Fraunhofer-Publica
The Fraunhofer-Publica has been successfully documenting the research results of the Fraunhofer Gesellschaft for over 30 years. The platform enables the collaborative linking of research-relevant objects and disseminates within the international scientific community.
The Fraunhofer-Publica thus fulfils its responsibility to promote the transfer of knowledge and know-how to industry and society.
Categories
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Research outputs
As an application-oriented research organisation, Fraunhofer aims to conduct highly innovative and solution-oriented research - for the benefit of society and to strengthen the German and European economy.
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Projects
Fraunhofer is tackling the current challenges facing industry head on. By pooling their expertise and involving industrial partners at an early stage, the Fraunhofer Institutes involved in the projects aim to turn original scientific ideas into marketable products as quickly as possible.
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Researchers
Scientific achievement and practical relevance are not opposites - at Fraunhofer they are mutually dependent. Thanks to the close organisational links between Fraunhofer Institutes and universities, science at Fraunhofer is conducted at an internationally first-class level.
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Institutes
The Fraunhofer-Gesellschaft is the leading organisation for applied research in Europe. Institutes and research facilities work under its umbrella at various locations throughout Germany.
Recent Additions
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PublicationImproving Machine Learning Diagnostic Systems with Model-Based Data Augmentation - Part B: Application( 2021)Data augmentation can be used to train more robust machine-learning classifiers. Classically, synthetic data from a data augmentation are used to augment measurement datasets and use them for training of machine learning (ML) algorithms. However, the synthetic data often do not represent the measurements perfectly. This leads to insufficiently trained ML-models for real world application. In this paper, ML models are trained using only synthetic data. These ML models are then transferred to the available measurements utilizing transfer learning. This approach is showcased for the detection of a power and distribution transformer fault and benchmarked with state-of-the-art diagnostic systems. The performance of all diagnostic systems is analyzed by limiting the amount of fault-condition measurements available for the training process and by comparison of learning curves. It is shown that the model-based data augmentation combined with fine tuning is capable of improving the accuracy for the analyzed diagnostic task.
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PublicationImproving Machine Learning Diagnostic Systems with Model-Based Data Augmentation - Part A: Data Generation( 2021)Various diagnostic systems based on artificial intelligence or machine learning algorithms are already being used today to monitor electrical equipment in power supply systems. The challenge of these data-based diagnostic approaches lies in dealing with the limited fault-condition data available. One possible solution to this problem are data augmentation techniques that generate synthetic data from existing data. In this paper, we develop a model-based data augmentation approach that uses computer-implementable, electromechanical models to generate synthetic data. This approach uses statistical information extracted from the available data to sample model parameters and generate synthetic normal- and fault-condition data. It is shown for vibration measurements of a power and distribution transformer that the proposed model-based data augmentation can generate realistic synthetic normal- and fault-condition data.
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PublicationDeveloping a blockchain-based prototype for wind turbine fasteners( 2021)The wind energy sector is undergoing digitalization processes that span multi-tier supply chains of turbine components and wind farm maintenance, amongst others. In an industrial use case that includes Siemens Gamesa Renewable Energy, Vestas and APQP4Wind, the processes of producing, fastening, and servicing bolts in turbines are mapped to a digital model. The model follows the lifetime of turbine bolts from the manufacturing phase, to fastening in turbines and maintenance, until their replacement and recycling. The development of the digital model is iteratively addressed in a design science research approach, as the authors actively contribute to the project. Distributed ledgers (DLs) support the notary documentation of the bolts and turbines, from their registration phase to the assembly-, technical service verification- and recycling phases. The immutable and decentralized nature of DLs secures the data against tampering and prevents any changes taken unilaterally by engaging the service stakeholders and component providers in a blockchain consortium.
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PublicationSmart Services und Datensouveränität - Herausforderungen und Erfolgsfaktoren( 2022)Im Zuge des starken Wachstums datengetriebener Geschäftsmodelle zeichnen sich zunehmend Spannungsfelder aus Datensouveränität und Datenökonomie ab. Der Beitrag beleuchtet diese im Kontext von Smart Services. Dabei erweisen sich insbesondere Anonymität, Misstrauen und Verantwortung als empirisch relevant. Der Beitrag leitet fünf konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen ab, die zu einer Gestaltung von nachhaltig erfolgreichen datenbasierten Geschäftsmodellen beitragen können.
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PublicationProzeßketten: ein Modell für die Logistik( 1996)Die Logistik muß Material- und Informationsflüsse beherrschen. Dazu steuert sie den Fluß von Objekten (z.B. Produkte, Paletten oder Aufträge) durch die Einzelprozesse der Prozeßketten. Alle diese Prozesse nehmen spezifische Veränderungen an den Objekten vor: bearbeiten, transportieren, puffern, prüfen. Zwischen diesen Prozessen werden Informationen (Daten) und Material ausgetauscht. Die Funktionalität dieser Austauschprozesse in der Prozeßkette bestimmt die Qualität der Logistik nachhaltig. Jeder Prozeß hat also sowohl als Kunde als auch als Lieferant eine Fülle von Austauschprozessen zu beherrschen, die man als Geschäftsprozeß bezeichnet. Ein Logistik-Modell, welches die Qualität von Prozeßketten bewertet und Verbesserungspotentiale aufdecken will, muß diese Kunden-Lieferanten-Beziehungen beschreiben. Ein Modell, dessen Strukturen sich in immer feineren Ausprägungen wiederholen, nennt man selbstähnlich. Die Strukturelemente der Prozesse, die sich auf immer kleineren Skalen wiederholen , sind: - Quellen, - Senken, - "interne" Prozeßketten (Prozesse), - Lenkungshierchie, - Ressourcen. Diese Strukturelemente kann man verändern, wenn es darum geht, die Logistikqualität eines Prozesses anzupassen.
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PublicationKonzeption eines System Dynamics Modells zur strategischen Planung von Closed-Loop Supply Chains - dargestellt am Beispiel der Ersatzteilversorgung( 2005)Aufgrund neuer rechtlicher Regelungen zur Produktverantwortung kommt der frühzeitigen Entwicklung produktspezifischer Rücknahme- und Recyclingstrategien für betroffene Unternehmen zunehmend eine große Bedeutung zu. Zur Umsetzung hochwertiger Recyclingkreisläufe auf Produkt- und Komponentenebene sind vermehrt Closed-Loop Supply Chains, welche um Demontage- und Recyclingunternehmen erweiterte Supply Chains darstellen, zu gestalten. Im Mittelpunkt des vorliegenden Beitrags steht die strategische Closed-Loop Supply Chains zur Wiederverwertung von Produktkomponenten zur Sicherstellung der Ersatzteilversorgung in der Nachserie. Zur Entscheidungsunterstützung wird ein generisches System Dynamics Modell entwickelt und im Rahmen einer Fallstudie angewendet, mit dem es möglich ist, alternative Strategien und mögliche Szenarien zur Gestaltung einer entsprechenden Closed-Loop Supply Chain zu simulieren und betriebswirtschaftlich zu nutzen.
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PublicationApproximations made evaluating the residual electrical dc resistivity of disordered alloys( 1994)The residual electrical dc resistivity of the transition-metal-alloy system Cu-Pt is evaluated by making use of the relativistic version of the Korringa-Kohn-Rostoker-coherent potential approximation and the one-electron Kubo-Greenwood formula for disordered systems. Starting from the results of a previous calculation the influence of truncation of the angular momentum expansion, the effects of self-consistency of the alloy potential, the importance of vertex corrections, and the difference between the nonrelativistic and the relativistic current operator are examined.