• © Fraunhofer IGD

    Im Bereich des Anlagenbaus ist es üblich, in regelmäßigen Abständen den aktuellen Stand der Arbeiten auf der Baustelle zu erfassen. Dies ist erforderlich, da aufgrund von nicht vorhersehbaren Problemen Teile der zu fertigenden Anlage nicht wie geplant realisiert werden. Die im Prozess folgenden Arbeitsschritte erfordern jedoch aktuelle Planungsdaten, etwa für Anschlussstellen von Aggregaten. Traditionell werden diese durch ein aufwändiges, manuelles Aufmaß bestimmt. Eine zurzeit interessante Alternative bietet hochgenaues 3D-Laserscanning.

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  • 3D-Modelle räumlicher Daten werden in Zukunft eine immer größere Rolle in Branchen wie Tourismus, Stadtplanung und Wissensvermittlung spielen. Der CityServer3D der Abteilung GEO ist ein Client-Server-System zur Visualisierung und Analyse großer Landschaftsmodelle in Echtzeit.

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  • Das integrierte EU-Projekt (IP) »CloudFlow - Computational Cloud Services and Workflows for Agile Engineering« wird im Rahmen der EU-Forschungsinitiative »Factories of the Future« als eins von sieben cloud-basierten Projekten gefördert. Begleitet wird das Projekt während der gesamten Laufzeit von der Initiative »ICT Innovation for Manufacturing SMEs (I4MS)«, die auch von der EU gefördert wird.

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  • © Fraunhofer IGD

    Information and Communication Technology (ICT) is essential for the digitalization of the manufacturing sector; notwithstanding, less than 25% of the manufacturing companies in Europe profit from ICT-enabled solutions. In order to democratically boost the competitiveness of the European manufacturers (especially Small and Medium-sized Enterprises - SMEs), innovative solutions need to consider technological and commercial scalability from the beginning. From this perspective, the cloudification of services has become the ideal enabler in the manufacturing digitalization.

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  • © CO-Versatile

    Das Ziel des CO-VERSATILE-Projekts ist es, eine kritische Masse an Kompetenzen, Technologien und Dienstleistungen zu sammeln und über eine spezielle Plattform verfügbar zu machen, die es der europäischen Fertigungsindustrie ermöglicht, ihre Produktionskapazitäten schnell neu auszurichten und umzuwidmen, um den dringenden und plötzlichen Bedürfnissen gerecht zu werden, die sich aus drastischen Marktveränderungen ergeben, wie sie durch die COVID-19-Pandemie hervorgerufen werden.

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  • In COLABIS wird eine webbasierte Plattform entworfen und entwickelt, die die Entwicklung von urbanen Frühwarnsystemen ermöglicht und erleichtert. Ein spezieller Fokus liegt auf der Kombination von Umweltdaten, Simulations- und Crowdsourcing-Daten, sowie amtlichen und historischen Daten. Im Fokus der geplanten Arbeiten steht die Untersuchung kleinräumig auftretender Naturgefahren wie Starkregen, Überflutung und deren kaskadierende Effekte auf urbane Abwasser- und Straßenverkehrsnetze.

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  • © Fraunhofer IGD

    In this project, Fraunhofer IDM@NTU is collaborating with the Lee Kong Chian School of Medicine to develop a novel collaborative environment for group based learning in the classroom.

    Here, a multi-touch table for group discussions is linked to individual tablets of the students via a wireless client-server architecture. Digital content can be examined, passed between clients, and annotated using both the touch table as well as the tablets. Intuitive touch gestures are used as an easy way of interaction with the learning material provided by the teacher.

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  • © Fraunhofer IGD – Tine Casper

    Eine visuelle Aufbereitung der Covid-19-Daten unterstützt Gesundheitsämter.

    Die Gesundheitsämter stehen vor der großen Herausforderung, verfügbare Daten über die Ausbreitung von Covid-19 bereitzustellen und für immer drängendere Fragen der nächsten Schritte in der Begegnung von Covid-19 mit weiteren Datenquellen zu verbinden und zu analysieren. CorASiV unterstützt Gesundheitsämter daher tatkräftig mit Visualisierungs- und Analysetechnologien.

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  • © Fraunhofer IGD

    Kopf-/Hals-Modell mit über 40 enthaltenen anatomischen Strukturen.

    Medizinische Bilddaten enthalten anatomische Informationen, die unter Berücksichtigung der Datenmenge vor allem bei radiologischen 3D-Bilddaten nicht mehr manuell in vernünftiger Weise markiert/konturiert werden können. Herausforderung für automatische Verfahren ist, dass sich nicht alle anatomischen Regionen durch deutliche Kontrastunterschiede von der Umgebung abheben. Dennoch sind Radiologen in der Lage, auch solche Bereiche in den Bilddaten zuzuordnen.

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