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Software AG

Aufbauend auf der ihrer Big Data Expertise und Technologie leistet die Software AG in dem PHI-Factory Projekt innovative Beiträge für die Erforschung des intelligenten Energieeinsatzes in der Fabrik der Zukunft.

Die digitale Transformation verändert IT-Landschaften von Unternehmen: sie entwickeln sich von unflexiblen Applikationssilos hin zu modernen softwarebasierten IT-Plattformen. Nur diese schaffen die Offenheit, Schnelligkeit und Agilität, die für das digitale Echtzeit-Unternehmen unabdingbar sind. Die Software AG bietet die erste Digital Business Platform für durchgängige Prozesse auf Basis offener Standards mit den Kernkomponenten Integration, Prozessmanagement, In-Memory-Datentechnologie, flexible Anwendungsentwicklung, Echtzeit-Analyse und IT-Architektur-Management. Dank dieser modularen Plattform können Anwender ihre Applikationssysteme von morgen entwickeln, um heute ihre digitale Zukunft zu gestalten. Seit über 45 Jahren steht die Software AG für Innovationen, die sich an den Bedürfnissen ihrer Kunden ausrichten. Die Software AG beschäftigt über 4.500 Mitarbeiter, ist in 70 Ländern aktiv und erzielte im Geschäftsjahr 2016 einen Umsatz von 872 Millionen Euro.

Zu den Beiträgen der Software AG zählen die Konzeption, Auslegung und der Aufbau einer Big Data Plattform, die große heterogene Datenmengen, die in hoher Frequenz anfallen, in Echtzeit verarbeiten und speichern kann. Die Plattform muss state-of-the-art Anforderungen an Effizienz , Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit erfüllen ohne dabei zu hohe Kosten zu verursachen. Dafür werden echtzeitfähige und echtzeitnahe Algorithmen, die z. T. auf maschinellem Lernen basieren, genutzt, um Leistungs-, Energie-und Prozessdaten von Maschinen und Anlagen zu analysieren. Aufbauend auf den Analyseergebnissen werden schnelle Entscheidungen getroffen und Steuerungsmaßnahmen in den anderen Ebenen des Systems abgeleitet. Externe Softwaresysteme wie Energiemonitoring, Prognose und Produktionsplanung werden über geeignete Schnittstellen integriert und berechnete Stellgrößen an die Steuerungen der Maschinen und Anlagen übertragen. Die entwickelten Algorithmen werden im Rahmen experimenteller Untersuchungen validiert und iterativ hinsichtlich der Erreichung der Zielgrößen optimiert.