Abgeschlossene Projekte

Verschiedene Gesetzesinitiativen sehen die Operational Design Domain (ODD) als Ausgangspunkt einer Entwicklung von Automated Driv-Fahrsysteme (ADS). In diesem Zusammenhang wird die ODD von mehreren Automotive OEMs als zentrale Wissensbasis nicht nur für die Systementwicklung und -validierung, sondern auch für sondern auch für die Analyse von Business Cases und für den Systembetrieb. Daher ist es für OEMs eine ODD entwickeln zu können, die in sich konsistent ist, ein zentrales Anliegen. Eine ODD Beschreibung ist in sich konsistent wenn es keine Widersprüche zwischen den ODD Constraints gibt.

Standard-Verifikationswerkzeuge, z.B. Solver für Satisfiability Modulo Theories (SMT), können verwendet werden, um die Konsistenz einer ODD-Beschreibung zu überprüfen Zusätzlich können solche Werkzeuge verwendet werden eine ODD Beschreibung gegenüber konkreten Fahrsituationen zu überprüfen um festzustellen welche Situationen für den Betrieb des ADS sicher sind. Allerdings ist es oft so, dass die Verwendung eines bestimmten Verifikationswerkzeugs umfangreiche Kenntnisse der formalen Spezifikations Sprache, die das jeweilige Werkzeug als Eingabe akzeptiert, erfordert.

Aktuelle Standardisierungsbemühungen, z.B. durch ASAM Arbeitsgruppe, empfehlen die Beschreibung einer ODD durch semi-formale Sprachen, z.B. auf Basis von YAML, um auch Stakeholder anzusprechen die kein Hintergrund in formalen Methoden haben. In diesem Projekt bauen wir ein Konzept für die Beschreibung einer ODD auf, das die Brücke einspannt zwischen den semi-formalen Sprachen, die durch aktuelle Standardisierungsbemühungen empfohlen sind, und der formalen Standardsprache, die für die Interpretation und Auswertung der ODD benötigt wird, einspannt. Dieses Konzept demonstrieren wir anhand von Beispielen aus der Industrie die durch ein Automobilhersteller im Rahmen des Projektes uns zur Verfügung gestellt wurden.

Ansprechpartner:
E-Mail: Adina Aniculaesei

In diesem Projekt geht es um die Verbesserung und Wartung des V-Modells XT Bund. Das V-Modell XT Bund ist eine unternehmensspezifische Anpassung des V-Modells XT an die Bundesbehörden. Es wird in diesem Projekt nach dem V-Modell XT entwickelt, gepflegt und gehalten.

Ansprechpartner: Dr. Christoph Knieke

Das Projekt mobil-e-Hub will den Herausforderungen des, insbesondere durch den E-Commerce, zunehmenden Logistikverkehrs auf der letzten Meile zum Kunden begegnen. Technologisch im Mittelpunkt und zentrale Projektinnovation von mobil-e-Hub ist ein neues Logistiksystem, das Drohnen mit Transportboxen über Trägersysteme an (elektrische) Fahrzeuge – den mobilen e-Hubs – zur Personenmobilität, z.B. Busse des ÖPNV, binden kann. Die Drohnen selbst übernehmen autonom an automatisierten Kommissionierungsstationen die für den Lebensmitteltransport optimierten Boxen, setzen auf die dafür ausgerüsteten Fahrzeuge auf und heben direkt am Übergabeort ab, um autonom die Box an den Kunden zu übergeben.

