Die Arbeitsgruppe »Industrielle Datentechnologien« am Fraunhofer IKTS in Arnstadt versteht sich als Impulsgeber für die digitale Transformation in Wissenschaft, Industrie und Wissenstransfer. Ziel ist es, komplexe Datenwelten beherrschbar zu machen und durch innovative Softwarelösungen neue Wertschöpfungspotenziale zu erschließen. Im Mittelpunkt stehen Datenmodellierung, Datenaggregation, Datenprozessierung und Visualisierung, die als Fundament einer zukunftsorientierten, datengetriebenen Industrie dienen.
Mit der Entwicklung modularer Microservices – auf Basis von Open-Source-Technologien oder als spezialisierte Eigenentwicklungen – entstehen flexible Architekturen, die sich nahtlos in bestehende Software-Ökosysteme integrieren und gezielt erweitern lassen. Damit können Mess-, Meta-, Prozess- und Qualitätsdaten miteinander verknüpft und ganzheitlich ausgewertet werden. Unsere Systeme kommen in Produktion, Qualitätssicherung sowie im Mess- und Prüfumfeld zum Einsatz und schaffen skalierbare Plattformen für präzise Prozesssteuerung, zuverlässige Qualitätskontrolle und innovative Anwendungen.
Ein weiterer integraler Bestandteil ist unser Trainingscenter, das den Wissenstransfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft stärkt. Hier entwickeln wir bedarfsgerechte digitale Lernumgebungen und Blended-Learning-Formate, die Selbstlernangebote (z. B. Moodle-Kurse, Videos, Simulationen) mit praxisnahen Trainings verbinden. Damit unterstützen wir Forschungseinrichtungen, Industrie und KMU beim Aufbau und Erhalt von Kompetenzen in Schlüsselbereichen wie Dekarbonisierung, Digitalisierung und Produktionssysteme.
Wir helfen, Wissen systematisch zu konservieren, strukturieren und weiterzugeben – durch digitale Lernumgebungen, medienpädagogische Konzepte und nachhaltige Lerninfrastrukturen. Unsere mehrfach betriebenen Moodle-Instanzen verleihen uns umfassende Erfahrung im Aufbau und in der Integration digitaler Lernplattformen – Know-how, das wir in Projekten zu Wissenstransfer, Weiterbildung und industrieller Anwendung konsequent einsetzen.