Jahresbericht 2020/2021 Seit 25 Jahren die digitale Zukunft gestalten – mit Software-, Systems- und Innovation-Engineering

Editorial Liebe Leserinnen und Leser, 25 Jahre Software-, Systems- und Innovation- Engineering – mit dieser Jubiläumsausgabe unseres Jahresberichts laden wir Sie herzlich ein, gemeinsam mit uns zurückzublicken und die spannende Entwicklung des IESE Revue passieren zu lassen. Doch lassen Sie uns vor allem nach vorne schauen, denn wir haben mit unserer angewandten Forschung stets die Zukunft im Gepäck! Deshalb nehmen wir Sie auch gerne wieder in unserer Titelstory oder im Kapitel »IESE im Trend« mit in die digitale Zukunft! Als das IESE in den 1990er Jahren gegründet wurde, lag der Fokus auf dem Software Engi- neering und auch am Institut auf dem Thema Softwareprozesse. Danach verschoben sich die Anforderungen sukzessive, denn man kehrte wieder mehr zu technologieorientierten Fragestellungen zurück. Heute beschäftigen wir uns vor allem mit sehr großen, vernetzten Systemen, die man nicht mehr eindeutig einer Disziplin zuordnen kann. Und die Vernetzung ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Transformation. Außerdem kommt dem Innovation Enginee- ring eine ganz neue Bedeutung zu, denn auch die Anforderungen unserer Kunden werden immer komplexer, sodass wir in Kreativwork- shops gemeinsam mit den Unternehmen erst einmal erarbeiten, wo der Schuh drückt und welche Herausforderungen bestehen. Immer mit dem Ziel vor Augen, ein optimales Leis- tungspaket zu schnüren und den Kunden fit für seine digitale Zukunft zu machen! Natürlich kann man diesen großen Themen- komplex »Systems Engineering« mit neuarti- gen Technologien und neuartigen Geschäfts- prozessen – querschneidend durch eine Vielzahl von Disziplinen – als einzelnes Institut nicht zufriedenstellend bearbeiten. Deshalb muss man Schwerpunkte setzen und es macht Sinn, diese Schwerpunkte auf bereits vorhan- dene Kompetenzen abzustützen. Wir haben uns die vier Fokusthemen »Digitale Ökosysteme«, »Dependable AI«, also verläss- liche Künstliche Intelligenz, »Virtual Engi- neering«, das heißt die Virtualisierung in der Entwicklung von Systemen, sowie »System- modernisierung« ausgewählt. Damit adressie- ren wir ein jeweils relevantes Thema, in dem unseres Erachtens sowohl wissenschaftliche Herausforderungen stecken, als auch Märkte, die darauf warten, dass entsprechende Lösun- gen zur Verfügung gestellt werden. Mit ande- ren Worten, diese Systems-Engineering-The- men passen zu uns, weil sie unsere Expertise aufnehmen; sie passen aber auch zu den Herausforderungen dessen, was im Systems Engineering in der Zukunft passieren wird! Mehr dazu erfahren Sie in unserer Titelstory oder in unserer Podcast-Reihe »MORGEN DENKER«. Herzliche Grüße Peter Liggesmeyer 5

Smart Farming 3 Fragen an August Altherr, Retired Director – John Deere European Technology Information Centre ......................................................................... 48 Ein Emoji sagt mehr als tausend Worte ............................................................. 49 Highlights 25 Jahre Fraunhofer IESE ................................................................................... 52 Unser Weg in die digitale Zukunft ..................................................................... 58 Gesammelte IESE-Highlights ............................................................................. 60 Projekte ............................................................................................................... 66 IESE im Überblick Über das Fraunhofer IESE .................................................................................. 72 Das Fraunhofer IESE macht Unternehmen fit für die digitale Zukunft! ............... 74 Das Institut in Zahlen ........................................................................................ 76 Wir denken New Work ganzheitlich .................................................................. 78 Fraunhofer-Power bündeln ............................................................................... 81 Die Fraunhofer-Gesellschaft .............................................................................. 84 Impressum ............................................................................................................. 85 Inhalt 7

Leistungen anforderungsgerecht bündeln Das Fraunhofer IESE setzt den Fokus auf derzeit beson- ders aktuelle, dringende und komplexe Herausforderungen rund um das Thema Software und bündelt entsprechende Leistungen: AI Digitale Ökosysteme Das IESE unterstützt Kunden bei der Positionierung zu Digi- talen Ökosystemen und zur Plattformökonomie sowie bei der Etablierung erfolgreicher Digitaler Ökosysteme. Dependable AI Den Einsatz von KI-Tech- nologien auch in kritischen Anwendungen ermög- lichen – das IESE kümmert sich gemeinsam mit seinen Kunden darum, die richtigen Use Cases zu finden und verlässliche KI-Systeme zu entwickeln. Digitaler Zwilling (VE) Mit Virtual Engineering (VE) und Digitalen Zwillingen hilft das IESE Unternehmen, virtuelle Testumgebungen zu schaffen, die flexibler und kostengünstiger der zuneh- menden Komplexität von Systemen begegnen. Systemmodernisierung Das IESE unterstützt Unter- nehmen dabei, ihre Systeme für die Zukunft fit zu machen. Von der unabhängigen Analy- se über die Einführung neuer Technologien bis hin zu einer strategischen Neuausrichtung. 11

Titelstory Innovation Engineering Wie aus kreativen Ideen Innovationen werden Dr. Marcus Trapp, Department Head Digital Innova- tion Design am Fraunhofer IESE, hat mit über 100 durchgeführten Projekten bereits viel Erfahrung im Bereich Innovation Engineering gesammelt. Außer- dem ist er der IESE-Experte, wenn es darum geht, Kreativworkshops durchzuführen. Im Interview liefert er einen Einblick, was eine Innovation ausmacht und wie der Engineering-Prozess zur Umsetzung einer Idee eingesetzt werden kann. Was ist eine Innovation und welche Arten von Innovationen gibt es überhaupt? Vorweg ist es erst einmal wichtig zu sagen, was »Innovation« überhaupt bedeutet. Der Begriff wird häufig verwechselt mit dem englischen Wort »invention«, was im Deutschen »Erfin- dung« heißt. Doch eine tolle Idee für eine Erfindung ist nicht automatisch eine Innovation! Bei einer wahren Innovation hat eine große Gruppe von Personen einen Nutzen in der Erfin- dung erkannt, akzeptiert diese und verwendet sie auch. Erst dann wird die Erfindung zur Innovation. Welche Arten von Innovationen gibt es? Auf der einen Seite können existierende Produkte oder Services eine Dimension besser gemacht werden. Auf der anderen Seite gibt es noch die »radikale Innovation«. Darunter fallen Innovationen, die eine ganze Branche revolutionieren können und sich oft durch neue Geschäftsmodelle auszeichnen. Wir vom Fraunhofer IESE begleiten in beiden Innovationsarten Firmen dabei, ihre Idee zur Innovation umzusetzen. Natürlich ist das bei einer radikalen Innovation um einiges komplexer. Was versteht man unter Innovation Engineering? Was man mithilfe des Innovation Engineerings macht, ist, inge- nieursmäßig an den Prozess heranzugehen. Mit verschiedenen professionellen Prinzipien, Techniken, Methoden und Werk- zeugen wird das Finden und Auswählen von geeigneten Ideen sowie das Umsetzen der Innovation unterstützt. Das Ziel ist es, dass tatsächlich aus einer Idee eine Innovation wird und der Prozess dorthin durch das Innovation Engineering beschleunigt wird. In der digitalen Welt ist der Innovationszyklus – also die Geschwindigkeit, in der neue Innovationen von der Gesell- schaft erwartet werden – viel schneller geworden. Daher befinden sich auch die Unternehmen in Zugzwang, immer häufiger neue Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen. Wieso zählt Innovation Engineering – gemeinsam mit Software- und Systems-Engineering – zu den Kernleistungen des IESE? Diese Frage lässt sich ganz klar beantworten, denn in fast jedem unserer Projekte spielt Innovation Engineering eine Rolle, auch wenn es nicht immer explizit so genannt wird. Seit über zehn Jahren beschäftigen wir uns schon systematisch mit dem Themenfeld, weil es die Basis für viele Softwareprojekte bildet. Damit spielt Innovation Engineering eine ebenso wichti- ge Rolle wie die reine Softwareentwicklung. Es gibt aber viele Kunden, die diese Ideenentwicklung nicht dem klassischen Software- und Systems-Engineering zuord- nen. Da wir diesen Kunden verdeutlichen möchten, dass wir vom Fraunhofer IESE sie auch schon in der frühen Phase des Engineering-Prozesses unterstützen können, haben wir den Begriff »Innovation Engineering« explizit in unser übergreifen- des Leistungsportfolio aufgenommen. Für welche Branchen eignet sich das Innovation Engineering besonders? Innovation Engineering ist komplett branchenunabhängig. Wir haben Projekte dazu schon in sehr vielen verschiedenen Bran- chen durchgeführt, z.B. in der Finanz- oder Automobilbranche, aber auch in den Bereichen Kühltechnik, Landwirtschaft, Luft- fahrt, Chemie oder Retail waren wir schon unterwegs. In diesen frühen Phasen der Ideenentwicklung ist man nicht nur unabhängig von der Branche, sondern auch softwareunab- hängig. Aber in der heutigen Zeit liegt die Wahrscheinlichkeit, dass wir zu einer Innovation kommen, die zumindest einen gewissen Softwareanteil besitzt, bei nahezu 100 Prozent. Soft- ware ist der Innovationstreiber Nummer 1 überhaupt! 13

die »Tangible Ecosystem Design«-Methode. Damit wird die Gestaltung von Digitalen Öko- systemen mithilfe von Playmobil®-Spielfiguren für unsere Kunden greifbar – auf Englisch: »tangible«. Was ist das Ergebnis des Workshops und wie geht es für die Unternehmen weiter? Ziel ist es, im Projektteam geeignete Lösungs- ideen zu der Problemstellung des Kunden aus- zuarbeiten. Aber ich möchte noch betonen: Beim Innovation Engineering geht es um mehr als nur den reinen Workshop, denn es geht vielmehr darum, die Kunden tatsächlich zu begleiten – von der Entwicklung einer Idee bis zur Markteinführung der Innovation. Nach dem Workshop ist die Arbeit nicht zu Ende, denn nun müssen die ausgearbeite- ten Ideen im Unternehmen vorangetrieben werden. Je nachdem, um welches Produkt es sich handelt, kann sich der Innovation-Engi- neering-Prozess über Monate oder gar Jahre hinziehen – vor allem, wenn ein komplett neues Geschäftsmodell aufgebaut wird. Aber der Vorteil für die Kunden liegt auf der Hand: Durch die Umsetzung innovativer Lösungen bleiben sie langfristig wettbewerbs- und zukunftsfähig. Wie bringt sich das IESE im Nachgang zu den Workshops ein? Je mehr die Umsetzungsidee etwas mit Soft- ware zu tun hat, desto intensiver können wir Expert*innen des Fraunhofer IESE die Unternehmen bis zu ihrer finalen Lösung unterstützen. Beispielweise könnte das bedeuten, dass wir einen Digitalen Zwilling aufsetzen oder einen KI-Algorithmus entwickeln, der überprüft, ob die entworfene Lösung auch das tut, was sich der Kunde wirklich wünscht, oder ob die rich- tigen Daten zur Verfügung stehen. Wir helfen Unternehmen aber auch bei der Gestaltung einer Benutzerschnittstelle oder beim Aufbau einer neuen Plattform für ein Digitales Öko- system. Wir decken den ganzen Lebenszyklus im Software Engineering ab! Titelstory Wie gestaltet man spielerisch ein Digitales Ökosystem? Mit der TED-Methode des Fraunhofer IESE! Digitale Ökosysteme sind komplexe Konstrukte, die für viele Unternehmen schwer zu fassen sind. Mit der »Tangible Ecosystem Design« (TED)-Methode wird die Gestaltung von Digitalen Ökosystemen greifbar (Englisch: »tangible«). In einem interaktiven Workshop mit verschiedenen Plattform-Playern (Stakeholdern) unterstützt das Fraunhofer IESE die Modellierung eines Ökosystems mithilfe von Playmobil®-Spielfiguren – einschließlich der Plattform, ihrer Dienste und ihrer Akteure. Das ist ein erster wichtiger Schritt, um neue digitale Dienste ganzheitlich zu denken. Wie ein solcher Workshop zur Konzeption eines Digitalen Ökosystems im Detail abläuft? Das erfahren Sie in Folge 7 des MORGEN DENKER-Podcasts! MORGEN DENKER 15