Bei dem Drohnenbetrieb als Lieferdienst gibt es rechtliche und technologische Herausforderungen, das ISSE nimmt sich den technologischen Herausforderungen an. Um einen zuverlässigen, robusten und sicheren Betrieb des Lieferdrohnensystems zu ermöglichen wird ein Online-Überwachungssystem für die Drohnen entwickelt und implementiert. Zu diesem Zweck wird der am ISSE entwickelte Dependability-Cage-Ansatz zur Laufzeitüberwachung funktionaler Anforderungen autonomer Fahrzeuge auf Flugsysteme angepasst. Zudem ist für eine optimale Steuerungsplanung eines E-Mobilitätssystems das Energiemanagement von entscheidender Bedeutung, daher wird mit Methoden der künstlichen Intelligenz der Energiebedarf prädiziert. Herausfordernd ist das gekoppelte Energiemanagement zwischen elektrischen Trägerfahrzeug und der Lieferdrohne unter Berücksichtigung der Logistiksystemanforderungen (z.B. Zeit), den Weginformationen, den aktuellen lokalen Bedingungen (z.B. Temperatur) und den vorausgegangenen Beobachtungen. Die Informationen aus dem Energiemanagement lassen sich mit der Absicherung verknüpfen um sicherzustellen, dass ausreichend Energie zur Zielerreichung und geplanten Landung zur Verfügung steht.

Ansprechpartner:
E-Mail: Adina Aniculaesei

Da sich die Elemente sicherheitsrelevanter Lösungen, wie zum Beispiel Brandschutztüren, hinsichtlich ihrer Kosten und Anbindung an die Energieversorgung sehr deutlich von Maschinen industrieller Anlagen unterscheiden, sind hierzu innovative Konzepte notwendig, mit Hilfe derer sicherheitsrelevante Systeme zu „Cyber Physical Systems“ werden. Das Projekt befasst sich mit den  dazu notwendigen Entwicklungen. Diese reichen vom Entwurf spezifischer Sensoren und Aktoren, die sich auch in kleinen Stückzahlen kostengünstig produzieren lassen, über IT-Lösungen für die Zustandsüberwachung und automatisierte Funktionstest sicherheitsrelevanter Systeme bis hin zum Aufbau von Methodenkompetenzen für den Entwicklungsprozess solcher „Cyber Physical Systems“. 

Ansprechpartner: Stefan Wittek

Das Projekt "KI basiertes Hochwasserfrühwarnsystem" ist eine praktische Anwendung der KI-Prognosesysteme auf Sicherheitskritische Alltagsbereiche. Die praktische Anwendungsdomäne ist der Raum Goslar mit der vorhandenen Sensorinfrastruktur und den darüber hinnaus erhobenen historischen Daten. Hierbei soll die Künstliche Intelligenz die empirischen Daten wie Niederschlag, Bodenfeuchtigkeit, Sonneneinstrahlung über einen vergangenen Zeitraum observieren und in Verhältnis mit dem aktuellen Wasserpegel setzen. Es wird eine mögliche Korrelation vorausgesetzt, so dass gefährliche Spitzenwerte frühzeitig vorausgesagt werden können. Das Prognoseverfahren ist damit ein Kernstück für Koordination einer Reihe baulicher Maßnahmen zur Prävention von Hochwasser und Überflutungsereignissen.

Ansprechpartner: Dimitri Bratzel,Stefan Wittek

In einem gemeinsamen Projekt erforscht das Institut for Software and System Engineering, unter der Leitung von Herrn Prof. Rausch, zusammen mit Öko-Insitut e.V. und dem Bundesamt für die Sicherheit der nuklearen Entsorgung, den Einsatz der künstlichen Intelligenz im Standortauswahlverfahren Bei der Endlagersuche. Dabei sollen zunächst die Strukturierung und Bewertungskriterien der Einsatzmöglichkeiten der KI erfolgen. Dem gegenüber liegt die Erstellung der Szenarien beziehungsweise geowissenschaftlicher Fragestellungen gegenüber. Das Resultat soll eine transparenzschaffende Gegenüberstellung, Einordnung und Bewertung des Einsatzes von Methoden des maschinellen Lernens im Bereich der Geowissenschaften sein.  Dabei sollen Forschungslücken in den Geowissenschaften identifiziert und F&E-Bedarf benannt werden. Wesentlichen Einsatz der KI soll im Zusammenspiel eines sogenannten Expertensystems erfolgen. Zu berücksichtigendes Transparenzkriterium ist, dass durch Künstliche Intelligenz besonderes zeitaufwendige und repetitive Aufgaben übernommen werden, eine endgültige Entscheidung soll jedoch der menschliche Entscheider, im sogenannten Expertensystem, treffen.

