SIC! – Das ist ein ganzheitlicher Ansatz mittels Digitalisierung industrieller Prozesse und Anwendungen für das Jahr 2050 und darüber hinaus.

Das übergeordnete Ziel von NextGeneration SIC! ist die digitale Transformation der industriellen Energieversorgung. In den Hauptkompetenzbereichen Data Science, Digitaler Zwilling, Sektorkopplung und Optimierung beschäftigen sich die Dissertant_innen und Projektpartner_innen mit den Wechselwirkungen von Industrie und Energieerzeugung und den Verbesserungsmöglichkeiten, die die Digitalisierung hier liefern kann.

Die Ausbildung der PhDs besteht aber nicht nur aus der projektbezogenen Forschungsarbeit mit Unterstützung der Kolleg_innen der Faculty. Zum Gesamtpaket gehört auch ein Trainingsprogramm im Bereich der Transferable Skills – Präsentationstechniken, Forschungsethik, akademisches Life Coaching, Pitch Training, Wissenschaftskommunikation und vieles mehr.

Außerdem wird an der TU Wien jährlich im Sommersemester die Vorlesung „Smart Industrial Concept, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster“ abgehalten, in der das Doktoratskolleg und die angewandten Konzepte durch die Faculty vorgestellt werden.

Ziele

Rechteckige Strichmännchen - Visualisierung auf einer Bergspitze in die Ferne schauen

© Pixabay - Manfred Steger

  • Dekarbonisierung und Digitalisierung der Industrie
  • Erforschung komplexer industrieller Systeme zur digitalen und technologischen Transformation
  • Aufbau interdisziplinärer Kompetenzfelder - Stichwort „Energie 4.0“
  • Erhöhung der internationalen Sichtbarkeit der Forschungsbereiche der beteiligten Gruppen der TU Wien, des AIT und der MUL
  • Aufbau einer engen wissenschaftlichen Zusammenarbeit der Kooperationspartner
  • Erstellung gemeinsamer hochqualitativer Publikationen

Methoden

Rechteckige Strichmännchen - Visualisierung Methodenfindung zu einem festen Ziel

© Pixabay - Manfred Steger

  • detaillierte Bedarfs- und Prozessanalysen
  • datengetriebene Modellentwicklung
  • Fehlererkennung und -vorhersage
  • Datenverarbeitung und Automatisierung
  • mathematische Optimierung
  • Betriebsoptimierung
  • statistische Datenanalyse
  • Digitale Zwillinge
  • Demand Side Management
  • white / black / grey box Modelling
  • Machine Learning

Ausbildung

Rechteckige Strichmännchen - Visualisierung lehrender Roboter

© Pixabay - Manfred Steger

TU Wien Doctoral School

  • Lehrveranstaltung Forschungsethik und –integrität
  • Seminar „Akademische Literaturrecherche verstehen“
  • Akademisches Life Coaching

AIT PhD Seminar in Hirschegg

  • Forschungsintegrität
  • Pitch Training
  • Wissenschaftskommunikation
  • Forschungsvermarktung

Faculty