Kollaborative Asset-Verwaltung digitaler Zwillinge

Im Verkehrssektor werden digitale Zwillinge als Teil von Digitalisierungsmaßnahmen eingesetzt, um das Management von Infrastrukturen und die Ressourceneffizienz zu unterstützen. Ihre Anwendung ist bislang jedoch noch begrenzt, was unter anderem auf fehlende einheitliche Modellkonzepte, Herausforderungen bei der Integration, Sicherheitsaspekte, eingeschränkten Zugang zu relevanten Daten sowie bestehende Kostenstrukturen zurückzuführen ist. 

Vor diesem Hintergrund zielt das Projekt auf die Entwicklung einer KMU-gerechten Asset-Management-Plattform ab, die eine unternehmensübergreifende, sichere und benutzerfreundliche kollaborative Verwaltung von Assets digitaler Zwillinge ermöglicht.

Die Umsetzung erfolgt unter Einsatz eines standardisierten, graphbasierten semantischen Asset-Modells sowie durch die Integration erklärbarer Künstlicher Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI), um die Transparenz und Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungsprozesse sicherzustellen. Ergänzend kommen Verfahren des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) zum Einsatz, die es dem System ermöglichen, aus der Nutzung kontinuierlich zu lernen und seine Leistungsfähigkeit fortlaufend zu optimieren.