Titelstory Digitale Ökosysteme Mehrwert für Unternehmen durch die Vernetzung von Organisationen, Menschen und IT-Systemen Dazu im Interview: Dr. Matthias Naab, Division Manager Digital Ecosystem Engineering am Fraunhofer IESE » Was wäre ein konkretes Beispiel für ein Digitales Ökosystem? Digitale Plattformen wie Netflix, Booking.com oder Amazon Market- place haben ihre jeweilige Branche auf den Kopf gestellt. Aktuell kommt die Großzahl der erfolgreichsten Digitalen Ökosysteme allerdings aus dem Silicon Valley und zunehmend auch aus China. Zudem richten sie sich meist direkt an die Endkunden (B2C). Aber es besteht viel Potenzial für weitere Digitale Öko- systeme – insbesondere im Geschäft zwischen Unternehmen (B2B). Gerade hier liegt traditionell die Stärke der deutschen Wirtschaft. Das Fraunhofer IESE unterstützt Unternehmen ganz- heitlich, sich auch in Deutschland als Player in dieser Sparte zu etablieren. Was ist ein Digitales Ökosystem und aus welchen Elementen besteht es? Digitale Ökosysteme sind soziotechnische Systeme. Das bedeutet, ein Digitales Ökosys- tem ist mehr als ein reines IT-System. Es ist die Vernetzung zwischen IT-Systemen, Organisati- onen, Menschen und Daten, die im Fokus und in der Natur von Digitalen Ökosystemen liegt. Den Kern eines Digitalen Ökosystems bildet ein Service, der – im Optimalfall – einen Mehrwert für viele Menschen liefert. Dieser Ökosystem-Service wird auf einer digitalen Plattform angeboten, über die Unternehmen und Menschen interagieren können. In diesem Zusammenhang verwendet man auch häufig den Begriff »Plattformökonomie«. Wichtig ist, dass die Teilnehmer einen leichten Zugang zu dieser Plattform haben und einen persön- lichen Nutzen aus dem Digitalen Ökosystem ziehen können. Nur so wird es erfolgreich. Airbnb ist ein gutes Beispiel – die Plattform von Airbnb fungiert als eine Art Marktplatz, um die herum sich ein großes Ökosystem von Anbietern und Konsumenten gebildet hat. Airbnb vermittelt Unterkünfte zwischen priva- ten Anbietern und Reisenden. Dieser zentrale Service wird ausschließlich über die digitale Plattform erbracht. Sind Digitale Ökosysteme in allen Branchen sinnvoll? Grundsätzlich lautet die Antwort darauf: Ja! Es können in jeder Branche Digitale Ökosys- teme initiiert werden und es können sogar mehrere als Konkurrenten in einer Branche koexistieren. Wie bei Apple und Google, die mit iOS und Android zwei konkurrierende Digitale Ökosysteme aufgebaut haben. Innerhalb einer Branche können viele verschie- dene Arten von Digitalen Ökosystemen ent- stehen. Im Bereich Mobilität bietet das Digitale Ökosystem Uber einen Fahrdienst an, während Datenökosysteme – wie die von Caruso oder Otonomo – sich darum kümmern, Telematik- daten über das Digitale Ökosystem an Daten- abnehmer zu liefern. Welche Chancen ergeben sich dadurch für Unternehmen? Zum einen gibt es die Unternehmen, die Digi- tale Ökosysteme aufbauen und ihren Service anbieten. Zum anderen gibt es die Unter- nehmen, die sich als Teilnehmer an einem Digitalen Ökosystem beteiligen. Wir geben nicht nur gute Ratschläge, sondern krem- peln auch die Ärmel mit hoch, um unseren Kunden einen Wettbewerbs- vorteil zu verschaffen.« Ihr Ansprechpartner Dr. Matthias Naab Division Manager Digital Ecosystem Engineering Tel. +49 631 6800-2249 matthias.naab@ iese.fraunhofer.de 17

Übrigens... Was haben Digitale Ökosysteme mit der Natur zu tun? Digitale Ökosysteme sind in vielerlei Hinsicht von der Natur inspiriert. Der Begriff »Ökosystem« stammt aus der »Ökologie« und bezeichnet die Wechselbeziehungen zwischen Organismen und ihrer natürlichen Umwelt. Dieser Begriff wurde bewusst für die digitale Welt übernommen. Denn: Auch in Digitalen Ökosystemen agieren Teilnehmer in einem bestimmten Umfeld miteinander und tauschen sich in Geschäftsbeziehungen aus. Sowohl in der natürlichen als auch in der digitalen Variante besteht ein Öko- system nicht aus einem einzigen Individuum, sondern erst mit einer gewis- sen Masse an Teilnehmern kann das Ökosystem existieren – und in Balance bleiben. In der Natur handelt es sich überwiegend um Pflanzen und Tiere, in einem Digitalen Ökosystem können das z.B. Menschen, Unternehmen, Dienstleistungen, Produkte oder Daten sein. Ein Beispiel für ein menschengemachtes, natürliches Ökosystem im Vergleich zum Digitalen Ökosystem: Ein angelegter Tümpel mit seinen Pflanzen zieht zunächst Fliegen an, dann kommen weitere Insekten hinzu. So entsteht eine Nahrungsgrundlage, die Frösche anlockt. Entsprechend sammeln sich immer mehr Tiere an, die am Tümpel gemeinsam leben. Bei einem Digitalen Ökosystem bildet eine Plattform mit einem Ökosystemdienst die technische Basis, über die sich nach und nach Nutzer an dem Ökosystem beteiligen können. Je größer und bekannter ein Digitales Ökosystem wird, desto attraktiver wird es und desto mehr Teilnehmer kommen hinzu. Ein Digitales Ökosystem braucht aber typischerweise aktiven Anschub: Man muss sich sehr explizit um die ersten Teilnehmer kümmern, sonst wird es nichts. Ebenso wie in der Natur wird auch in der Informatik der Begriff der Evolu- tion verwendet. So ist ein Ökosystem, auch ein digitales, von vielen äuße- ren Einflussfaktoren abhängig. Wenn das Gleichgewicht eines Ökosystems gestört ist, kann es nicht länger existieren und stirbt aus. Im natürlichen Ökosystem hängt das häufig mit dem Nahrungsangebot zusammen. Aber auch im Digitalen Ökosystem bildet ein ausreichendes Angebot an Produk- ten und Services und die Nachfrage danach ein zentrales Element für den Fortbestand des Ökosystems. Oder es kann passieren, dass ein Ökosystem seine Attraktivität verliert und folglich auch seine Nutzer abwandern. Sozia- le Netzwerke, die ihre Follower verlieren, sind Beispiele für Digitale Ökosys- teme, die aus dem Gleichgewicht geraten sind und allmählich verschwinden. 19

Titelstory Im Projekt »Smart MaaS« wurde ein Digitales Ökosystem für Mobilitätsangebote entwickelt. Nachdem die Beiträge der einzelnen Partner definiert und aufeinander abge- stimmt worden waren, bewertete das Fraunhofer IESE das Gesamtkonzept. Dabei prüften die Expert*innen sowohl den Wert des Ökosystems für alle betei- ligten Akteure als auch die Konsistenz der getroffenen Entscheidungen. Neues Digitales Ökosystem erleichtert die Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle Das Konzept eines Digitalen Ökosystems für Mobility as a Service auf Basis der B2B-Plattform ermöglicht es Unternehmen aus dem Mobilitätsbereich nun, auf den Anwendungen der jeweils anderen Plattformteilnehmer aufzubauen. Dadurch können kontinuierlich neue Geschäftsmodelle geschaffen werden. Außerdem können bisher isolierte Daten über die Plattform als standardkonfor- me Web-Services sicher miteinander vernetzt und vermarktet werden. Alle wichtigen Informationen sind in dem entwickelten Konzept enthalten und können von Softwarearchitekten, Vertragsabteilungen oder dem Produktma- nagement weiterbearbeitet und umgesetzt werden. Mit der neuen Serviceplatt- form findet jeder das passende Mobilitätsangebot. Über Smart MaaS Fördergeber: Bundesministerium für Wirt- schaft und Energie Fördersumme: ca. 3,8 Mio. € Laufzeit: 04/2018 – 03/2021 Projektpartner: Fraunhofer IESE, FIWARE, Cleopa, Better Mobility, DFKI SIE HABEN EINE HERAUSFORDERUNG FÜR UNS? Sprechen Sie uns an! Dr. Karina Barreto Villela Project Manager karina.villela@ iese.fraunhofer.de 21

Dependable AI Wie das Fehlverhalten von KI beherrscht werden kann Dazu im Interview: Dr. Jens Heidrich, Division Manager Smart Digital Solutions am Fraunhofer IESE Künstliche Intelligenz (KI) wird uns in Zukunft noch viel häufiger begegnen, und das insbesondere in kritischen Anwendungsfeldern wie autonomen Systemen, Industrie 4.0 oder Medizin- technik. Hier spielt Dependable AI – also die Beherrschung des Risikos von Fehlverhalten – eine wichtige Rolle. Das Fraunhofer IESE unterstützt Unter- nehmen beim Engineering verlässlicher KI-Systeme und begleitet sie über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Was bedeutet der Zusatz »Dependable« in Bezug auf KI? Die »Dependability«, auf Deutsch »Verlässlich- keit«, eines KI-Systems ist die Fähigkeit, nicht- akzeptable Fehler zu vermeiden. Betrachten wir beispielsweise ein autonomes Fahrzeug: Man würde natürlich auf jeden Fall vermeiden wollen, dass das Fahrzeug ein Kind, das plötz- lich im Straßenverkehr auftaucht, nicht richtig erkennt und es zu fatalen Folgen kommt. Wir möchten also eine sichere KI, die in einer solchen Situation richtig reagiert. Das heißt, unter Dependability verstehen wir alle Eigen- schaften, die die Verlässlichkeit des KI-Systems betreffen. Mit Dependable AI sind somit alle KI-Systeme gemeint, die so konstruiert sind, dass sie tatsächlich im Sinne dieser Definition verlässlich sind. Welchen Schwerpunkt setzt das IESE im Themenfeld Dependable AI? Am Fraunhofer IESE legen wir einen besonde- ren Fokus auf die Absicherung der Künstlichen Intelligenz bzw. die funktionale Sicherheit, also die Safety des KI-Systems. Ziel ist es, Fehler zu vermeiden, die eine Gefahr für Leib und Leben darstellen. Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es für verlässliche KI-Systeme? Es gibt sehr viele Chancen und Möglichkeiten in diesem Bereich. Beispielsweise ist KI ein Enabler für neue Produkte, die ohne Künst- liche Intelligenz gar nicht umgesetzt werden könnten. Ohne KI gäbe es weder autonomes Fahren noch Industrie 4.0. Viele KI-Systeme basieren auf Maschinellem Lernen. Diese Methode bietet zahlreiche Einsatzmöglich- keiten: In der Medizin können mithilfe von KI zum Beispiel Bilddaten analysiert werden, um eine gewisse Vordiagnostik durchzuführen. Die Möglichkeiten des Einsatzes von KI-Syste- men sind fast unbegrenzt – im Prinzip zählen wir dazu alles, was Smart X ist. So bezeichnen wir das beim IESE, wobei das X dabei beliebig ersetzt werden kann: Smart Mobility, Smart Health, Smart City, Smart Farming oder vieles mehr. All diese Systeme aus unterschiedlichen Themenfeldern können mit einer gewissen Intelligenz ausgestattet werden. Abgesehen von neuen Produkten für smarte Anwendungsfelder – wie sind KI-Systeme noch einsetzbar? Es gibt auch KI, die existierende Prozesse optimiert, wie es beispielsweise bei Predictive Maintenance der Fall ist, das heißt bei voraus- schauender Wartung. Durch die intelligente Vorhersage, wann eine Maschine ausfällt, läuft der gesamte Produktionsprozess viel effi- zienter. Das zeigt, dass verlässliche KI-Systeme auch viele Chancen für Industrieunternehmen mit sich bringen. Titelstory » Verlässliche KI erfordert mul- tidisziplinäre Expertise. Und die bringen wir vom IESE mit!« Ihr Ansprechpartner Dr. Jens Heidrich Division Manager Smart Digital Solutions Tel. +49 631 6800-2193 jens.heidrich@ iese.fraunhofer.de 23