Ansprechpartner: Dimitri Bratzel

Das Projekt "Timing Analyse und Lenkungsentwicklung" forscht an Methoden der Abschätzung und Absicherung von Laufzeitverhalten in eingebetteten Regelungssystemen mit harten Echtzeitanforderungen. Dies geschieht im Rahmen von real existierenden Entwicklungsprojekten. Der Fokus liegt in der Spezifikation, Modellierung und der Messung von Laufzeitverhalten auf Systemebene.

Ansprechpartner:
E-Mail: Mohammad Abboush
E-Mail: Dr. Christoph Knieke

Im Norden Deutschlands versorgt der Harz mit seinen jährlichen Niederschlagsmengen von 1200 mm auf der Clausthaler Hochfläche und seinem Speichervermögen, durch die zahlreichen Bergeteiche und Talsperren, Regionen bis Bremen mit Trinkwasser. Aufgrund dieser Bedeutungen in der Trinkwasserversorgung, aber auch der vorhandenen unterirdischen Infrastruktur des bergbaulichen Erbes und auf Grund der zentralen und bundesländerübergreifenden Lage ist der Harz von herausragender wasserwirtschaftlicher Bedeutung in Deutschland. KI-gestütztes Wassermanagement kann hierbei helfen, die durch den Klimawandel auftretenden Extremwetterereignisse, wie Starkregenereignisse mit Hochwasserkatastrophen oder lange Trockenperioden abzuschwächen. Etwaige Lösungen sollen dem Anwender sowohl Handlungsoptionen aufzeigen als auch die Nutzung von konventionellen, numerischen Modellen effizienter und effektiver gestalten. Hierbei soll der Harz als digitaler Zwilling entwickelt werden und als Grundlage dazu dienen, komplexe Simulationen flächendeckend anwenden zu können. Der Fokus der Modellierung liegt hierbei bei einem KI-hybriden Modell, dass sowohl konventionelle als auch innovative Ansätze in sich vereint und hierdurch einen Mehrwert generiert im Sinne der Wasserqualität- und Quantität.

Ansprechpartner: Benjamin Acar

Das Ziel des Projektes BioTope ist es Basistechnologien und Engineering Methoden zu entwickeln, welche ein emergentes Systemverhalten erzeugen,  innerhalb einer adaptiven Systemplattform. Die Regeln für die Service Komposition sind hierbei weder zentral vorgegeben noch sind sie statistisch in der Plattform definiert. Sie sollen dynamisch zur Laufzeit generiert werden und sind Anforderungsorientiert. Dies sollte in einem offenen IoT-Ökosystem verwirklicht werden, so das unterschiedliche Daten und Dienste integriert werden können, um neue Prozesse zu schaffen und den Nutzeranforderungen gerecht werden. Die Hauptmotivation hierbei ist es, ein benutzeranforderungsgetriebenes System zu schaffen. Das Ökosystem neigt dazu, ein Gleichgewicht zwischen den Bedürfnissen der Benutzer und den bereitgestellten Daten und Dienstleistungen herzustellen. All dies wird durch Systemgarantien geregelt, die den korrekten Fluss des Ökosystems gewährleisten.

