► Einführung moderner Automatisierungsmethoden (adaptive, selbstoptimierende und prädiktive Algorithmen) inkl. Realisierung dieser komplexen Methoden/Algorithmen auf industriellen Steuerungsgeräten

► Einsatz von Softsensoren, Digitaler Zwilling, Predictive Analytics und Quality Methoden als Health-Monitor für Sicherheitsfunktionen

► Nutzbarmachung von neuartigen Automatisierungsansätzen aus dem Automated Driving (AD)-Bereich für I4.0-Anwendungen mit dem Ziel des Methodentransfers

► Intelligente Entscheidungsfindung und optimale Bewegungsplanung (Pfadplanungs-MPC)

► KI Methoden als Wegbereiter selbstadaptierender/selbstoptimierender AD Systeme in Anwendung bringen

• Entwicklung Key-Performance-Indicator (KPI) inkl. intelligentem Kennzahlenmanagement
• Einfach applizierbare, robuste Regleransätze (min. Inbetriebnahme- und Applikationszeit + max. Komfort und Akzeptanz)
• Steigerung der Energieeffizienz von Automatisierungslösungen durch intelligente Regleroptimierung -> GLOSA

► Kooperative Fahrfunktionen (Kreuzung, Spurwechsel, Pulk, GLOSA)

• Einzelne Fahrzeuge als vernetztes, kognitives Gesamtsystemen gestalten
• Einzel-Agenten können teilautonom agieren, lernen und Entscheidungen treffen