Das IESE wandte im IAV-Projekt die Uncertainty-Wrapper-Architektur auf KI-Komponenten an. Projekt IAV GmbH – KI-Modell mit verlässlichen Unsicherheitsabschätzungen In dem bilateralen Technologietrans- ferprojekt mit der IAV GmbH kam der »Uncertainty Wrapper« des Fraunhofer IESE zum Einsatz, um den situationsspe- zifischen Grad an Unsicherheit zuverläs- sig abzuschätzen. Umgang mit unvermeidlicher Restunsicherheit bei KI-Modellen Zur effektiveren Bewältigung regelungstech- nischer Aufgaben beinhalten IAV-Produkt- lösungen aus dem Bereich des Automotive Engineerings zunehmend Komponenten, die auf maschinellen Lernverfahren und Künstli- cher Intelligenz (KI) beruhen. Solche Verfahren kommen insbesondere dann zum Einsatz, wenn Zusammenhänge im Voraus nicht voll- ständig spezifiziert werden können, sondern anhand von Daten erlernt werden müssen. Daher verbleibt auch nach intensiver Prüfung solcher Komponenten eine Restunsicherheit bezüglich des Auftretens fehlerhafter Ergeb- nisse in bestimmten Situationen. Einsatz des »Uncertainty Wrappers« des Fraunhofer IESE zur verlässlichen Unsicherheitsabschätzung Die am Fraunhofer IESE entwickelte »Uncer- tainty-Wrapper«-Architektur und -Analyse- methodik erlaubt es, diesen situationsspezi- fischen Grad an Unsicherheit zuverlässig abzuschätzen und legt damit eine verlässliche Grundlage für Entscheidungen zur Entwick- lungszeit wie auch zur Laufzeit. So lassen sich beispielsweise schon während der Entwicklung bestimmte Arten von Situa- tionen mit erhöhter Unsicherheit identifizieren und durch konkrete Designentscheidungen mitigieren. Zur Laufzeit können verlässliche und zugleich situationsspezifische Unsicher- heitsinformationen beispielsweise im Rahmen eines dynamischen Risikomanagements genutzt werden. So lässt sich unter anderem eine höhere Performanz oder Verfügbarkeit der Normalfunktion erzielen, da bei ihrer Absi- cherung nicht durchgängig auf Worst-Case- Abschätzungen zurückgegriffen werden muss. Die »Uncertainty-Wrapper«-Architektur adressiert hierbei alle drei Arten von Unsi- cherheitsquellen im entsprechenden Scha- lenmodell, d.h. Unsicherheitsfaktoren in Bezug auf das Modell, die Eingabe und den Anwendungskontext. Transfer des Know-hows in die industrielle Praxis Im Rahmen eines bilateralen Technologie- transferprojekts wandte das Projektteam die IESE-Methodik gemeinsam mit der IAV GmbH auf eine bestehende KI-Komponente an. In einer Reihe von Workshops gaben die IESE-Expert*innen ihr Know-how anhand kundenspezifischer Fragestellungen und vieler Hands-on-Trainingsmöglichkeiten an die Teil- nehmenden weiter. Über die IAV GmbH Sitz: Berlin Anzahl Mitarbeiter: ca. 8.000 (2019) Branche: Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie SIE HABEN EINE HERAUSFORDERUNG FÜR UNS? Sprechen Sie uns an! Dr. Michael Kläs Data Scientist michael.klaes@ iese.fraunhofer.de 25

Virtual Engineering Digitaler Zwilling optimiert reale Systeme durch Simulationen Dazu im Interview: Dr. Thomas Kuhn, Division Manager Embedded Systems am Fraunhofer IESE In der Welt der eingebetteten Systeme, die z.B. die Notbremsfunktion eines Fahrzeugs steuern, spielt das Testen von neuen Softwarearchitekturkonzepten eine grundlegende Rolle. Dieses Testen würde normalerweise mithilfe von teuren Prototypen erfolgen. Mit Virtual Engineering werden diese durch Digi- tale Zwillinge ersetzt – wodurch Unter- nehmen bares Geld sparen können. Gerade bei kritischen Funktionen, wie bei hochautomatisierten oder autonomen Fahrfunktionen, ist das sehr wichtig. Diese Funktionen müssen mit einer hohen Anzahl von gefahrenen Kilometern getestet werden – man geht hier von ca. 10 Millionen Kilometern pro Softwareänderung aus. Das schafft man natürlich nicht mit realen Fahrzeugen. Die Lösung sind Digitale Zwillinge mit simulierten Umgebungen. Was versteht man unter Virtual Engineering? In welcher Branche kommt der Digi- tale Zwilling verstärkt zum Einsatz? Beim Virtual Engineering werden digitale Abbilder von Systemen erstellt. Das schließt alle Geräte mit ein, auch die Softwarefunktio- nen, die Umgebung oder die Nutzer. Ich kann das mal am Beispiel eines bremsenden Autos erläutern: Beim Bremsen greifen mittlerweile viele verschiedene Systeme ineinander. Eines davon ist das Antiblockiersystem, das dafür sorgt, dass die Reifen beim Bremsen nicht blockieren. Aber wenn man beim Auto auf die Bremse tritt, muss sichergestellt werden, dass das Auto auch tatsächlich bremst und nicht aufgrund eines Softwarefehlers weiter- fährt. All diese Systeme und Szenarien werden mithilfe des Virtual Engineerings digital abgebildet. Wie werden solche digitalen Abbilder erstellt? Wir nutzen hierfür Digitale Zwillinge! Dadurch können die Systeme virtuell getestet werden. Daten werden aus der Realität gesammelt und anschließend in die virtuelle Welt zurückge- führt. Damit können komplexe Systeme früh- zeitig untersucht und evaluiert werden. Im Moment ist der Digitale Zwilling ganz stark im Bereich der Produktion präsent. Dort werden digitale Abbilder von Produktions- prozessen erstellt, um diese zu optimieren. Beispielsweise kann auf diese Weise frühzeitig erkannt werden, wann ein System gewartet werden muss. Auch bei der Dokumentationspflicht in der Produktion können Digitale Zwillinge unter- stützen. Aufgetretene Fehler sind punktgenau zurückzuverfolgen, wenn die Fertigungsschrit- te inklusive aller Geräte und Prozesse in einem digitalen Abbild erfasst wurden. Damit kann sichergestellt werden, dass z.B. eine Schrau- be am Fahrersitz richtig befestigt wurde und dieser sich nicht bei einem Unfall löst. Abgesehen von der Produktion – was wären weitere Einsatzmöglichkeiten? Es gibt mittlerweile sehr viele Einsatzmöglich- keiten, z.B. im Bereich der Gebäudewirtschaft oder Infrastruktur. Dabei werden Digitale Zwil- linge genutzt, um den Zustand von Brücken oder Bauwerken zu überwachen. Titelstory » Mit unseren virtuellen Prüf- ständen sparen Unternehmen bares Geld.« Ihr Ansprechpartner Dr. Thomas Kuhn Division Manager Embedded Systems Tel. +49 631 6800-2177 thomas.kuhn@ iese.fraunhofer.de 27

Mit FERAL können Fahrfunktionen simuliert werden. Das sagt die Wirtschaft! Projekt Robert Bosch GmbH: Virtuelle Validierung von Steuergeräte-Netzwerken Bosch sichert elektronische Steuergeräte mit FERAL Um das System in ein Gesamtmodell zu integrieren, versah Bosch die virtuellen ECUs zunächst mit einer Schnittstelle. Bei den AUTOSAR-Komponenten wurden diese im MCAL Layer implementiert, sodass der Appli- kationscode nicht verändert werden musste. Simulatoren für die Fahrzeugdynamik wurden mittels bestehender Simulink- und FMI- Schnittstellen geladen. Simulationsmodelle für Fahrzeugbusse (hier wurden CAN und Flexray genutzt) sind in FERAL bereits enthalten und konnten direkt verwendet werden. Das so entstandene Simulationssystem kann entsprechend ausgeführt werden und wird von der Simulations-Laufzeitumgebung mit Eingangsdaten stimuliert. Das integrierte Simulationssystem realisiert wiederum eine Co-Simulation, die die Fahrdynamik simuliert, während die Fahrfunktionen in der simulierten Umgebung ausgeführt werden. Ein solches Setup hat den Vorteil, dass mittels »virtueller Klemmen« das Systemverhalten an jeder Stelle beobachtet werden kann. Diese Daten können exportiert und analysiert werden. Gemeinsam mit der Robert Bosch GmbH realisierte das Fraunhofer IESE die vir- tuelle Integration und Validierung von Steuergeräten. Dazu wurde die IESE- Technologie FERAL eingesetzt. Das Potenzial virtueller Validierung von elektronischen Steuergeräten FERAL (FramEwork for Simulator Coupling on Requirements and Architecture Level) ist eine Co-Simulationsplattform für den vir- tuellen Test von Steuergeräten. Neben den Funktionen des Steuergeräts können auch die Einflüsse der Buskommunikation und der Zielplattform getestet werden. Dafür werden verschiedene Busse, Prozessoren und Gate- ways unterstützt. Bosch beauftragte beim Fraunhofer IESE eine Schnittstelle zu FERAL, um diese Plattform zukünftig für Tests während der Steuergeräteentwicklung einzusetzen. Die Herausforderungen lagen insbesondere in der Integration der einzelnen Systemkom- ponenten in ein einziges Simulationsmodell. Neben Simulationsmodellen für die Fahr- zeugdynamik und den Kommunikations- bussen wurden realer Steuergerätecode mit einem angepassten AUTOSAR-Treiber sowie Mockups von weiteren Steuergeräten genutzt. Gemeinsam erstellte das Projektteam ein Simulationsmodell, das wertvolle Aussagen zu Qualitätsaspekten wie Auslastung der Fahr- zeugbusse und Antwortzeiten liefern kann. » FERAL zeichnet sich durch seine hohe Flexibili- tät aus. Damit können wir zahl- reiche Aufgaben bewältigen.« Dr. Roland Samlaus, Teilprojektleiter für die Platt- formentwicklung Simulations- framework, Robert Bosch GmbH SIE HABEN EINE HERAUSFORDERUNG FÜR UNS? Durch den virtuellen Aufbau können auch kritische oder im realen Umfeld nur schwer erzeugbare Systemzustände leicht nachgestellt und ausgewertet werden. Bosch hat FERAL lizensiert, um weitere Aufgaben des Virtual Engineerings damit umzusetzen. Sprechen Sie uns an! Dr. Thomas Kuhn thomas.kuhn@ iese.fraunhofer.de 29

Systemmodernisierung Software erfolgreich in die digitale Zukunft bringen Dazu im Interview: Dr. Dominik Rost und Dr. Pablo Oliveira Antonino, Department Head Architecture-Centric Engineering und Department Head Virtual Engineering am Fraunhofer IESE Erfolgreiche Software lebt häufig länger als ursprünglich gedacht. Trotz kontinuierlicher Wartung wird oft ein Zustand erreicht, den Praktiker als »historisch gewachsen« bezeichnen. Das äußert sich auch in steigenden War- tungskosten und mangelnder Innova- tionsfähigkeit. Dann sollten Systeme modernisiert werden. Aber wie geht das? Hierbei unterstützen die IESE- Expert*innen Unternehmen. Was versteht man unter Systemmodernisierung? Rost: Bei Systemmodernisierungen stehen häufig mehr und andere Aspekte als nur die funktionale Weiterentwicklung eines Systems im Vordergrund: Wenn beispielsweise eine verwendete Technologie nicht mehr gepflegt wird, muss sie ausgetauscht werden, oder wenn das System Erwartungen nicht mehr gerecht wird, muss es intern und nach außen überarbeitet werden, oder man verändert sogar grundlegende Paradigmen. Wenn also die Benutzeroberfläche neu gestaltet wird, Produktionsanlagen mit Möglichkeiten zur Datensammlung ausgestattet werden oder sogar das Geschäftsmodell zu Software as a Service verändert werden soll, handelt es sich immer um eine Systemmodernisierung. Es gibt ganz viele unterschiedliche Gründe, warum man ein System modernisiert, aber es ist es immer so, dass das System dadurch fit für die Zukunft gemacht wird. – entweder bieten sie als Hauptgeschäft softwarebasierte Dienste an oder sie betrei- ben ein anderes Geschäft, aber die Systeme sind im Kern ihres Unternehmens verankert und sie verlassen sich auf die Software. Entsprechend müssen sich auch alle Unter- nehmen aus jeglichen Branchen früher oder später mit dem Thema Systemmodernisierung auseinandersetzen. Was sind die Herausforderungen bei der Systemmodernisierung? Antonino: Ich würde es zunächst so zusam- menfassen: Systemmodernisierung ist auf jeden Fall schwieriger, als Systeme neu zu bauen. Häufig ist es für Unternehmen eine Herausforderung, sich von Dingen zu lösen, an die sie sich gewöhnt haben – auch wenn sie nicht optimal funktionieren. Eine große Hürde liegt auch in der klaren Festlegung eines strategischen Ziels. Möchte ein Unter- nehmen nur technologisch etwas verändern oder die User Experience verbessern oder sogar sein Geschäftsmodell optimieren? Über diese grundsätzliche Zielstellung müssen sich die Unternehmen vorab Gedanken machen. Auch die Umsetzung der Systemmodernisie- rung ist häufig kompliziert, weil parallel etwas Neues entwickelt und integriert werden muss, während gleichzeitig bereits vorhandene Kom- ponenten weitergeführt werden. Im Sinne des Software Engineerings ist das schwieriger, als eine Software ganz neu zu entwickeln. Für welche Unternehmen sind Sys- temmodernisierungen relevant? Was sind die verschiedenen Aktivitä- ten der Systemmodernisierung? Antonino: Im Prinzip sind nahezu alle Unter- nehmen hochgradig von Software abhängig Rost: Nach Festlegung des Modernisierungs- ziels sollte zu Beginn der Modernisierung Titelstory » Verbesserung versus Neuent- wicklung – im Rahmen der Systemmo- dernisierung helfen wir, mit fundierten Analysen die richtige Ent- scheidung zu treffen.« Ihre Ansprechpartner Dr. Dominik Rost Department Head Architecture-Centric Engineering Tel. +49 631 6800-2243 dominik.rost@ iese.fraunhofer.de Dr. Pablo Oliveira Antonino Department Head Virtual Engineering Tel. +49 631 6800-2213 pablo.antonino@ iese.fraunhofer.de 31