Ansprechpartner:
E-Mail: Eric Douglas Nyakam Chiadjeu
E-Mail: Christian Schindler

Das übergeordnete Ziel dieses Projektes ist zu untersuchen, wie ein gutes und effektives modellbasiertes Absicherungs- und Validierungsverfahren auf Basis der SCADE-Toolkette aussieht. Daraus ist ein konkretes Ziel abgeleitet worden: es sollen anforderungsbasierte Testfälle für eine Fahrzeugfunktion automatisch generiert werden. Für die Modellierung der Fahrzeugfunktion wird SCADE Software Architect verwendet und für die automatisierte Testfallgenerierung wird der Model Checker SCADE Design Verifier eingesetzt.

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit VW Braunschweig durchgeführt, um als Teil eines umfangreicheren Versuchs den Mehrwert von formalen Methoden für unseren industriellen Partner besser hervorzuheben und somit die Akzeptanz von formalen Methoden in der Industrie zu erhöhen.

Das übergeordnete Ziel dieses Projektes ist es, eine bereits mit der Entwicklungsumgebung SCADE integrierten Testfallgenerierung weiterzuentwickeln und somit die bisher erreichte Testfallabdeckung signifikant zu erhöhen. Dabei werden automatisierte Techniken mit manuellen Methoden ergänzt, um bessere Testfälle hinsichtlich der Anforderungsabdeckung und Quellcodeabdeckung zu entwerfen. Eine vom unserem Industriepartner VW bereitgestellte Überwachungsfunktion zur Sicherstellung von der Überführung des Stroms in Leistung in Elektrofahrzeugen dient hier als Praxisbeispiel. In diesem Projekt werden im Kontext der Software und Systems Entwicklungsprozesses natürliche sprachliche Anforderungen in die formale Sprache STIMULUS überführt. Zur Modellierung der Fahrzeugfunktion wird als Tool der SCADE Software Architect verwendet und letztlich eine automatisierte Testfallgenerierung durch den Model Checker nuXmv ermöglicht.

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit VW Braunschweig durchgeführt.

In den Verbrennungsprozess von Dieselmotoren gehen multiple Massenströme ein und aus. Zur Verbrennung im Motor werden im wesentlichen Kraftstoff und Luft benötigt. Um die Effizienz der Verbrennung optimal zu halten, muss ein optimales Verhältnis zwischen Kraftstoff und Luft eingehalten werden. Die Regelung des Luftmassenstroms wird durch eine Regelklappe (Aktuator) realisiert. Zur Messung des Luftmassenstroms existiert ein pulsationskorrigierter Heißfilmluftmassenmesser (HFM). Die Messgenauigkeit des Sensors zur Luftmassenstrombestimmung wird zusätzlich über Referenzkennfelder und dynamische Lernkennfelder optimiert. Nachdem der Motor den Diesel verbrannt hat, entsteht ein Abgasmassenstrom. Die Aufgabe der Abgasnachbehandlung ist ein Teil des Abgasmassenstroms über den Luftmassenstrom zurück in den Verbrennungsprozess zu führen. Dadurch wird eine Reduktion der Schadstoffen erzielt, welche aus dem Verbrennungsprozess hervorgehen, sodass die Umweltbelastung möglichst klein gehalten werden kann.

Aufgrund der hohen Entwicklungsdynamik in der Elektromobilität sind Simulationswerkzeuge erforderlich, um aus der Vielzahl möglicher Systemkonzepte und Betriebsstrategien interdisziplinär und abteilungsübergreifend die energetisch und ökonomisch günstigste Konfiguration auswählen zu können. Da die in der Automobilindustrie eingesetzte Werkzeuglandschaft allerdings sehr heterogen ist, ist es kaum möglich, die Menge der erforderlichen Gesamtfahrzeugsimulationen mit angemessenem Aufwand durchzuführen. Dies liegt an der mangelnden Interoperabilität der einzelnen Simulatoren, die einen standardisierten Zugriff auf die Bibliotheken der Komponenten- und Systemmodelle anderer Simulatoren in der Regel nicht ermöglichen. Hier setzt das Projekt KISEL an. Ziel des Projektes ist es, eine neuartige, interdisziplinäre und auf internationalen Standards basierende Katalogplattform für Komponenten- und Systemmodelle zu entwickeln, die eine solche Interoperabilität gewährleistet. Diese wird über einen standardisierten Zugriff auf die Modellbibliotheken unterschiedlicher Simulatoren ermöglicht. Die Wirksamkeit der Plattform wird dabei anhand von Demonstratoren für E-Fahrzeuge der Kompaktklasse und für batteriebetriebene Elektrobusse geprüft.

