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In der digitalen Transformation wird die gesamte Wertschöpfungskette durch Technologien aus dem Kontext des Internet of Things (IoT) anwendungsübergreifend vernetzt. Die damit einhergehende Komplexität in der Softwareentwicklung erfordert in zunehmendem Maße interdisziplinäre Entwicklung von Hardware, Software und mathematischer Modellierung. Einzelne Sensoren werden dazu mit einem digitalen Zwilling verknüpft, der in der Lage ist, Informationen über die Messunsicherheit zu kommunizieren. Für traditionelle industrielle Mess- und Kalibrierverfahren beruht die metrologische Qualitätsinfrastruktur auf akkreditierten Kalibriereinrichtungen und standardisierten Auswerteverfahren, um Messwerten eine quantitative Aussage über ihre Verlässlichkeit zuzuordnen.

Das Gesamtziel des Vorhabens FAMOUS ist die Etablierung von quantifizierbaren Aussagen zur Datenqualität in Industrie 4.0 mit einer flexiblen und praxisgerechten Implementierung mathematischer Modelle und Verfahren. Dazu sollen robuste mathematische und statistische Modelle der eingesetzten Sensorik und ihrer Vernetzung
entwickelt werden, die vorhandene Informationen über die Messgeräte geeignet abbilden. Durch die Entwicklung einer modularen und flexiblen Softwarearchitektur, die auf Edge- und Organic-Computing-Ansätzen basiert, werden die Methoden in realen Industrie-4.0-Szenarien einsetzbar. Dies wird im Vorhaben
anhand ausgewählter Testfelder evaluiert.