Das sagt die Wirtschaft! Projekt FibuNet GmbH: Systemmodernisierung zur Web- Applikation durch User-Experience-Konzept, Architek- turdesign und Technologieauswahl FibuNet bietet eine Software für die Finanzbuchhaltung an, die über viele Jahre hinweg erfolgreich entwickelt wurde und bei mehr als 1.000 Kunden im Einsatz ist. Während die Software sich durch eine hohe Nutzerzufrieden- heit auszeichnet, ist der optische Auf- tritt eher konventionell und funktional gehalten. Aus diesen Gründen hat sich FibuNet dazu entschieden, gemeinsam mit dem Fraunhofer IESE ihre Software durch die Entwicklung eines Web- Clients zu modernisieren. Fraunhofer IESE optimierte techni- sche und visuelle Komponenten der FibuNet-Software Um eine Grundlage für die Migration zu einem Web-Client zu schaffen, unterstütz- te das Fraunhofer IESE FibuNet sowohl aus gestalterischer als auch technischer Perspek- tive. Die Basis für die Erarbeitung entspre- chender Konzepte war ein Walkthrough mit den realen Anwendern der Software. Darauf aufbauend entwickelte das Expertenteam des IESE ein User-Experience (UX)-Konzept mit Interaktionsdesign und Visual Design für den neuen Web-Client. Darüber hinaus bereitete das Fraunhofer IESE die Migration zu einem Web-Client aus technischer Sicht vor. Durch die Ableitung von geeigneten Kriterien, das Sammeln von Hintergrundinformationen sowie die Prototypisierung und Beurteilung der in Frage kommenden Technologien schufen die IESE-Expert*innen die Grundlage für eine verlässliche Auswahl einer geeigneten Webtechnologie. Weiterhin betrachteten sie die Auswirkungen der Migration auf die Architekturkonzepte des Clients, um sicherzustellen, dass die wichtigs- ten Qualitätsanforderungen nachhaltig erfüllt werden. Sichere Basis für die Umsetzung eines Web-Clients geschaffen FibuNet führte die Bewertung der Kandida- ten für das technische Framework selbst zu Ende und wählte damit eine Technologie aus. Basierend darauf und auf dem entwickelten UX-Konzept haben FibuNet und das Fraunho- fer IESE gemeinsam mit der Modernisierung der Erfolgssoftware begonnen. »Wir können uns nicht vorstellen, wer uns mit vergleichbar fundiertem Technologieverständnis, so vielschich- tigen Anwendungserfahrungen und gleichzeitig mit neutraler Sicht ähnlich gut hätte unterstützen können wie das Fraunhofer IESE.« Ralf Graap, Geschäftsführung, FibuNet GmbH Titelstory Titelstory Über die FibuNet GmbH Sitz: Kaltenkirchen Anzahl Mitarbeiter: 36 Branche: Finanzsoftware SIE HABEN EINE HERAUSFORDERUNG FÜR UNS? Sprechen Sie uns an! Dr. Dominik Rost dominik.rost@ iese.fraunhofer.de 33

IESE im Trend Gerhard Schaller, Director Digitaliza- tion Operations bei der ZF Division Electrified Powertrain, schildert seine Erfahrungen mit BaSyx als Enabler der wandelbaren Produktion: Was ist das übergeordnete Ziel beim Einsatz von BaSyx? Das Wichtigste ist die Wandelbarkeit der Produktion. Wer letztlich auf Wandelbarkeit vorbereitet ist, der schafft auch schneller die Umstrukturierung von einem klassischen Pro- dukt zu einem neuen Produkt. Das Projekt »BaSys überProd« macht ab sofort das »Plug & Produce«-Verfahren möglich. Das heißt: Fertigungsanlagen, die zuvor für eine neue Produktherstellung aufwendig in Betrieb genommen werden mussten, lassen sich mit- hilfe der Verwaltungsschale in kürzester Zeit umstellen. Die Verwaltungsschale liefert dabei sämtliche Geräteinformationen per Knopf- druck, sodass das Gerät zuerst im Digitalen Zwilling simuliert und anschließend unmittel- bar aktiviert werden kann. Wie wirkt sich das konkret auf die Produktion aus? Die Middleware ermöglicht es uns, die gesamte Produktion zu digitalisieren – von der Produktänderung über eine virtuelle Inbetrieb- nahme bis hin zur Produktionsausführung. Der Vorteil ist, dass dadurch die Inbetriebnahme einer neuen Produktionslinie um etwa 30 Pro- zent schneller wird. Und Zeit ist Geld! Ein Beispiel für die Zeitersparnis: Unser Anla- genprototyp, der im Werk in Saarbrücken steht, verdeutlicht diese Entwicklung. Für eine solche Anlage, die wir früher mit konven- tioneller Technologie in Betrieb genommen haben, benötigten wir normalerweise 14 Tage, weil wir SPS-Programmierer brauchten und die Anlage integrieren mussten. Neulich haben wir dafür zehn Minuten gebraucht – dann ist die Anlage gelaufen. Das ist eine Umstellung wie vom klassischen Nokia-Handy zum iPhone. Mit dem »Plug & Produce«-Verfahren stellt die ZF im Demonstrator ihre Fertigungsanlage in kürzester Zeit um. 37

IESE im Trend Zum Hintergrund der BaSys-Forschungsreihe Dem aktuellen Forschungsvorhaben BaSys überProd gingen mehrere – zum Teil abgeschlossene – Projekte voran, darunter die Kernprojekte BaSys 4.0 und BaSys 4.2. Erstgenanntes war im Juli 2016 gestartet und nach drei Jahren Laufzeit abgeschlossen; letzteres befin- det sich derzeit noch in der Anwendung. Dazu kommen zahlreiche Satelliten, die sich auf spezifische Anwen- dungskontexte fokussieren. Dieser Problematik nahm sich das Fraunhofer IESE gemeinsam mit 14 anderen Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft an und entwickelte im Rahmen des BMBF- geförderten Projekts BaSys 4.0 die Open-Source-Middle- ware Eclipse BaSyx. Die Basistechnologie ermöglicht es Firmen, mithilfe des Einsatzes der Verwaltungsschale alle erforderlichen Dienste der Fertigung bereitzustellen und miteinander zu verknüpfen. Auf diese Weise können Produktionsschritte noch vor ihrer Durchführung virtuell erprobt werden, um so mögliche Fehlerquellen früh- zeitig auszumerzen. Daneben lässt sich die Produktion gezielt optimieren, genauere Prognosemöglichkeiten können abgegeben werden und die Fertigung kann per- manent überwacht und kontrolliert werden. Was es mit den beiden Projekten auf sich hat Während in der physischen Maschinenwelt einheitliche Standards und Normen längst zum Alltag gehören, ist die digitale Welt noch weit von solchen Grundsätzen entfernt. Produktionsdaten werden von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich strukturiert und sind somit nicht miteinander kompatibel. Aufbauend auf diesem Erfolg schloss das Bundesmi- nisterium für Bildung und Forschung unmittelbar nach Abschluss des Projekts BaSys 4.0 im Sommer 2019 das Vorhaben BaSys 4.2 an. Dieses umfasst die übergreifen- de Modellierung und Optimierung der Fertigung – von Prozessen über Geräte bis hin zu Produkten. Ein Fokus liegt dabei auf der Entwicklung von Teilmodellen, die als digitale Modelle die Produktion definieren. ZUR BASYS-WEBSEITE: 39

IESE im Trend Plattform zur Massentestung soll Pandemiebekämpfung verbessern Mithilfe eines Testökosystems zum Nachweis des Coronavirus soll die Pandemiebekämpfung unterstützt werden. Im Projekt OPEN-POCT entwickeln das Fraunhofer- Institut für Mikrotechnik und Mikrosysteme IMM aus Mainz und das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE aus Kaiserslautern gemein- sam ein optimiertes Testökosystem zum Nachweis des Coronavirus. Ziel ist es, vor Ort Testungen (point-of- care, POC) auf PCR-Niveau zu ermöglichen und für die Massenanwendung praktikabel zu machen. Das Forschungsvorhaben wird vom Land Rheinland-Pfalz im Rahmen des europäischen Fonds für regionale Ent- wicklung (EFRE REACT-EU) gefördert. Bereits im März 2021 startete das Projekt OPEN-POCT »Aufbau eines administrativen und regulatorischen Ökosys- tems für eine skalierbare, intelligente und digitalisierte Open- Access-Schnelltestplattform zum Nachweis pandemischer Infektionserreger«. Im Fokus der Arbeiten steht perspektivisch die Entwicklung einer breit einsetzbaren, kostengünstigen und sensitiven Testmöglichkeit für jeden. Im Gegensatz zu Anti- genschnelltests besitzen PCR-Tests eine höhere Sensitivität und liefern damit genauere Testergebnisse. Zusammen mit einem sicheren und schnellen Datentransfer positiver Testergebnisse an zuständige Behörden bietet diese neue Plattform die Mög- lichkeit zur Massentestung und ist ein wichtiger Schritt in der Pandemiebekämpfung. Die beiden Fraunhofer-Institute bringen ihre Fachexpertise aus unterschiedlichen Forschungsbereichen in das Projekt mit ein: Das Fraunhofer IMM konzentriert sich auf die Aspekte im Bereich der Analysesysteme und Sensorik. Dies beinhaltet die technische Umsetzung einer vereinfachten und sicheren Probenvorbereitung in Kombination mit vollautomatisierten Prozessabläufen auf dem POC-PCR-Testsystem sowie die Implementierung alternativer Untersuchungsmaterialien, wie Speichel und Rachenspülwasser. Die Bereiche Software- und Systementwicklungsmethoden des Projekts liegen in der Hand des Fraunhofer IESE. Die Expert*innen aus Kaiserslautern sollen den automatisierten und datenschutzkonformen Datentransfer sicherstellen. 41