Im Bereich eingebetteter Systeme erfolgt die Softwareentwicklung seit geraumer Zeit modellbasiert. Hierdurch werden Entwicklungskosten reduziert und mithilfe intensiverer frühzeitiger Tests die Anzahl von Elektronikfehlern minimiert. In Einzelfällen werden Kosten- und Zeiteinsparungen von bis zu 50 Prozent bei zeitgleich deutlichen Verbesserungen der Produktqualität erzielt. Im Rahmen eines Referenzprojektes bei der Siemens Mobility GmbH wird ein durchgängiger Modellierungsansatz einschließlich der erforderlichen Prozessschritte für die Modellerstellung und Informationsbeschaffung und -validierung entwickelt. Ziel ist es, die grundlegenden Potentiale der modellbasierten Funktionsspezifikation unter Berücksichtigung der organisatorischen, methodischen und technischen Randbedingungen der Siemens Mobility GmbH zu bewerten.

Weitere Projektbeteiligte sind das Institut für Konstruktionstechnik der TU Braunschweig und das Institut für Maschinenwesen der TU Clausthal.

Reaktive Systeme sind für das Systems Engineering von besonderem Interesse, da sie große, nicht lineare Zustandsräume besitzen. Zudem können sie zumindest theoretisch unendliche Laufzeiten haben. Es existiert eine Reihe von Methoden zur Überprüfung der Korrektheit, insbesondere zum Testen, zur Simulation und zur formalen Verifikation.

Das übergeordnete Ziel dieses Projekt ist es, formale Verifikationsmethoden zur Absicherung von komplexen, nicht linearen reaktiven Systemen einzusetzen. Als praktischer Anwendungsfall dient hier die Fahrzeugfunktion der Abgasnachbehandlung. Konkret soll hier deren Korrektheit in Bezug auf vorab festgelegte, expertenbasierte Anforderungen und unter Berücksichtigung von Fehlermodellen (z.B. sensorische Messtoleranzen) überprüft werden.

Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit VW Wolfsburg durchgeführt.

Der Autohersteller Volkswagen hat einen Algorithmus entwickeln lassen, welcher die Fahrzeuggeschwindigkeit unter den Voraussetzungen der Euro-NCAP-Anforderungen ermittelt, anstatt auf Basis aktueller nationaler gesetzlicher Anforderungen. Im Rahmen des Projektes „Genaue Geschwindigkeitsermittlung“ soll die Korrektheit des entwickelten Algorithmus durch formale Methoden gegenüber den gesetzlichen und NCAP Anforderungen überprüft werden. Dafür wurden mathematische Beweise zunächst auf Basis einer abstrakten Repräsentation des implementierten Modells zur Prüfung der Korrektheit des Algorithmus zusammengefasst. Daraus werden die Vorschläge zur Applikation des Modells abgeleitet. In einem weiteren Schritt werden Testfälle und -szenarien auf Basis des abstrakten Modells generiert. Als eine alternative Lösung zum Benchmark, wird ein innovativer Algorithmus mit Beobachtung und Lernen des Fahrzeug- und dessen Reifenprofils entwickelt, um eine präzisere Geschwindigkeitsberechnung zu realisieren.

