindosierte, kraftgeregelte
Arbeitsschritte übernehmen.
≫COBOT kann mit Situationen umgehen, die bis anhin
zu einem Stillstand geführt haben.
≫COBOT kann kleine Losgrössen automatisiert und
wirtschaftlich bearbeiten.
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Thank You
KTI-Projekt leanPredict
05. September 2017, Prof. Dr. Christian Bermes
Umfeld und Ziel
> Vorhersage des Ausfalls der einzelnen Sortierwagen
≫Reduzierung ungeplanter Ausfälle
≫ Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit
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Wirkungsfelder der Partner
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Perspektive und Kontakt
> Projektlaufzeit: 23 Monate
> Funktionsmuster des Messsystems: Dez. 2017
> Datenanalytik: ab 2018
> Plug&Play System für Predictive Maintenance
im Logistikumfeld
Prof. Dr. Christian Bermes
Institut für Laborautomation und Mechatronik
www.ilt.hsr.ch
www.hsr-enhanced.ch
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Thank You
Institut für Computational Engineering ICE
> 6 Dozenten
> 10 wissenschaftliche Mitarbeiter
> Verantwortlich für Lehre in
Mathematik und Physik
> Mehr als 200 Mannjahre Erfahrung
in Computational Sciences und Data
Sciences
KompetenzenStatistik &
Datenanalyse
Statistik
und
Datenanalyse
Modellierung
und
Simulation
Optimierung
KompetenzenStatistik &
Datenanalyse
Statistik
und
Datenanalyse
Modellierung
und
Simulation
Optimierung
KompetenzenStatistik &
Datenanalyse
Modellierung
und
Simulation
Optimierung
Messtechnik High Performance Computing
Statistik
und
Datenanalyse
Digitaler Zwilling für eine Kaffeemaschine
Wasser mit der richtigen Temperatur soll
auf Knopfdruck bereitstehen
Nur ein Temperatursensor verbaut, und
der sitzt an der «falschen» Stelle
Verzögerung durch «lange Leitung»
Mit einem digitalen Zwilling weiss man,
an welcher Stelle welche Temperatur
herrscht, ohne dass man überall messen
muss.
Bessere Temperaturregelung
Temperatur über der Zeit
Digitaler Zwilling in drei Schritten
1. Physikalisches Modell (PDE) und
Simulation (FE).
(+ Validierung, Labormaschine)
2. Modellreduktion.
(Verkleinerung des numerischen Modells,
so dass es in Echtzeit rechenbar ist.
Fehleranalyse)
3. Implementierung des reduzierten Modells
auf Zielplattform.
Vorteile des digitalen Zwillings
1. Bessere Regelung und reduzierte Kosten
für die Hardware und besserer Kaffee
2. Vergleich des realen Sensors mit den
Simulationsdaten des digitalen Zwillings
erkennt Fehler im Betrieb, Hardware-
Probleme, etc.
3. Langzeit-Tracking des Betriebs kann
Informationen über Lebensdauer liefern.
-> Predictive Maintenance
Siemens
Fragen?
Prof. Dr. habil. Michael Schreiner
Institut für Computational Engineering ICE
Interstaatliche Hochschule für Technik Buchs NTB
Werdenbergstr. 4
9471 Buchs
T +41 (0)81 755 3463
Rechnen Sie mit uns!
About me
Reto Bonderer, dipl. El.-Ing [email protected]
Professor of Embedded Software EngineeringHead of Electrical and Computer EngineeringPartner in Institute for Microelectronics and Embedded Systems (IMES)
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Some of our successful projects
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NFC
Adapter
FPGA
NFC Stack
Layer2-4
NFC HW
Layer1
AXSEM
8052
APDU
Client
SPIIRQ
USB
13.56 MHz
FPGA
SPI
Albis TechnologiesSchweizerische Bundesbahnen (SBB)eTicketingLow power NFC Stack
ADEC TechnologiesCar park managementIoT using LoRaWAN
Some of our successful projects
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SwisstomElectrical Impedance Tomography (EIT)Real-time signal and image processing
Internet-connected devices are vulnerable
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October 2016A massive botnet DDoS attack with 10s of millions of hacked webcams generated gigabits of web traffic and knocked out Twitter, Amazon and other sites
© Hangzhou Xiongmai Technology
Which of these devices would you connect unprotected to the internet?
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There are solutions, be careful!
Thank You
DigitalLab@HSR
Partner für Cloud Computing
Henrik Nordborg
IET –Das Institut für Energietechnik (www.iet.hsr.ch)
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• Power-to-Gas
• Gebäudetechnik
• Elektrische Energietechnik
• Windkraft
• Thermo- und Fluiddynamik
• Prozess- und Produktsimulationen
High-Performance Computing (HPC): Produkt- und Prozesssimulationen
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The Digital Twin
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Data analysis in real-time
Control & Optimization
Was ist die Cloud?
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Flexible
Cost Efficient
On Demand
HPC: DigitalLab + Microsoft + Cloud
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Microsoft Azure ist die beste Cloud für HPC
Die HSR ist der einzige Microsoft Partner für HPC in
der Schweiz
Mit uns können Sie schnell rechnen
Machine Learning @ ICOM
05.09.2017, Prof. Dr. Guido Schuster
ICOM @ HSR
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Machine Learning Theory @ ICOM
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Machine Learning Hardware @ ICOM
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Machine Learning Software @ ICOM
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A short history of Machine Learning @ ICOM –RockNet IoT system 2007
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A short history of Machine Learning @ ICOM –Wireless ECG shirt 2010
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A short history of Machine Learning @ ICOM –Distributed ToF system 2014
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A short history of Machine Learning @ ICOM – Basecaller 2016
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A C T G
Thank You