IESE im Trend Forschungsprojekt SPELL – Krisen bewältigen mit KI Ziel von SPELL ist es, in Krisensituationen Maßnahmen zur Gefahrenabwehr, Not- hilfe und Versorgung für die Bevölkerung schneller und situationsgerecht einleiten zu können. Dies soll mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erreicht werden. Im Juni 2021 ging das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderte For- schungsprojekt »SPELL« mit einer Laufzeit von drei Jahren und zwölf Partnern an den Start. Einer der Projektpartner ist das Fraunhofer IESE aus Kaiserslautern, das sich unter anderem um die Themen »KI-gestützte Mehrwertdienste«, »Evaluation der Plattform« und »Datennutzungs- kontrolle im Ökosystem« kümmert. »SPELL« – das steht für »Semantische Plattform zur intelligenten Entscheidungs- und Einsatz- unterstützung in Leitstellen und Lagezentren«. In Krisensituationen wie bei Großschadens- ereignissen, Pandemien, Naturkatastrophen oder flächendeckenden Stromausfällen müssen Ressourcen richtig verteilt werden und es müssen die besten Entscheidungen auf Basis der vorhandenen Informationen getroffen werden. Eine Voraussetzung dafür ist eine datenbasierte Übersicht aller relevanten Informationen als Gesamtlagebild und die Vernetzung aller Beteilig- ten. Das zeigt auch die gerade herrschende Covid-19-Pandemie. Künstliche Intelligenz kann diese Basis schaffen und die Entscheidungsfindung und Realisierung maßgeblich unterstützen, um Fehlentscheidungen zu minimieren. Ein Ökosystem für KI-gestütztes Krisenmanagement Im Projekt SPELL ist das Fraunhofer IESE verantwortlich für die verlässliche Absicherung der geplanten KI-gestützten Mehrwertdienste und die Evaluation der Plattform. KI-gestützte Dienste verarbeiten eingehende Sensordaten, um beispielsweise die Ausbreitung von Schad- stoffwolken vorherzusagen. Die dabei zur Anwendung kommenden Methoden des Maschinel- len Lernens müssen – aufgrund der daraus resultierenden Konsequenzen – stets zuverlässige Ergebnisse liefern. Hier setzt das Fraunhofer IESE mit seiner Methodik an und trifft Aussagen im Hinblick auf die Verlässlichkeit der zu erwartenden Resultate der Algorithmen. Im Rahmen der Evaluation, die als eigenständiges Arbeitspaket im Projekt abgebildet wird, werden zunächst Anforderungen an das Projekt selbst sowie an die Evaluation erhoben und Informationen über die (potenziellen) Anwender von SPELL zusammengetragen. Im weiteren Verlauf findet eine Bewertung der technischen Umsetzungen aus Sicht der Anwender statt. Darüber hinaus wird ein didaktisches Design erarbeitet, das gezielte Trainingsmaßnahmen und Unterweisungen für die Anwender*innen ermöglicht. Die in die Plattform eingespeisten Daten sind teilweise sicherheitsrelevant, wertvoll, daten- schutzrechtlich relevant und gehören letztendlich dem Datenspender. Aus diesem Grund wird die vom Fraunhofer IESE entwickelte Methode »MY DATA Control Technologies« in das Forschungsvorhaben eingebracht. Die entwickelte Software dient in erster Linie der Bewertung, Durchsetzung und Verwaltung von Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen. So kann bei- spielsweise der Besitzer der Daten genau spezifizieren, welcher Plattformdienst seine Daten zu welchem Zweck und wie lange nutzen darf. 43

IESE im Trend denn starke Hierarchien, explizit vordefinierte Prozesse und ein hohes Maß an Bürokratie machen unsere öffentlichen Verwaltungen häufig noch träge und unflexibel. Agili- tät erfordert hingegen flache Hierarchien, kollektive Entscheidungsprozesse und eine Entbürokratisierung. Aber eine Umstrukturierung des gesamten Verwaltungsapparates braucht Zeit. Fairer- weise muss man aber auch erwähnen, dass sich über das vergangene Corona-Jahr hinweg einiges getan hat – zumindest, was den Faktor Digitalisierung angeht. Wir bewegen uns hier auf jeden Fall in die richtige Richtung. Grundwerte der Agilität vermittelt, die jede Verwaltung beherzigen sollte: Individuen und Interaktionen stehen über Prozessen und Werkzeugen, funktionierende Software steht über umfassender Dokumentation, die Zusam- menarbeit mit den Kund*innen – bzw. den Bürger*innen – steht über der Vertragsver- handlung und das Eingehen auf Veränderung steht über dem Befolgen eines Plans. Bürgermeister*innen sollten dahingehend den Status quo hinterfragen: Werden die vier Grundprinzipien befolgt? Wo gibt es eventuell noch Nachholbedarf? Sie sollten Denkanstöße und Hilfestellungen bieten, wo sie benötigt werden. Wandel ist immer Teamwork. Was wünschen sich Verwaltungen von digitalen Lösungen? Und welche Vorteile bringt das? Die Vorteile einer agilen Verwaltung liegen auf der Hand: Sie ist flexibel und reaktions- fähig und das auch in Krisenzeiten. Dass das dringend notwendig ist, hat uns die Corona- Pandemie eindrücklich gezeigt. Wie wurde mit dieser komplexen Situation umgegangen? Wurden die Entwicklungen transparent und für alle zugänglich kommu- niziert? Das sind die Fragen, an denen man festmachen kann, ob die Verwaltung agil und flexibel auf die Krise reagiert hat. Zu viele der deutschen Verwaltungen setzen in ihren Strukturen auf Stabilität und verlieren damit das Potenzial, in komplexen Situationen hand- lungsfähig zu bleiben. Wie unterstützt das Fraunhofer IESE? Mit unserer Expertise treiben wir die digitale Transformation voran und begleiten die Kom- munen individuell auf ihrem Weg zur agilen, digitalen Verwaltung. » Agile Verwal- tungen sind auch in Krisen- zeiten reak- tionsfähig!« Im Vordergrund steht für Verwaltungen dabei stets die Zugänglichkeit und möglichst leichte Bedienbarkeit für ihre Mitarbeitenden. Smarte Lösungen, die Prozesse vereinfachen, ent- lasten und beschleunigen, sind sowohl für die Bürger*innen als auch für Verwaltungsmit- arbeitende eine echte Bereicherung. Die Anlie- gen der Menschen können auf diese Weise deutlich schneller bearbeitet werden. Wo gibt es die größten Hürden? Häufig scheitert die digitale Transformation an internen Prozessen, die eine technische wie auch eine mentale Transformation erfordern. Es braucht eine ausgefeilte Strategie, auf deren Basis alle an einem Strang ziehen und die Veränderung begrüßen, anstatt sie zu fürchten. Häufig kommt es zudem zu finanziellen und personellen Engpässen. Um diese zu vermei- den, müssen die vorhandenen und benötigten Ressourcen realistisch kalkuliert werden. Auch praktikable bundesweite Lösungsstandards wären für die Digitalisierung der Verwaltun- gen von großem Vorteil. Konkret an einem Beispiel: Wie bekommen Bürgermeister*innen die Verwaltung dazu, agiler zu werden? Steffen Hess, Department Head Digital Society Ecosys- tems am Fraunhofer IESE Als Grundlage für eine agile Entwicklung könnte man beispielsweise das Agile Mani- fest zu Rate ziehen. Darin werden die vier 45

Im Gegensatz zur digitalen Transformation der Industrie zeichnet sich der Landwirtschafts- sektor durch enorme Heterogenität aus. Von den verwendeten Betriebsmitteln und Geräten auf den Höfen über die unterschiedlichen Bodenarten bis hin zu den Wetterbedingun- gen: Aufgrund der starken Unterscheidungen der lokalen Gegebenheiten ist es mit nur einer Smart-Farming-Lösung längst nicht getan. Vielmehr müssen die Softwarelösungen so entwickelt werden, dass sie flexibel an die unterschiedlichsten Bedingungen angepasst werden können – ein in der Forschung extrem wichtiges Thema, beispielsweise das Varian- tenmanagement konfigurierbarer Systeme. Interoperabilität der Daten notwendig Damit ein flüssiger Austausch zwischen Daten im Agrarbereich Wirklichkeit werden kann, ist die Herstellung der Interoperabilität der Daten – also die Einigung auf beispielsweise gemein- same Technologien oder eine standardisierte Sprache – entscheidend. Die stetig steigende Zahl von Anbietern digitaler Lösungen ist zwar erfreulich, die Vernetzung der einzelnen Anwendungen wie auch die nahtlose Nutzung auf verschiedenen Geräten wäre jedoch sicher ein Schlüssel für noch mehr Akzeptanz. In diesem Kontext spielen verschiedene Aktivitäten eine Rolle, wie die Forschung des Fraunhofer IESE mit dem Leitprojekt Cognitive Agriculture (COGNAC) zu Konzepten für einen Agricultural Data Space sowie die GAIA-X-Ini- tiative mit den zwei großen vom BMWI geför- derten Agrarprojekten NaLamKI und Agri- Gaia. Weiterhin ist hier die Entwicklung einer gemeinsamen staatlichen Datenplattform, wie sie derzeit vom BMEL vorangetrieben wird, zu nennen. Diese zielt darauf ab, unterschied- lichste öffentliche Daten und Informationen an zentraler Stelle für Mensch und Maschine auffindbar zu machen. Um eine solche durchgängige Dateninterope- rabilität zu realisieren, bedarf es zum einen einheitlicher Datenmanagement-Richtlinien. Die Erstellung von und die Einigung auf solche Richtlinien ist sicher nicht einfach. Allein die hohe Anzahl an unterschiedlichen Codes für Winterweizen macht deutlich, wie viel Arbeit in der Entwicklung eines solchen Regelwerks bereits auf einer ganz niedrigen Ebene der Interoperabilität steckt. Zum anderen ist es mit der Einführung von Standards allein nicht getan – ergänzend dazu werden beispiels- weise maschinenlesbare Schnittstellenspezi- fikationen benötigt, die es ermöglichen, einen digitalen Dienst auf verschiedenen Geräten lesbar und verständlich zu machen. Neben solchen Schnittstellen bergen auch Open-Source- oder auch Farming-as-a-Ser- vice-Lösungen ein großes Potenzial zur Digitalisierung in der Landwirtschaft. Diese erweitern das Spektrum von kostenpflichti- gen bis kostenlosen Angeboten, gerade im Technologiebereich. Akzeptanz schaffen, Potenzial erkennen Trotzdem: Unabhängig davon, wie schnell die Entwicklung von vernetzten Datenplattformen oder einheitlichen Datenstandards voran- schreitet, sind es letztlich die Landwirt*innen selbst, die der Digitalisierung offen gegen- überstehen müssen. Ohne ihre Nutzungs- akzeptanz wird Smart Farming ansonsten Zukunftsmusik bleiben. Auch hier kann die Forschung einen Entwick- lungsschub bewirken. Mithilfe eines besseren Verständnisses der Anforderungen an Smart- Farming-Lösungen bzw. der Meinungen zu existierenden Lösungen können Produkt- entwickler im Bereich Smart Farming signi- fikant unterstützt werden. Zudem lassen sich innovative Verfahren aus dem Crowdsourcing – wie etwa Auswertungen von Beiträgen und Kommentaren von Landwirt*innen in sozialen Medien – effektiv nutzen. Auf diese Weise können deren Anforderungen an digitale Lösungen erfasst und neue Produktideen und Prototypen früh bewertet werden. Daneben kann der Ausbau eines ausreichen- den Expertennetzwerks dazu beitragen, offene Fragen von Agronomen zu beantwor- ten, mögliche ablehnende Haltungen zu ver- stehen und diesen ggf. zu begegnen. Die Digi- talisierung darf nicht wie ein Damoklesschwert über den Höfen und Betrieben hängen; sie sollte als Chance begriffen werden. IESE im Trend » Für einen flüs- sigen Daten- austausch ist die Herstel- lung der Inter- operabilität entscheidend.« Prof. Dr. Jörg Dörr, Extended Institute Managment, Fraunhofer IESE 47

IESE im Trend Ein Emoji sagt mehr als tausend Worte Die Studie des IESE zum Verständ- nis von Emojis läuft weiterhin. Eine Teilnahme ist unter emoji-poll.de möglich! Wenn man eine Textnachricht inklusive Emoji verschickt und der Empfänger es falsch versteht, führt das zu Miss- verständnissen. Das Fraunhofer IESE hat genau diese Wahrnehmung von Emojis in einer Umfrage untersucht und die vorläufigen Ergebnisse zeigen: Der Großteil der Emojis wird von den Nutzenden gleich verstanden; manche Emojis stiften jedoch Verwirrung, weil junge Menschen sie anders verstehen als ältere. Den Sinn und Zweck der Studie fasst Simon André Scherr, Senior Digital Innovation Desig- ner am IESE und Leiter der Studie, zusammen: »Emojis werden in der digitalen Welt häufig verwendet, um Emotionen auszudrücken. Wir möchten herausfinden, für welche ein gleiches Verständnis in unserer Gesellschaft herrscht, und für welche dieser Konsens noch nicht vorhanden ist und die deswegen für unsere Kommunikation missverständlich sind. Hier interessieren wir uns für Faktoren wie Alter, Demografie oder Verwendungskontext, die zu unterschiedlicher Wahrnehmung führen.« Über 700 Emojis wurden in der Studie abge- fragt. Besonders ein Emoji haben fast alle der rund 6.750 Teilnehmenden richtig verstanden. Das Freudentränen lachende Emoji wurde von 98 Prozent der Befragten als positiv wahrge- nommen. Wenn es um Humor geht, sind sich die Generationen also einig. Anderes Alter, andere Emoji-Wahrnehmung?! Hingegen werden Emoticons, die Vorläufer der Emojis aus der Urzeit des Internets, von den Jüngeren häufiger falsch verstanden. Die Zeichenfolge des gebrochenen Herzens (</3) wird irrtümlicherweise von jüngeren Teilnehmenden als ein Waffeleis gedeu- tet. Weitere Missverständnisse zeigten sich außerdem beim verschmitzten Emoji und beim schwitzenden Gesicht sowie beim Superschur- ken und beim Superhelden. Die Emojis lösen zudem unterschiedliche Stimmungen bei den Generationen aus. Ein Teddybär ruft bei Menschen, die in den 1960er Jahren geboren sind, eindeutig mehr Freude hervor als bei denen, die in der Gene- ration Z (1995 bis 2010) geboren sind. Die IESE-Expert*innen vermuten, dass ältere Men- schen sich mit dem Emoji an die Zeit erinnert fühlen, in der sie nur dieses eine wertvolle Stofftier hatten, das sie über viele Jahre begleitete. Unabhängig vom Alter bewerteten 95 Prozent der Teilnehmer*innen die Stimmungen vieler Emojis ähnlich, darunter das Katzengesicht (am häufigsten: positiv), den Daumen nach unten (negativ), das strahlende Gesicht (positiv), das wüten- de Gesicht (negativ) und das Emoji mit dem Partyhut (positiv). Einen klaren Unterschied zwischen den ver- schiedenen Generationen gibt es allerdings: Jüngere Menschen verwenden eindeutig mehr Emojis und setzen diese auch individueller ein als ältere Nutzer*innen. Hingegen gab es in der Studie keinen Unterschied in der Wahr- nehmung zwischen den Geschlechtern. 49