Die Entwicklung von cyber-physikalischen Systemen erfordert die Anwendung holistischer Simulationen. Um der Komplexität dieser Systeme gerecht zu werden, streben wir im Projekt Multi-Level Simulation eine effiziente Simulationsmethodik an. Die benötigte holistische Perspektive wird auf dem Groblevel erreicht, welches mit mehreren Modellen auf dem Detaillevel co-simuliert wird, um Teile des Systems zu fokussieren, die von besonderem Erkenntnisinteresse sind. In welche Teile „hineingezoomed“ wird, ist während eines Simulationslaufes dynamisch. Dieser Dynamik wird auf Recheninfrastrukturebene Rechnung getragen, indem die resultierende Multi-Level Simulation in einer Cloud-Umgebung mit dynamisch allokierten Ressourcen ausgerollt und somit die Verschwendung von Ressourcen vermieden wird.

Das Projekt "Intelligente Regelungssysteme" beschäftigt sich mit der Anwendung von Verfahren des Deep Learning auf Regelungssysteme. Langfristiges Ziel ist die Evaluation von Konzepten für intelligente, KI-basierte Regler im Automotive Bereich. Als einen ersten Schritt hierzu werden datenbasierte Modelle für verdeckte Systemzustände untersucht. Als Anwendungsbeispiel werden dabei verschiedene Teilsysteme des Motors betrachtet.

Zu den Aufgaben des Anforderungsmanagements gehören das Erfassen und Dokumentieren von Anforderungen. Im Automobilbereich ist es gängige Praxis, dass die Systemanforderungen in Lastenheften nur auf Ebene der Bauteile dokumentiert werden. Damit deren Nachverfolgbarkeit und Konsistenz sichergestellt ist, werden Anforderungen aus der Bauteileebene zu Anforderungen aus der Kundenebene zugeordnet. Dieser Schritt ist sehr aufwändig und fehleranfällig, da sehr viele Bauteile-Anforderungen manuell zugeordnet werden müssen. Der modellbasierte Entwicklungsansatz ermöglicht die werkzeuggestützte Ableitung von Artefakten unterschiedlicher Abstraktionsebenen. Das Ziel ist es deshalb, ein hierarchisches Modellierungskonzept und ein Werkzeug zu entwickeln, damit die Strukturierung und Ableitung von Anforderungen mit Modellierungswerkzeugen lastenheftübergreifend möglich wird.

Thermomanagement ist eine Fahrzeugfunktion aus der Regelungstechnik. Ein Teil der Funktion wird mit Softwarekomponenten realisiert, um diese für unterschiedliche Fahrzeugmodelle wiederverwenden zu können. Damit die Schnittstellen und das Verhalten der Software zum Fahrzeugmodell passend konfiguriert werden kann, haben die Softwarekomponenten eine Menge Applikationsparameter. Die Applikationsparameter werden mit DCM-XML basierten Werkzeugen eingestellt, sodass die Einstellung das Zusammenspiel der Softwarekomponenten erfüllen muss. Dazu überprüft der Applikationsentwickler die Beschreibungen manuell auf Konsistenz, was hohen Aufwand verursacht. Ziel ist es, ein integriertes Modellierungskonzept und ein Werkzeug zur automatisierten Konsistenzüberprüfung zu entwickeln, um damit den Aufwand des Applikationsschritts zu senken.

Mit der zunehmenden Automatisierung der Fahrfunktionen und dem Ziel des vollständigen autonomen Fahrens werden die Anforderungen an Hard- und Software in Fahrzeugen stetig größer. In diesem Projekt wird deswegen ein Automotive OS und Komponentenmodell aufgebaut, welches von Hardware, Betriebssystem und Kommunikationsmiddleware abstrahiert. Das Komponentenmodell ermöglicht insbesondere, dass Komponenten bei Fehlern Resilienz zeigen, indem sie durch das OS im Gesamtsystem migriert, redundant vorgehalten und geupdatet werden können.

Dieses ehemalige NTH Projekt bestand aus insgesamt sechs Instituten der Universitäten Braunschweig, Clausthal und Hannover, welche sich zum Thema der Digitalen Baufabrikation zusammengeschlossen haben. Die Gruppe verfolgte transdisziplinäre Ansätze unter Verwendung eines vom DFG geförderten Großgerätes.

