Con el fin de convertirnos en un socio de digitalización excelente y mantener este estatus, XITASO realiza una fuerte inversión en investigación e innovación. Nuestro enfoque consiste en analizar de forma minuciosa los temas del futuro junto con los miembros del mundo académico y de la industria, así como en elaborar posibles aplicaciones, tanto para nosotros como para nuestros socios. De este modo, ofrecemos el espacio que se necesita para la mejor investigación aplicada posible y para establecer una relación perfecta con los mercados actuales y del futuro.
La excelencia científica, así como el intercambio nacional e internacional con la comunidad científica, forman parte de la investigación en XITASO, al igual que el trabajo autoorganizado en un equipo de investigación ágil e interempresarial. De hecho, estamos convencidos de que así es como la investigación de hoy puede generar las innovaciones del mañana.
LO QUE NOS IMPULSA
ESTAS SON NUESTRAS AREAS TECNOLOGICAS
Ingeniería de software centrada en las personas
El objetivo de nuestra investigación es desarrollar mejor sistemas de software valiosos y sostenibles, lo que también requiere la evolución constante de los métodos, las herramientas y los principios de la ingeniería de software.
Inteligencia artificial (IA) y optimización
El uso y la combinación de diferentes tecnologías de IA y de optimización presenta un enorme potencial a la hora de mejorar los sistemas técnicos, pero también para perfeccionar la propia ingeniería de software. Uno de los objetivos en este ámbito es integrar los conocimientos y los modelos de dominios existentes con los métodos basados en datos y explorar así su potencial de aplicación.
El Internet de las cosas (IoT) y 5G
Las arquitecturas y tecnologías del IoT son una base fundamental para las futuras mejoras de los procesos y los nuevos modelos de creación de valor. En este contexto, las futuras infraestructuras de comunicación, como el 5G, permiten la introducción de nuevos patrones de diseño e interacción para sistemas que hacen un uso intensivo de software y, por ello, estamos investigando y promoviendo su potencial.
Robótica autónoma
En el futuro, los robots serán cada vez más autónomos y los encontraremos cada vez en más ámbitos de nuestra vida: así, no solo los veremos en la industria, sino también, por ejemplo, en la logística, la agricultura, la sanidad e incluso en nuestra vida cotidiana. Por este motivo, en XITASO estamos investigando cómo deben ser las soluciones de software para sistemas robóticos autónomos seguros que, además, cumplan las expectativas y presenten un manejo intuitivo.
Realidad extendida
Las tecnologías 3D y de realidad extendida prometen a los usuarios una experiencia inmersiva. No obstante, requieren un diseño interactivo novedoso, así como arquitecturas de sistema adecuadas que puedan utilizarse como enlace ideal entre el mundo físico y el digital.
Seguridad por diseño
La interconexión continua exige volver a evaluar la protección contra ataques de los sistemas técnicos y, además, requiere métodos y tecnologías adecuados para la creación de soluciones informáticas fiables y seguras.
ESTOS SON ALGUNOS DE LOS PROYECTOS EN CURSO
IA y optimización
Planificación inteligente del personal asistencial
IoT & 5G
Facilitando el uso del Asset Administration Shell
IA y optimización
Recuperación de anomalías mediante Machine Learning
IA y optimización
Pronóstico de vida útil de la electrónica de alta fiabilidad
Security By Design
Seguridad informática a través del desarrollo seguro de software
Software Engineering
Pruebas de mutación en sistemas incorporados
IA y optimización
Extracción de conocimientos de datos para la recuperación de anomalías
Sistemas autónomos
Fusión de datos de sensores del vehículo y de la infraestructura
IA y optimización
Gestión inteligente de las capacidades de terapia intensiva
T3 – Test the Test
Das Forschungsvorhaben “Test the Test” (T3) hat sich zum Ziel gesetzt, die Effektivität von Model-, Software- und Hardwaretests automatisiert zu bewerten und damit die Qualität der Tests zu verbessern. Mithilfe von Fault Injection und Mutationen werden Hardwareschnittstellen, Code und Systemmodelle absichtlich und systematisch mit Fehlern behaftet, um entsprechende Tests hinsichtlich ihrer Qualität und Effektivität beim Auffinden eben jener Fehler bewerten zu können. Die Verbesserung der Testqualität hilft, den immer größer werdenden Qualitätsanforderungen eingebetteter Systeme zu genügen.
AIPE – Automatisierte Inbetriebnahme durch Persistierung von Expertenwissen
Ziel des Projekts „Automatisierte Inbetriebnahme durch Persistierung von Expertenwissen“ (AIPE) ist es zum einen, die Feineinstellung von Maschinenparametern durch maschinelle Lernverfahren zu automatisieren. Zum anderen soll Expertenwissen maschinell persistiert werden, um es trotz des demographischen Wandels erhalten zu können. Die Zusammenführung beider Bereiche ermöglicht es, die maschinellen Lernprozesse mithilfe des Expertenwissens zu vereinfachen und zu beschleunigen. Im Projekt wird 3D-Druck als Stellvertreter für Fertigungsprozesse untersucht, die von Umgebungseinflüssen abhängen.