IESE Highlights Im Jahr 2021 feiert das Fraunhofer IESE sein 25-jähriges Jubiläum! Seit seiner Gründung forscht und arbeitet das Insti- tut mit seinen Partnern an richtungsweisenden Schlüsseltech- nologien – immer das Ziel vor Augen, die Wirtschaft zu stärken und einen Mehrwert für die Gesellschaft zu bieten. Die Expert*innen aus Kaiserslautern kümmern sich mit ihren Forschungsthemen und Lösungen nicht nur darum, was heute passiert, sondern denken stets darüber nach, wie sie die digi- tale Welt von morgen gestalten können. In der neuen Podcast- Reihe »MORGEN DENKER« nehmen sie alle Fans der digitalen Zukunft mit auf eine Audio-Reise in die Welt des Software- und Systems-Engineerings! Schon ISA kennen gelernt? ISA ist die Jubiläumsbotschafterin des Fraunhofer IESE. ISA steht für Innovatives Systems Engi- neering. Als virtuelle Begleiterin führt sie durch alle Jubiläums- aktionen und lässt es sich in diesem besonderen Jahr natürlich nicht nehmen, die Podcast-Interviews zu führen. Mehr zum Jubiläum auch im Web: » Hi, ich bin ISA, die virtuelle Jubiläums- botschafterin des Fraunhofer IESE!« 53

IESE Highlights Prof. Dr.-Ing. habil. Reimund Neugebauer Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft Sehr geehrte Damen und Herren, als führende Institution für angewandte For- schung trägt Fraunhofer eine grundlegende Verantwortung im Umfeld von Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Besonders im Kontext der Neuausrichtung der deutschen Wirtschaft stellt sich Fraunhofer der Heraus- forderung, die von der Gesellschaft und Politik geforderte Transformation in Richtung Nach- haltigkeit zu fördern und gleichzeitig die Wett- bewerbsfähigkeit Deutschlands zu stärken. Ganz im Sinne der nachhaltigen Wertschöp- fung forscht das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern seit 25 Jahren an verlässlichen Digitalen Ökosystemen sowie querschneidend in den Bereichen der intelligenten Medizin, Ernährungswirtschaft und Energie. Durch seine wissenschaftliche Exzellenz hat das Fraunhofer IESE eine internationale Spitzen- position im Bereich der Software- und System- entwicklungsmethoden erworben und ist als anerkannter Forschungspartner bei Industrie und Wissenschaft etabliert. Besonders hervorzuheben ist die Spitzen- forschung innerhalb der Themen Smart Rural Areas, Industrie 4.0 und Digitale Landwirt- schaft. Mit dem Projekt »Digitale Dörfer« hat das Fraunhofer IESE gezeigt, dass Digita- lisierung enorme Potenziale bietet und dem Wohle aller dient. So wurde während der Corona-Pandemie der DorfFunk deutsch- landweit ausgerollt und brachte unter dem Motto »aus digital wird sozial« Bürgerinnen und Bürger zahlreicher Gemeinden digital zusammen. Als beachtlicher Verdienst für die Gesellschaft wurde dem Projekt nicht zuletzt auch die Anerkennung des Bundespräsidenten zuteil. Doch auch im Kontext der Industrie zeigt das Fraunhofer IESE innovative Lösungen, so zum Beispiel mit den Projekten »BaSys 4.0« und »BaSys 4.2«, die kleine und mittlere Unterneh- men zur digitalen Fertigung befähigen. Die Verzahnung und die komplementäre Stärke unserer Institute ist entscheidend für den langfristigen Erfolg von Fraunhofer – gerade in immer komplexer werdenden Zeiten, in denen neue Wege zur Lösung zentraler gesellschaftlicher Herausforderungen wie dem Klimawandel oder der Energiewende gefragt sind. Auch hier ist das Engagement des Fraunhofer IESE vorbildlich, zum Beispiel bei der Leitung des Fraunhofer-Leitprojekts »Cognitive Agriculture«, in dem acht Fraun- hofer-Institute daran forschen, landwirtschaft- liche Produkte ebenso umwelt- wie ressour- censchonend zu produzieren – ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur effizienten digitali- sierten Landwirtschaft. Zu seinem 25-jährigen Bestehen gratuliere ich dem Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE ganz herzlich und wünsche ihm für die Zukunft eine Vielzahl weiterer erfolgsbestimmender Ideen und Projekte! Ihr Prof. Reimund Neugebauer Präsident der Fraunhofer-Gesellschaft 55

IESE Highlights Malu Dreyer, Minister- präsidentin des Landes Rheinland-Pfalz »Wir sind froh, mit dem Fraunhofer IESE einen kompetenten und verlässlichen Partner an unserer Seite zu wissen, um die Digitalisierung unseres Landes so zu gestalten, dass aus tech- nischer Innovation sozialer und gesellschaftlicher Fortschritt wird.« Julia Klöckner, Bundesmi- nisterin für Ernährung und Landwirtschaft » Digitale Instrumente müssen von der Praxis her gedacht werden, von den Bedürfnissen der Menschen, der Kommunen, der Akteure vor Ort. Wie das konkret aussehen kann, erfor- schen wir mit unserem Modellvorhaben »Smarte.Land.Regionen« und haben dafür mit dem Fraunhofer IESE den idealen Partner.« Alle ausführlichen Grußworte finden Sie in unserem virtuellen Gästebuch. »Das Fraunhofer IESE hat sich zu einer ersten Adresse entwickelt, wenn es um cyberphysische Systeme, Digitale Zwillin- ge, Softwareverifikation und Softwaretests sowie um das BaSys-System für Industrie 4.0 geht.« Prof. Dr. Wolf-Dieter Lukas, Staatssekretär im Bundes- ministerium für Bildung und Forschung 57

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IESE Highlights Aufgezeigt Ausgetauscht Mit BaSys 4 auf der Hanno- ver Messe DIGITAL 2021 Europa-Kongress für KI made in Rheinland-Pfalz Unter dem Dach des Bundesministeriums für Bildung und Forschung zeigte das IESE vom 12. bis 16.04.2021 auf der Hannover Messe DIGITAL 2021, wie das Projekt BaSys 4 zur wandelbaren Produktion der Zukunft beiträgt. In einem Livestream mit anschließendem Expertenaustausch und auf dem virtuellen Messestand erhielten die Besucher*innen aus aller Welt Infos zum Leistungsportfolio des Fraunhofer IESE. Der Fokus lag auf den viel- fältigen Herausforderungen in der Produktion, beispielsweise wie man den hohen Kosten bei Änderungen im Fertigungsprozess entgegen- wirken kann. Die Expert*innen des Fraunho- fer IESE demonstrierten, wie man mithilfe von BaSys 4 Optimierungspotenziale erkennt und somit schnell auf veränderte Nachfragesitua- tionen reagieren kann. »Herausforderungen annehmen und positive Veränderungen bewir- ken« – getreu dem diesjährigen Messemotte des IESE wird mit BaSys 4 auch kleineren und mittelständischen Unternehmen ein Schritt in Richtung Industrie 4.0 ermöglicht! Am 26.11.2020 fand im Fraun- hofer-Zentrum in Kaisers- lautern die Übertragung des europäischen Digitalkongres- ses »TRUSTinAI. Responsible AI for Science and Society« statt. Damit brachte sich das Land Rheinland-Pfalz gemein- sam mit Universitäten und Forschungsinstituten des Lan- des im Rahmen der Deut- schen EU-Ratspräsidentschaft ein. Die Schirmherrschaft des Kongresses übernahm Minis- terpräsidentin Malu Dreyer. Veranstalter und Mitwirken- de waren unter anderem die beiden Fraunhofer-Institute IESE und ITWM, das DFKI sowie die Zukunftsinitiative Rheinland-Pfalz (ZIRP). Der Kongress machte mit zahl- reichen Akteuren aus Rhein- land-Pfalz deutlich, dass hier ein wichtiger KI-Nukleus für Deutschland und Europa ist. Hybrider Kongress TRUSTinAI Im Mittelpunkt des Kongres- ses stand eine ethisch verant- wortungsvoll entwickelte und eingesetzte KI. Als Zielgrup- pe angesprochen waren die europäische wissenschaftliche Gemeinschaft, Vertreter*in- nen aus Politik und Gesell- schaft sowie Anwender*in- nen aus Unternehmen und Verwaltungen. Ausgestellt Fraunhofer Solution Days 2020/2021 Die Fraunhofer Solution Days fanden im Oktober 2020 erstmalig als neues digitales Format statt. Neben virtu- ellen Ausstellungshallen mit innovativen Projekten der Fraunhofer-Expert*innen gab es spannende Vorträge zu aktuellen Technologie-High- lights und signifikanten Lösun- gen. Mit dabei das Fraunhofer IESE: Zum Thementag »Anla- gen- und Maschinenbau« präsentierte das Institut Vor- träge und virtuelle Expona- te zu »BaSys 4, dem Enabler für die flexible Produktion in der Industrie 4.0« – wie den Erklärfilm »Industrie 4.0 – ein- fach machen mit der BaSyx Middleware«. Im Sommer 2021 ging die Erfolgsgeschichte der Solu- tion Days in die zweite Runde. Beim Thementag »Quantum & Trusted Computing« stellte das IESE »Herausforderungen und Lösungen für das Engi- neering verlässlicher KI-Sys- teme – Dependable AI!« vor. In Vorträgen und Seminaren zeigten die Expert*innen des IESE anhand von Beispielen, wie sie beim Engineering ver- lässlicher KI-Systeme Unter- nehmen beraten und über den gesamten Lebenszyklus hinweg unterstützen können: von der KI-Strategie über die KI-Entwicklung bis zur KI- Absicherung bzw. zum KI-Tes- ten/Auditing und zur Erfüllung der gesetzlichen und normati- ven Vorgaben. 61