Der Schwerpunkt des auf drei Jahre angelegten Projektes liegt in der Entwicklung einer schalungslosen Fertigung komplexer Betonbauteile unter Einsatz einer robotergestützten Spritztechnologie. Das Forschungsvorhaben konzentriert sich dabei auf sämtliche prozessrelevanten Parameter zur robotergestützten, additiven Fabrikation von komplexen Betonbauteilen mittels Betonspritzverfahren. Dabei werden sowohl Aspekte der materialgerechten Verarbeitung, der möglichen strukturellen Formgebung als auch autoadaptive Verfahren im automatisierten Fertigungsprozess untersucht. Schwerpunktmäßig wurde sich an unserem Lehrstuhl auf die Entwicklung eines Mixed-Reality Plattform Simulationsansatzes, sowie der Implementierung einer Datenbank zur projektbezogenen Dokumentation beschäftigt. 
Einen Eindruck über die im Projekt gewonnen Ergebnisse sind hier zu finden.

Projektwebseite

Gemeinsam mit unseren Partnern Sinosys, DHM embeddes systems, dem Institut für Elektrische Informationstechnik und der Berufsfeuerwehr Wolfsburg, entwickelten wir ein System zur automatischen Erfassung von Fahrzeug- und Kräfteinformationen für Behörden mit Sicherheitsaufgaben.

Von der Skizze zum Modell: Kooperative Modellierung mit domänenspezifischen Sprachen (DSLs)

In KoMo wurde ein automatisierter und bidirektionaler Übersetzungsmechanismus von Whiteboard-Skizzen zu digital verarbeitbaren Modellen und umgekehrt geschaffen. Ferner wurde die kreative kollaborative Entwicklungsarbeit durch eine Modelldatenverwaltung unterstützt, die in der Lage ist, auch parallel erstellte Versionen wieder korrekt zu integrieren. Durch die Minimierung manueller Synchronisationsaufwände wurden störende Unterbrechungen in den kreativen Arbeitsphasen weitgehend vermieden. Außerdem wurde durch Automatisierung bisher aufwendiger und fehleranfälliger Tätigkeiten die Arbeitseffizienz maßgeblich gesteigert sowie die Qualität der Arbeitsergebnisse verbessert.

Mit Beschluss des Deutschen Bundestags zum "Gesetz zur Sicherung von Beschäftigung und Stabilität in Deutschland" wurde Anfang 2009 auch das IT-Investitionsprogramm auf den Weg gebracht: Damit stehen insgesamt 500 Mio. Euro für Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) zur Verfügung. Ihre Verwendung wird durch die IT-Beauftragte der Bundesregierung, Staatssekretärin Rogall-Grothe, gesteuert.

Das IT-Investitionsprogramm zielt darauf ab, die Bundesverwaltung sicherer, umweltfreundlicher und bürgernäher zu gestalten und die deutsche IKT-Wirtschaft nachhaltig zu stärken.

Es konzentriert sich auf die vier Maßnahmenbereiche

• IT-Sicherheit
• Verbesserung der IT-Organisation des Bundes
• Green-IT
• Zukunftsfähigkeit/Innovationen

Das zentrale Programmmanagement erfolgt durch die Projektgruppe IT-Investitionsprogramm (PG Invest) im Bundesministerium des Innern.

In dem Projekt NuWi werden druch die Mitarbeiter des Software System Engineerings in regelmäßigen Abständen Interviews bei ausgewählten Maßnahmen durchgeführt, um mit dort erhobenen Kennwerten eine Aussage über die Zielerfüllung des IT-Investitionsprogramms treffen zu können. Hierfür wird nach jeder Interviewphase ein Bericht erstellt, der den Grad der Zielerfüllung in schriftlicher sowie grafischer Form feststellt.

