Projektbeschreibung
Software für datengestützte Forschung in der Produktion
Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) bilden das Rückgrat der europäischen Wirtschaft und sind für die Stärke und Widerstandsfähigkeit der Industrie in Europa verantwortlich. In der Produktion steigern sie die Wettbewerbsfähigkeit, da sie die Produktionskosten senken und gleichzeitig ein hohes Maß an Qualität gewährleisten. Dazu müssen sie stets neue Technologien einsetzen, wie Systeme für den digitalen Wandel und moderne datengestützte Systeme. Trotz ihres nachweislichen Erfolgs verarbeiten aktuell nur 37 % der KMU Daten zur Bewertung ihrer Produktionsstrategie, was vor allem daran liegt, dass es an Ressourcen für fortgeschrittene Datenanalysen mangelt. Das EU-finanzierte Projekt CTDM wird KMU unterstützen, damit sie mehr verfügbare Daten sowie Software und Dienste für die automatische Datenanalyse nutzen, wobei der Fokus direkt auf der Verbesserung ihrer Produktionsstrategie liegt. Außerdem wird CTDM neue Datenanalysekonzepte im Bereich Deep Learning entwickeln.
Ziel
"There is one leading question dominating the manufacturing industry across all sectors: ""I need to produce cheap and fast without quality defects – how can I optimize that?"". After several huge improvements like lean manufacturing, the next big hope for enhancements is the so-called Industry 4.0. While there exist different definitions of Industry 4.0 there is one common denominator: data-driven improvements. However, new technologies also place new demands on manufacturing companies in terms of manpower for data analysis and know-how. Particularly the backbone of the European economy – small and medium-sized companies –, often lack in resources like data scientists and internal knowledge for advanced analytics. According to a study of the Laboratory for Machine Tools and Production Engineering only 37% of the today processed data is explored across various industries, which shows there is still a long way to go for many companies. However, the topic of data analysis in production had already been widely researched, but the research did not reach the broad masses yet. DatenBerg aims to address that topic with its automated data-analytics software and service offer. During the proposed projects new data-analytics approaches in the area of deep learning shall be developed."
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
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Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
HAUPTPROGRAMM
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H2020-EU.2.3.2.2. - Enhancing the innovation capacity of SMEs
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
CSA-LSP - Coordination and support action Lump sum
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-INNOSUP-2018-2020
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
76131 KARLSRUHE
Deutschland
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.