InSeM - System zur Früherkennung von Gefährdungspotential im Facility Management

InSeM - System zur Früherkennung von Gefährdungspotential im Facility Management

Hintergrund

Im Rahmen des Foschungsprojektes InSeM  wird ein innovatives, prototypisches Sicherheitssystem entwickelt, welches unterschiedliche Sensorenarten anbindet und die von ihnen bereitgestellten komplexen Signalmuster intelligent auswertet. Dazu wird eine bestehende Gebäudemanagement-Software weiterentwickelt, so dass diese durch sinnvolle Datenvorverarbeitung, eine Regelbasis und eine lernende Intelligenz in der Lage ist, aus einfachen Sensorereignissen abstrakte Meta-Ereignisse zu generieren und neues Wissen zu schaffen. Eine besondere Herausforderung für das intelligente System ist dabei, mit Hilfe unterschiedlicher Technologien und Verfahren aus Ereignissen und Ereignisfolgen Verhaltensmuster zu erkennen und zu klassifizieren. Damit entsteht ein System mit hohem Selbstorganisierungsgrad, hoher Lernfähigkeit, deutlicher Kontextsensivität und Eigenintelligenz.
Mit dem entsteheden System wird es möglich, Fehlalarme zu erkennen sowie mögliche Defekte aufzuspüren. Daneben sollen Unregelmäßigkeiten erkannt werden, welche Indizien für eine potentiellen Einbruch darstellen.
Das System soll dem Gebäudemanager unterstützend zur Seite stehen und ihm ein Mittel in die Hand geben, mögliches Gefährdungspotential früh zu erkennen und einzuschätzen um geeignet darauf zu reagieren. Durch die Erkennung von Fehlalarmen kann sich der Gebäudemanager auf das Wesentliche konzentrieren und wird nicht ungewollt sensibilisiert. Er kann somit im Falle eines realen Alarms und anderer wichtiger Ereignisse angemessen reagieren.

 

 

Kooperationspartner

  • Universität Potsdam
  • Gemtec GmbH
  • ixellence GmbH

 

Projektvolumen

260.000 Euro

 

Laufzeit

2009 - 2012

 

Mittelgeber / Förderprogramm

Bundesministerium für Bildung und Forschung / FHprofUnt