Ausgebaut Neues Fraunhofer-Zentrum für Digi- tale Diagnostik entwickelt telemedi- zinische Lösungen zur Stärkung der ländlichen Versorgung Die drei Institutsleiter*innen, Prof. Ulrike Köhl (IZI), Prof. Peter Liggesmeyer (IESE) und Dr. Eva Ehrentreich-Förster (IZI-BB) (v.l.n.r.), begrü- ßen Wahlkreiskandidatin Annalena Baerbock. Ebenfalls auf dem Bild: Agnes von Matuschka, Geschäftsführerin der Standortmanagement Golm GmbH im Potsdam Science Park (2. v.r.) Das neu gegründete Fraunhofer-Zentrum für Digitale Diagnos- tik im Potsdam Science Park beschäftigt sich mit der ziel- gerichteten Entwicklung digitaler Diagnostiklösungen. In der Modellregion Potsdam werden neue Lösungen und Anwen- dungsfelder für die Digitale Diagnostik erforscht und entwi- ckelt, um so die Patientenversorgung wirksam zu unterstützen und Wertschöpfungspotenziale in der Region zu realisieren. Entsprechend bündelt das Zentrum institutionell zunächst die Kompetenzen dreier Kerninstitute: des Fraunhofer-Instituts für Zelltherapie und Immunologie, Institutsteil Bioanalytik und Bio- prozesse IZI-BB (Instrumentierung), des Fraunhofer-Instituts für Zelltherapie und Immunologie IZI (medizinischer Bedarf) und des Fraunhofer-Instituts für Experimentelles Software Enginee- ring IESE (Digitalisierung). Ein besonderer Schwerpunkt wird dabei die Entwicklung tele- medizinischer Lösungen sein, um im Flächenland Brandenburg eine optimale medizinisch-diagnostische Versorgung gewähr- leisten zu können. Analog zum Fraunhofer-IESE-Projekt »Digi- tale Dörfer«, das in Rheinland-Pfalz erprobt wurde, werden die Erkenntnisse und Lösungen des neuen Zentrums für Digitale Diagnostik anschließend flächendeckend in die anderen Bun- desländer übertragen und kommen dort ebenso zum Einsatz. Für die Entwicklung digitaler Diagnostiklösungen ist die wirksame Verknüpfung von Kompetenzen für diagnostische Instrumentierung, Data Sciences und Medizin erfolgskritisch. Weitere Fraunhofer-Institute aus den Verbünden Gesund- heit, IuK-Technologien, Mikroelektronik und Materials werden projektspezifisch als Partnerinstitute eingebunden, um die stark interdisziplinären Kompetenzen innerhalb der Fraunhofer- Gesellschaft bestmöglich nutzen zu können. Das seit dem 01.07.2021 geförderte Zentrum für Digitale Diagnostik schafft so einen institutionellen Kristallisationskern für den Zusammenschluss interdisziplinärer Expertisen, um die Synergien aller Akteure systematisch in einem nachhaltigen regionalen Netzwerk zu bündeln. 63

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Das Fraunhofer IESE bringt seine Expertise sowohl in Forschungs- als auch in Wirtschaftsprojekten ein. Fujitsu Labs Zukünftig werden sich KI-Sys- teme noch viel stärker ver- breiten und das insbesondere in kritischen Anwendungsfel- dern wie autonomem Fahren, Produktionsautomatisierung/ Industrie 4.0 oder Medizin- technik. Aufbau und Betrieb von zuverlässigen KI-Sys- temen stellen in der Praxis eine Herausforderung dar, da viele klassische Qualitäts- sicherungsverfahren nicht oder nur eingeschränkt auf KI-Komponenten angewen- det werden können: Beim Maschinellen (ML) beispielsweise wird die Funk- tionalität durch Anwendung von Algorithmen auf Daten erzeugt und nicht auf her- kömmliche Weise program- miert; das dabei entstehen- de Modell ist für Menschen schwer verständlich. Lernen Fujitsu Laboratories Limited ist eines der führenden Unter- nehmen, wenn es um die Erforschung von erklärbarer KI geht, was bedeutet, dass die Gründe für Entscheidungen für Menschen einfach zu ver- stehen sind. In diesem Projekt entwickelten das Fraunhofer IESE und Fujitsu Laboratories Limited gemeinsam ein Qua- litätsmodell für ML-basierte Komponenten in einem Soft- waresystem. Dazu wurden kritische Qualitätsanforderun- gen aus verschiedenen Phasen des Data-Science-Lebenszyk- lus identifiziert und relevante Qualitätseigenschaften ver- schiedener Entitäten in einem ML-basierten System definiert (wie die Robustheit des ange- lernten Modells, die Ausge- wogenheit der verwendeten Daten oder die Eignung der Infrastruktur). Es wurden auch beispielhafte Messgrößen für die Quantifizierung kritischer Eigenschaften sowie ein Pro- zess für die systematische Auswertung von Messdaten vorgeschlagen. Ein solches Qualitätsmodell hilft dabei, die Einhaltung von Qualitäts- anforderungen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus kann der im Projekt entwi- ckelte Prozess zur Erstellung und Anpassung eines Quali- tätsmodells in verschiedenen Anwendungsszenarien einge- setzt werden. ATMP Reallabor Der Produktionssek- tor erlebt heutzutage signifikante Verände- rungen, die von umfas- sender Digitalisierung, Vernetzung und wei- teren Automatisierungsfortschritten getrieben werden. Ein Bereich, der von diesen Trends erheblich profitieren kann, ist die Produktion sogenannter Advanced Therapy Medicinal Products (ATMPs). ATMPs zeigen vielverspre- chende Ergebnisse bei der Behandlung von schweren Krankheiten, sind aber derzeit sehr teuer in der Herstellung. ATMPs sind individuell auf den Patienten zugeschnittene Therapeuti- ka, deren Herstellung und Qualitätssicherung heutzutage weitgehend manuell erfolgt. Ins- gesamt acht Fraunhofer-Institute arbeiten in dem Forschungsprojekt ATMP Reallabor ver- bundübergreifend daran, die ATMP-Produkti- on effizienter zu machen, indem Konzepte und Lösungen aus der Industrie 4.0 auf den Phar- mabereich übertragen werden. Parallel dazu adressiert das Konsortium die Automatisierung des manuellen Qualitätssicherungsprozes- ses. Das Fraunhofer IESE entwickelt in diesem Kontext ein Framework zur Automatisierung (von Teilen) der Qualitätssicherung von ATMPs unter Verwendung zweier grundlegender Kon- zepte: (a) Digitale Schatten oder Zwillinge auf Basis der BaSyx-Middleware des Fraunhofer IESE und (b) Assurance Cases zum Qualitäts- nachweis. Die Eignung des Ansatzes wurde anhand einer prototypischen Implementierung entlang einer Fallstudie zu CAR-T-Zellen-Pro- dukten zur Behandlung bestimmter Krebsarten nachgewiesen. 67

Projekte In Kundenworkshops des IESE werden aus kreativen Ideen Innovationen. Gebr. Pfeiffer Gebr. Pfeiffer liefert innovative Anlagenlösun- gen für Zement, Kohle, Kalk, Gips und Kera- mik. Bedingt durch das raue Umfeld und die verschiedenen Einsatzgebiete sind situative Wartungsarbeiten unerlässlich. Das frühzeitige Erkennen der Notwendigkeit einer Wartung/ Instandsetzung sollte daher Anlagenbetreibern als neuer cloudbasierter Dienst angeboten werden. Bei der Realisierung dieses Ziels unter- stützte das Fraunhofer IESE das Unternehmen durch die Entwicklung, prototypische Umset- zung und Evaluation entsprechender Algorith- men. Im Rahmen der Kollaboration wurden verschiedene Verfahren zur Auswertung von Zeitreihendaten für unterschiedliche Mühlen- typen realisiert. Zur Erkennung von Fehlerbil- dern wurden neben expertenbasierten auch KI-basierte Algorithmen berücksichtigt, die eine Detektion von Anomalien ermöglichen. Die Ergebnisse der Zusammenarbeit sind in den modularen GPpro Service eingeflossen, in dessen Rahmen Gebr. Pfeiffer den Betreibern ihrer Anlagen innovative Funktionen in den Bereichen präventive Wartung, Mühlenschutz und Betriebsoptimierung bereitstellt. Mercedes-Benz AG Die Menge an Daten, die in heutigen Fahrzeugen in Echtzeit verarbeitet werden müssen, nimmt stetig zu. Dabei werden verstärkt Komponenten eingesetzt, die ursprünglich für den Consumer-Markt entwickelt wurden. Dies führt zu hete- rogenen Rechenplattfor- men, die aus GPUs, dedizier- ten Beschleunigern, CPUs sowie insbesondere DRAM- Speichern bestehen. In einer Kooperation zwischen der Mercedes-Benz AG, der TU Kaiserslautern und dem Fraunhofer IESE wurde die Auswahl konkreter Speicher- bausteine für eine zukünfti- ge Fahrzeuggeneration des Stuttgarter Unternehmens mit konkreten Messdaten unterstützt: Unter Einsatz der eigens entwickelten, hochspezialisierten Mess- plattform DRAMMeasure vermaß das Projektteam die Leistungsparameter unterschiedlicher möglicher LPDDR4-Speicher, um so die Grundlage für zukünftige Optimierungen zu legen. Stadt Ulm ulm.macht.zukunft. Mit zahl- reichen Projekten und Akti- vitäten hat sich Ulm auf den Weg zu einer »Smart City« gemacht. Die Stadt Ulm mit der Geschäftsstelle »Digitale Agenda« stellt sich im Pro- jekt »Ulm4CleverCity« der Herausforderung, wie man eine wachsende und sich wandelnde Stadt so gestal- ten kann, dass Nachhaltigkeit und die Lebensqualität der Ulmer*innen im Mittelpunkt stehen. Das Projekt wird vom Bundesministerium des Inne- ren, für Bau und Heimat (BMI) und von der KfW im Rahmen des Programms »Smart Cities made in Germany« gefördert und hat das Ziel, gemein- sam mit Ulmer Bürger*innen digitale Zukunft zu gestal- ten. Das Fraunhofer IESE hilft dabei kräftig mit. Das Fraunhofer IESE unterstützt im Projekt »Ulm4CleverCity« durch eine wissenschaftliche Begleitung, die u.a. eine For- schungsstandsanalyse und die Entwicklung von Visio- nen und Umsetzungskon- zepten umfasst. Im Rahmen des Förderprojekts »Digita- le Zukunftskommune@bw« steht die Einführung einer Datenplattform im Fokus der Zusammenarbeit, die den Datenaustausch zwischen Anbietern und Konsumen- ten von Daten in einfacher Weise ermöglicht und eine erste städtische IoT-Daten- basis schafft. So können Daten besser genutzt und damit neue Dienste entwi- ckelt werden. Das Fraunhofer IESE unterstützt die Stadt Ulm bei der Einführung des »Datenhub« als technischer Ansprechpartner bei der Defi- nition von Anforderungen, der Gestaltung von fachlichen und technischen Konzepten und der Durchführung von Quali- tätsprüfungen und Abnahme- tests. Durch die gemeinsame Arbeit schaffen die Stadt Ulm und das Fraunhofer IESE die Basis für die Entwicklung innovativer Lösungen für eine digitale, smarte und vor allem lebenswerte Stadt für alle Bürger*innen. 69

IESE im Überblick Über das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE Das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE in Kaiserslautern ist seit 25 Jahren eine der führenden Forschungs- einrichtungen auf dem Gebiet des Software- und Systems-Engineerings sowie des Innova- tion Engineerings. Mit seiner angewandten Forschung entwickelt das Institut innovative Lösungen zur Gestaltung verlässlicher Digitaler Ökosysteme und beschleunigt damit den wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Erfolg für seine Kunden. Das Fraunhofer IESE unterstützt bei der Bewältigung von Herausforderungen in viel- fältigen Anwendungsfeldern, mit besonderen Kompetenzen in »Automotive & Mobility«, »Production«, »Digital Business«, »Smart City & Public Sector« sowie »Smart Farming« und »Digital Healthcare«. In über 2.000 Kunden- projekten hat das Institut Spitzenforschung in nachhaltige Unternehmenspraktiken und innovative Produkte transferiert, wobei aktuell der Fokus auf den Themen »Digitale Ökosys- teme«, »Dependable AI«, »Digitaler Zwilling / Virtual Engineering« und »Systemmodernisie- rung« liegt. Das Fraunhofer IESE ist eines von 75 Instituten und Einrichtungen der Fraunhofer-Gesell- schaft. Zusammen gestalten sie die ange- wandte Forschung in Europa und weltweit wesentlich mit und tragen zur internationalen Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands bei. Alles unter einem Dach – mit Software-, Systems- und Innovation-Engineering treibt das IESE die digitale Transformation in sämtlichen Anwendungsbereichen voran! 73