Controlling, Berichtswesen und Prognosesystem - Pilotierung

Mit Beschluss des Deutschen Bundestags zum "Gesetz zur Sicherung von Beschäftigung und Stabilität in Deutschland" wurde Anfang 2009 auch das IT-Investitionsprogramm auf den Weg gebracht: Damit stehen insgesamt 500 Mio. Euro für Investitionen in Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) zur Verfügung. Ihre Verwendung wird durch die IT-Beauftragte der Bundesregierung, Staatssekretärin Rogall-Grothe, gesteuert.

Das IT-Investitionsprogramm zielt darauf ab, die Bundesverwaltung sicherer, umweltfreundlicher und bürgernäher zu gestalten und die deutsche IKT-Wirtschaft nachhaltig zu stärken.

Es konzentriert sich auf die vier Maßnahmenbereiche

• IT-Sicherheit
• Verbesserung der IT-Organisation des Bundes
• Green-IT
• Zukunftsfähigkeit/Innovationen

Das zentrale Programmmanagement erfolgt durch die Projektgruppe IT-Investitionsprogramm (PG Invest) im Bundesministerium des Innern.

Ziel dieses Projektes ist die Identifizierung von relevanten Kennzahlen, anhand derer sich der Erolg der Zielsetzungen des IT-Investitionsprogramms messen lassen können. Die Kennwerte sollen durch Fragebögen und Interviews bei ausgewählten Maßnahmen erhoben werden. Die Ergebnisse aus den Interviews werden in einem zusammenfassenden Bericht dargestellt. Dieses Projekt ist eine Pilotierung um die Machbarkeit der Konzeption zu zeigen und anzupassen. Die Erkenntnisse aus diesem Projekt fließen in weitere Interviewrunden in einem fortführenden Projekt (NuWi) ein.

Projektwebseite

IT-Ökosysteme - DemSy

Das querschnittliche Arbeitsthema DemSy ist das Anwendungsprojekt. Hier wird ein integriertes, gemeinsames Demonstrationsszenario erarbeitet und konzipiert. Diese ist die Basis für den gemeinsamen Demonstrator, dessen Bestandteile in dedizierten Arbeitspaketen der einzelnen Forschungsprojekte erarbeitet und im querschnittlichen Arbeitsthema DemSy zu einem Demonstrator integriert wird. So fungiert DemSy als Klammer für die beteiligten Forschungsprojekte. Die Forschungsprojekte können ihre Fragestellungen aus den gemeinsamen Demonstrationsszenarien heraus ableiten, die Lösungsansätze im Kontext der Anwendungsvision darstellen und diese an einem integrierten gemeinsamen Demonstrator zur Demonstration und Evaluation der Arbeitsergebnisse im Kontext der Anwendungsvision realisieren. Damit liefert DemSy eine Plattform zur gemeinsamen Darstellung der Projektergebnisse.

IT-Ökosysteme - GuMIT

Dem querschnittlichen Arbeitsthema GuMIT kommt eine besondere Bedeutung zu. In GuMIT wird zuerst übergreifend über alle Kooperationsprojekte ein grundlegendes, formal fundiertes Verständnis erarbeitet. Auf Basis dieser präzisen Definition eines IT-Ökosystems können die isolierten Lösungsansätze der drei Forschungsprojekte diskutiert und zu einem übergreifenden, formal fundierten und grundlegenden Ansatz für die methodische Entwicklung, Bereitstellung, Betrieb und Evolution von IT-Ökosystemen integriert werden.

Rettungsassistenzsystem für Katastrophen und Großschadenslagen.

Projektwebsite

Ziel dieses Projektes war es einen Prototyp zu entwickeln, welcher Rettungskräfte in einem Katastrophenfall unterstützt und die Fähigkeiten der an der TU-Clausthal entwickelten DAiSI-Middleware veranschaulicht.