HITSSSE – Höhere IT-Sicherheit durch Sichere Software Entwicklung
Ziel des Projekts HITSSSE ist die Verbesserung der IT-Sicherheit durch sichere Software-Entwicklung für kleine und mittlere Unternehmen. Generische Lösungsansätze sollen hier KMUs in Deutschland helfen, IT-Sicherheit kosteneffizient und einfach nutzbar zu machen. XITASO bringt seine Expertise als assoziierter Partner in dem Projekt ein.
ESTAS SON ALGUNAS DE NUESTRAS PUBLICACIONES
2023
- Creating Python-style Domain Specific Languages: A Semi-automated Approach and Intermediate Results.
Weixing Zhang, Regina Hebig, Jan-Philipp Steghöfer, Jörg Holtmann.
Proceedings of the 11th International Conference on Model-Based Software and Systems Engineering (MODELSWARD). - Exploiting Meta-Model Structures in the Generation of Xtext Editors.
Jörg Holtmann, Jan-Philipp Steghöfer, Weixing Zhang.
Proceedings of the 11th International Conference on Model-Based Software and Systems Engineering (MODELSWARD).
2022
- Predicting thermal resistance of solder joints based on Scanning Acoustic Microscopy using Artificial Neural Networks.
Andreas Zippelius, Tobias Strobl, Maximilian Schmid, Joseph Hermann, Alwin Hoffmann, Gordon Elger.
9th Electronics System-Integration Technology Conference (ESTC 2022). - Identifying security-related requirements in regulatory documents based on cross-project classification.
Mazen Mohamad, Jan-Philipp Steghöfer, Alexander Åström, and Riccardo Scandariato.
Proceedings of the 18th International Conference on Predictive Models and Data Analytics in Software Engineering (PROMISE’22), pp. 82-91. - A Closer Look at Sum-based Embedding Aggregation for Knowledge Graphs Containing Procedural Knowledge.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Hummel, Jörg Hähner.
6th International Workshop On Deep Learning For Knowledge Graphs (DL4KG) at the 21th International Semantic Web Conference (ISWC 2022).
PDF-Download - Towards Conceptual and Procedural Models of Operator Knowledge in Industrial Information Models.
Richard Nordsieck, Anton Hummel, Michael Heider, Alwin Hoffmann, Jörg Hähner.
First International Workshop On Semantic Industrial Information Modelling (SemIIM) at the 19th Extended Semantic Web Conference (ESWC 2022).
PDF-Download - Reliability-Based Aggregation of Heterogeneous Knowledge to Assist Operators in Manufacturing.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Alwin Hoffmann, Jörg Hähner.
2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC).
2021
- Learning Classifier Systems for Self-Explaining Socio-Technical-Systems.
Michael Heider, Richard Nordsieck, Jörg Hähner.
Proceedings of the LIFELIKE 2021 – 9th Edition in the Evolution of the Workshop Series of Autonomously Learning and Optimizing Systems (SAOS).
PDF-Download - CAD-based Grasp and Motion Planning for Process Automation in Fused Deposition Modelling.
Andreas Wiedholz, Michael Heider, Richard Nordsieck, Andreas Angerer, Simon Dietrich, Jörg Hähner.
International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO).
Link - Knowledge Extraction via Decentralized Knowledge Graph Aggregation.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Anton Winschel, Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC).
PDF-Download
2020
- Evaluating the Effect of User-Given Guiding Attention on the Learning Process.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer, Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems (ACSOS).
Link - Interactive Knowledge-Guided Learning.
Richard Nordsieck & Jörg Hähner.
IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion (ACSOS-C).
Link - Opportunities and Limitations of Mixed Reality Holograms in Industrial Robotics.
Michael Filipenko, Andreas Angerer, Alwin Hoffmann, Wolfgang Reif.
Factory of the Future: How to digitalize the robot-aided manufacturing process in Industry 4.0? Part of the 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
PDF-Download
2019
- Towards Automated Parameter Optimization by Persisting Expert Knowledge.
Richard Nordsieck, Michael Heider, Andreas Angerer, Jörg Hähner.
International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO).
PDF-Download
2018
- partsival – Collision-based Particle and many-body Simulations on GPUs for Planetary Exploration Systems.
Roy Lichtenheldt, Simon Kerler, Andreas Angerer, Wolfgang Reif.
Joint International Conference on Multibody System Dynamics (IMSD).
PDF-Download
NUESTROS SOCIOS
«Nuestros proyectos de investigación e innovación nos permiten explorar el potencial de las tecnologías del futuro. Y, para ello, establecemos interconexiones con socios sólidos e importantes e invertimos de forma consciente en jóvenes y excelentes investigadores».
Dr. Andreas Angerer
Head of Research and Innovation
XITASO GmbH
¿Está interesado en un proyecto o tiene alguna otra pregunta?
Dr. Andreas Angerer
Phone +49 821 885882-94
andreas.angerer@xitaso.com