Digital Business Der Schlüssel zur Lösung vieler Probleme und zur Optimie- rung bestehender Strukturen liegt in der querschnittlichen Vernetzung von Wertschöpfungsketten in Digitalen Ökosys- temen. Erst hierdurch werden Informationen in einer Menge, Geschwindigkeit und Qualität verfügbar, die neue Geschäfts- modelle, aber auch Problemlösungen ermöglichen. Digitale Ökosysteme und Plattformökonomie werden in vielfältiger Form jede Branche verändern. Platform Business unterscheidet sich signifikant von traditionellem Geschäft und erfordert es gegebenenfalls, die eigene Positionierung und das eigene Geschäftsmodell komplett neu zu denken. Deshalb hat das Fraunhofer IESE Methoden entwickelt, die Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen liefern und sie auf dem Weg von der Geschäftsidee bis zur Umsetzung im Kon- text bestehender Systeme unterstützen. Smart City & Public Sector Die Digitalisierung im ländlichen Raum und in den Städten ist wichtig, um auch in diesen Lebensbereichen von den Möglich- keiten vernetzter Daten und Dienste zu profitieren. Digitale Plattformen ermöglichen es, Dienste für Millionen von Bür- ger*innen einfach und schnell zugreifbar zu machen. Die am Fraunhofer IESE entwickelte »Digitale-Dörfer-Platt- form« zeichnet sich dadurch aus, dass sie besonders auf die Bedürfnisse im ländlichen Raum zugeschnitten ist. Für Kom- munikation, Handel und Mobilität gibt es maßgeschneiderte Lösungen, die bereits viele zehntausend Nutzer*innen haben. In Städten und Gemeinden gibt es jedoch noch viele andere Möglichkeiten, mit IoT-Geräten (Internet of Things) verbesser- te Infrastrukturen und Dienste zu bieten – etwa bei smarten Straßenlampen oder Parkdiensten. Forschungsprogramme des Fraunhofer IESE Smart Farming Die Agrartechnik sieht sich aufgrund der wachsenden Anfor- derungen an Umweltschutz und Nachhaltigkeit bei begrenzten Landflächen und fossilen Ressourcen auch in Deutschland immer größeren Herausforderungen gegenüber. Um diese erfolgreich zu meistern, sind optimierte Prozesse mit hoher Effizienz unabdingbar. Wie in vielen anderen Bereichen stellt dabei auch in der Agrardomäne Software eine Schlüssel- technologie dar. Bei modernen Farm Management Informa- tion Systems (FMIS), aber auch bei Traktoren und Maschinen IESE im Überblick bringen softwarebasierte Innovationen entscheidende Wettbe- werbsvorteile. Daten und deren intelligente Interpretation zur Automatisierung, Optimierung und Arbeitserleichterung der landwirtschaftlichen Prozesse sind ein wesentliches Element der digitalen Transformation. Mit seinem Forschungsprogramm »Smart Farming« unter- stützt das Fraunhofer IESE Unternehmen in diesem Prozess und erforscht innovative Technologien und Lösungen für Smart Farming. Digital Healthcare Das Gesundheitswesen befindet sich im Umbruch und steht vor vielschichtigen Herausforderungen. Die Verknappung öffentlicher Mittel bei steigender Nachfrage nach Gesund- heitsleistungen einer immer älteren Bevölkerung und die rasant fortschreitende Digitalisierung in den Unternehmen der Gesundheitsindustrie sind dabei wichtige Treiber. Das Forschungsprogramm »Digital Healthcare« am Fraunhofer IESE unterstützt alle Akteure im Gesundheitswesen auf dem Weg, die Zukunft des Gesundheitswesens durch Digitalisierung zu gestalten. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und digitaler Innovationen tragen wir dazu bei, die Effizienz des Systems zu steigern, die Patientenversorgung zu verbessern und gleichzei- tig die Kosten im Gesundheitswesen und in der Gesundheits- industrie zu senken oder zu rationalisieren. Autonome Systeme Autonome Systeme bieten enormes Potenzial, um akute öko- logische, gesellschaftliche und wirtschaftliche Herausforderun- gen zu lösen. Mit Feldrobotern kann z.B. der Herbizideinsatz durch mechanisches Unkrautmanagement verringert werden. Cobots und autonome mobile Roboter (AMRs) können viel- seitig in Produktion und Gesundheitswesen eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern und dem Fachkräftemangel ent- gegenzuwirken. Robotaxies und autonom fliegende Drohnen sind weitere Beispiele für das Potenzial und die Vielfältigkeit der Anwendungsfälle. Mit seinen Kompetenzen und seinem Netzwerk hilft das For- schungsprogramm »Autonome Systeme« des Fraunhofer IESE Zulieferern, Herstellern und Betreibern dabei, von Prototypen und Anwendungsideen zu marktreifen autonomen Produk- ten, verlässlichen Anwendungen/Diensten und innovativen Geschäftsmodellen zu kommen. 75

IESE im Überblick Personal 178 STAMMPERSONAL 10 AUSZUBILDENDE & DUAL STUDIERENDE 62 HILFSWISSEN- SCHAFTLER*INNEN 77 PERSONAL IN KÖPFEN

IESE im Überblick 79

Fraunhofer-Power bündeln Seit Anfang 2021 ist das Fraunhofer IESE Mitglied in den Fraunhofer-Allianzen Verkehr, Food Chain Management und Energie. Die Allianz Verkehr hat sich zum Ziel gesetzt, durch verkehrs- relevante Forschung geeignete technische und konzeptionelle Lösungen für öffentliche und industrielle Auftraggeber zu ent- wickeln und in die Anwendung zu überführen. Das Fraunhofer IESE engagiert sich im Bereich Automotive & Mobility über die Themenschwerpunkte »Autonome Systeme«, »Dependable AI« und »Virtuelle Entwicklung«. Darüber hinaus bringt es Mobilitätslösungen für ländliche Räume ein. www.verkehr.fraunhofer.de Ebenso ist das Fraunhofer IESE Mitglied in der Allianz Food Chain Management (FCM). Das Ziel der Fraunhofer FCM ist es, in gemeinsamer Arbeit neuartige Ansätze in der Lebensmit- telsicherheit, Mikroelektronik und Logistik zu entwickeln und zu transferieren, die einfach in die gesamte Lebensmittelkette integriert werden können und eine möglichst hohe Wert- schöpfung bei geringen Kosten sicherstellen. Im Themenfeld Food Chain Management liegt der Fokus darauf, Unternehmen und Betriebe in der Digitalisierung der gesamten Kette von Nahrungsmittelerzeugung, Lebensmitteltechnologie, Logistik, Verarbeitung und Handel zu unterstützen. Das Fraunhofer IESE bringt sich hier mit seinen Kompetenzen in den Feldern »Smart Farming«, »Digitale Ökosysteme«, »Industrie 4.0« und »Dependable AI« ein. www.fcm.fraunhofer.de Vision der Allianz Energie ist es, Deutschland und Europa zum Innovationsführer bei der Umstellung auf ein nachhaltiges Energiesystem zu machen. Mit ihren Forschungs- und Entwick- lungsarbeiten gestalten die Mitgliedsinstitute die Transforma- tion zu einer wirtschaftlichen, umweltverträglichen, sicheren und gesellschaftlich akzeptierten Energieversorgung für Strom, Wärme und Mobilität. Das Fraunhofer IESE engagiert sich hier insbesondere im Forschungsfeld »Digitalisierung der Energie- welt« und bringt seine Kompetenzen rund um Softwarearchi- tekturen, Gestaltung Digitaler Ökosysteme, Datennutzungs- kontrolle, Safety und Security in die Allianz ein. www.energie.fraunhofer.de IESE im Überblick Weitere ausgewählte Netzwerke bitkom e.V. Arbeitskreise: Arbeit 4.0, Projektmanagement, Qualitäts- management, Plattformen, Smart City/Smart Region, Digitale Landwirtschaft, Digital Design, Open Data/Open API www.bitkom.org Commercial Vehicle Cluster Südwest (CVC) www.cvc-suedwest.com DLG e.V. (Deutsche Landwirtschafts-Gesellschaft) www.dlg.org Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz www.bigdata.fraunhofer.de Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie www.iuk.fraunhofer.de Fraunhofer-Leistungsbereich Verteidigung, Vorbeugung und Sicherheit VVS | www.vvs.fraunhofer.de Gesellschaft für Systems Engineering e.V. (GfSE) Arbeitsgruppe System Architecture Framework | www.gfse.de GI e.V. – Gesellschaft für Informatik Verschiedene Gruppen, u.a. Vorstands-Task Force »Data Science / Data Literacy«, Fachgruppe Software-Messung und -Bewertung | www.gi.de ISERN – International Software Engineering Research Network | isern.iese.de Plattform Industrie 4.0 | www.plattform-i40.de ProSTEP ivip e.V. | www.prostep.org SIAK – Science & Innovation Alliance Kaiserslautern www.science-alliance.de Softwareforen Leipzig | User Group Requirements Engineering | www.softwareforen.de VDI – Verein Deutscher Ingenieure e.V. | www.vdi.de ZD.B (Zentrum Digitalisierung Bayern) – Plattform Digitales Landmanagement | www.zentrum-digitalisierung.bayern 81

IESE im Überblick OPEN-POCT | sofort-open-poct.de Vorläufiger Maßnahmenbescheid, Förderkennzeichen 84009429 (Ministerium für Wissenschaft, Weiterbildung und Kultur des Landes Rheinland-Pfalz) Smarte.Land.Regionen Förderkennzeichen 2818SL001 (BMEL) Smart MaaS | smart-maas.eu Förderkennzeichen 01MD18014B (BMWi) SPELL Förderkennzeichen 01MK21005B (BMWi) V&V Methoden | vvm-projekt.de Förderkennzeichen 19A19002K (BMWI) Projektförderkennzeichen BaSys 4.2 | basys40.de Förderkennzeichen 01IS19022A (BMBF) BaSys überProd Förderkennzeichen 01IS20094A (BMBF) Digitale Dörfer | digitale-doerfer.de Förderkennzeichen 56:382 Digitale Dörfer (Ministerium des Innern, für Sport und Infrastruktur des Landes Rheinland-Pfalz) Digitale Zukunftskommune@bw Auftrag/Förderkennzeichen LZBW-2018-0006 ExamAi | testing-ai.gi.de Förderkennzeichen DKI00.0002_5.20 (BMAS) Infra-Bau 4.0 | www.infra-bau.com Förderkennzeichen DG 25 - 836.7/12 (BMVI) Standorte Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE Fraunhofer-Platz 1 67663 Kaiserslautern Telefon +49 631 6800-0 info@iese.fraunhofer.de www.iese.fraunhofer.de Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE – Kontaktbüro Berlin Anna-Louisa-Karsch-Straße 2 10178 Berlin Ihr Ansprechpartner: Gerald Swarat Telefon +49 171 3344883 berlin@iese.fraunhofer.de 83

Impressum Redaktion Dipl.-Kauffrau Claudia Reis (verantw.) Fabienne Bäcker, M.A. Die Interviews führte Fabienne Bäcker. Lektorat und Übersetzung Dipl.-Dolm. Sonnhild Namingha Layout und Satz Julia Kirch, M.A. David Kurz, B.A. Druck Kerker Druck GmbH, Kaiserslautern Dieser Jahresbericht wurde klimaneutral produziert. Das verwendete Papier ist FCS-zertifiziert und stammt zu 100% aus Recycling-Materialien. Ihre Ansprechpartnerin für PR und Marketing Claudia Reis Teamleitung Unternehmens- kommunikation | Technologie- marketing Telefon +49 631 6800-0 presse@iese.fraunhofer.de www.iese.fraunhofer.de Bildquellen Fraunhofer IESE: Julia Kirch, David Kurz Sonstige: S. 6: Simon Scherr | S. 10: iStock.com/shulz | S. 18: Hitachi Ltd. | S. 19: iStock.com/Ofir Peretz/Fraunhofer IESE | S. 22: Caruso GmbH | S. 23: iStock.com/Marina Denisenko | S. 24: freepik.com/faber14 | S. 29: Robert Bosch GmbH | S. 33: FibuNet GmbH | S. 37 - 38: ZF Friedrichshafen AG | S. 36 - 39: Fraunhofer IESE/5ter Stock | S. 41: iStock.com/Kosamtu | S. 42: iStock.com/RapidEye | S. 44: iStock.com/Tempura | S. 45: Fraunhofer IESE | S. 46: iStock.com/Scharfsinn86 | S. 48: iStock.com/wundervisuals | S. 49: freepik.com/pikisuperstar | S. 52: Marc Müller/Fraunhofer-Gesellschaft | S. 54: Huber/Fraunhofer-Gesellschaft | S. 56: Foto Kempf: Christian Kruppa; Foto Poetzsch-Heffter: Arnd Poetzsch-Heffter; Foto Rabe: Alexander Rabe | S. 57: Foto Dreyer: Elisa Biscotti; Foto Klöckner: Bundesregierung / Steffen Kugler; Foto Lukas: Bundesregierung / Sandra Steins | S. 60: Fraunhofer IESE | S. 62 (»Aufgelistet«): freepik.com/freepik/Fraunhofer IESE | S. 63: Fraunhofer IZI-BB | S. 69: freepik.com/katemangostar | S. 72: iStock.com/piranka | S. 80: Fraunhofer IESE | S. 83: Andreas Eitel | S. 84: Fraunhofer-Gesellschaft | S. 85: Andreas Eitel © 2021 Fraunhofer IESE