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iSPACE setzt 4D-Geo-Intelligence-Schwerpunkt bei Partnern PALFINGER, Liebherr, COPA-DATA & Mayr-Melnhof um

Die Erstellung digitaler Abbilder der physischen Umwelt für Augmented Reality und Virtual Reality erlaubt die Lokalisierung von Assets aus Logistik und Produktion. Dabei werden mit 4D-Karten auch raumzeitliche Veränderungen erfasst. Diese 4D-Geo-Intelligence birgt ein enormes Potential zur Effizienzsteigerung und genauen Steuerung von industriellen Abläufen. Im Research Studio iSPACE der RSA FG wird dieses Potential nun bei vier Unternehmenspartnern PALFINGER, Liebherr, COPA-DATA und Mayr-Melnhof im soeben angelaufenen, vom Land Salzburg geförderten Projekt „aWHEREness:lab“ umgesetzt.

Digitale Abbilder: Replika der physischen Umwelt

Die hochaufgelöste 3D- und 4D-Modellierung von Gebäuden, Assets und Anlagen unterstützt eine die verschiedenen Unternehmenseinheiten übergreifende Nutzung von Maschinendaten. Eine besondere Herausforderung ist die Anwendung der aktuellsten internationalen Standards und Normen der verschiedenen Anwendungsbereiche, um die Zusammenarbeit zwischen Firmen und innerhalb von Firmen zu erleichtern.

Industrie 4.0: Spatial Big Data – Räumliche große Datenmengen

In der 4D-Geo-Intelligence sollen Schlüsselfragen von Industrie 4.0 und des Internet-of-Things (kurz: IoT) gelöst werden. So muss der Wechsel zwischen verschiedenen Positionierungs- und Lokalisierungstechnologien nahtlos gestaltet werden. Weiter müssen etwa Kran- oder Radlader-Sensordaten in ihren Metadaten harmonisiert und standardisiert erfasst werden. Ziel ist die nachhaltige Verbesserung der Lager- und der Transportlogistik z.B. im Forstwesen und in der Industrie.

Dazu werden „aWHEREness:fields“ als Testareale direkt bei den Unternehmenspartnern in Salzburg, Bischofshofen und Frohnleiten eingerichtet werden.

Siehe auch diese Newsmeldung.

Berichterstattung auf krone.at vom 17.04.2019

Berichterstattung auf CHECKpoint eLearning vom 22.04.2019

APA-OTS-Meldung zum aWHEREness:lab vom 17.04.2019

IT-PRESS-Meldung zum aWHEREness:lab vom 17.04.2019

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