Abteilung Data Management and Analytics

GOLO-NFDI4Ing – Das GOLO-Projekt markiert einen innovativen Ansatz im Umgang mit Feld- und Forschungsdaten, der die Grenzen traditioneller Produkt-Datenmanagement (PDM) und Product Lifecycle Management (PLM)-Systeme überschreitet. Durch die Einführung des Konzepts des Digitalen Zwillings bietet es eine innovative Methode, um Daten aus der realen Welt in einem digitalen Format zu erfassen, zu verwalten und nutzbar zu machen. Dieses Konzept ermöglicht eine umfassende Darstellung technischer Systeme und deren Betriebsbedingungen, was nicht nur die Forschung, sondern auch die Entwicklung und Optimierung dieser Systeme erheblich verbessert.

Unser Ansatz sieht vor, digitale Zwillinge als zentrale Komponenten für das Forschungsdatenmanagement zu entwickeln. Diese digitalen Zwillinge werden dabei als umfassende digitale Abbilder physischer Systeme konzipiert, die sowohl aktuelle Informationen über ihr physisches Objekt enthalten als auch eine Historie ihrer Zustände und Leistungen unter verschiedenen Betriebsbedingungen bieten. Durch die Implementierung dieser digitalen Zwillinge in unsere Forschungsinfrastruktur können wir Forschungsdaten systematisch speichern, verarbeiten und wiederverwenden.

Die Entwicklung und Einführung des digitalen Zwillingskonzepts erfolgt iterativ und ist auf die spezifischen Anforderungen unserer Forschungsbereiche zugeschnitten. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Schaffung eines digitalen Masters und eines digitalen Schattens. Der digitale Master dient der Interpretation und Verarbeitung der Forschungsdaten und beinhaltet Methoden zur Datensammlung und -analyse. Der digitale Schatten hingegen speichert die Forschungsdaten sowie die aus ihrer Verarbeitung gewonnenen Informationen und repräsentiert eine spezifische Instanz eines physischen Systems.

Ein wesentlicher Teil unseres Projekts besteht darin, generalisierte Methoden für die Sammlung und Analyse von Feld- und Forschungsdaten zu entwickeln, Standards für diese Methoden zu etablieren und effektive Konzepte für die Speicherung, Archivierung und den Zugriff auf die Daten zu implementieren. Dabei orientieren wir uns an den FAIR-Datenprinzipien, um die Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten zu gewährleisten.

• Entwicklung von Digitalen Zwillingen als zentrales Element des Forschungsdatenmanagements, um eine dynamische Abbildung physikalischer Systeme in der digitalen Welt zu ermöglichen.
• Nutzung des Digitalen Zwillings als methodologisches Framework, das nicht nur die Datenspeicherung und -archivierung, sondern auch die Datenanalyse und -wiederverwendung unterstützt.
• Förderung der Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien durch Standardisierung der Informationsübermittlung und Datenanalysemethoden.
• Entwicklung und Anwendung von Datenontologien zur Standardisierung der Datenerfassung, -speicherung und -weitergabe.

• VW Passat: Ausgestattet für spezifische Tests und Datenerfassung.
• LiDAR-Systeme: Für detaillierte Umgebungserfassung und Objekterkennung.
• Kameras: Hochauflösende Bildaufnahme zur visuellen Datenanalyse.
• IMUs (Inertial Measurement Units): Erfassung von Bewegungsdaten und Orientierung.
• GPS- und GNSS-Geräte: Präzise Positionsbestimmung und Streckenverfolgung.