Resilienz

Eine zentrale ingenieurswissenschaftliche Fragestellung im Bereich der Nachhaltigkeit ist die Resilienz von Systemen, d.h. ihre Widerstands- und Anpassungsfähigkeit bei kurz- und langfristigen Veränderungen der äußeren Bedingungen. Hierbei spielt sowohl die Sicherheit als auch die Robustheit und damit die Langlebigkeit eine wichtige Rolle. Insgesamt soll in diesem Forschungsgebiet den Fragen nachgegangen werden, wie komplexe Systeme – angefangen von Bauteilen bis hin zu Netzen verbundener Infrastrukturen – geplant, konstruiert und betrieben werden können, um nachhaltig deren Leistung sicherzustellen und zu optimieren.

Die Anforderungen an technische Systeme und bauliche Strukturen nehmen zu. Dies betrifft die erwartete passive, reaktive und aktive Funktion in immer multipleren Standardsituationen sowie durch immer mehr Umgebungen und Umweltbelastungen. Gleichzeitig wird erwartet, dass die Systeme sich auch in statistisch auftretenden beschreibbaren Belastungsszenarien, z.B. Unwetter, sowie gegenüber unerwarteten Belastungen als widerstandsfähig und ausreichend anpassbar erweisen. Diese diffuse Menge an zukünftigen unsicheren bzw. unbekannten, menschenverursachten und natürlichen Belastungen umfasst z.B. den Klimawandel, dadurch bedingte, unabsehbare Extremwetter, Nutzungsänderungen oder auch die unangemessene Verwendung der Systeme.

Ziel des Forschungsschwerpunkts ist die Verknüpfung von Hardwareengineering und Softwaresystemen. Zahlreiche existierende Projekte zwischen den Fraunhofer-Instituten und der Mikrosystemtechnik, der Informatik sowie der Fakultät für Umwelt und natürliche Ressourcen (u.a. Geologie) und dem Zentrum für Sicherheit und Gesellschaft zeigen jetzt schon ein großes Maß an Vernetzung der Bereiche. Mit der Einrichtung des INATECH können diese Potenziale zielgerichtet zu einem internationalen Alleinstellungsmerkmal ausgebaut werden. Insbesondere auf System, Infrastruktur und Netzwerkebene werden die Forschungen im Bereich Energy Systems mit denen im Bereich Resilience Engineering zusammenwirken.

Modellierung und Simulation multimodaler Systeme
Vor allem optimierte und neuartige technische Systeme und Prozesse erfordern eine systematische Entwicklung und Bewertung ihrer nachhaltigen Sicherheit und Zuverlässigkeit unter Berücksichtigung ihres Einsatzbereichs. Technische Systeme und Prozesse werden zunehmend kleinteiliger, vernetzt und intelligent. Sie basieren auf unterschiedlichen Technologien, wie z.B. Mechanik, Elektronik, Sensorik, Aktoren und Software. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage nach einer angemessenen Modellierung solcher Systeme einschließlich der menschlichen Nutzer und Betreiber. Eine weitere Herausforderung stellt darauf aufbauend eine ausreichend belastbare Simulation des Verhaltens solcher komplexen Systeme dar, um die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Anpassungs- bzw. Regenerationsfähigkeit und Flexibilität bezüglich übermäßiger bzw. disruptiver Belastungen bewerten zu können.

Intelligente nachhaltige Netze
Die Vernetzung von Systemen bzw. die intelligente Kopplung von Netzen (z.B. Smart Grid, Smart Home, Smart Health, Smart City, multimodaler Verkehr) bietet große Chancen für die Nachhaltigkeit. Die Resilienz solcher Systeme ist dabei durch deren schnelle Anpassungsfähigkeit ein ebenso wichtiges Ziel wie deren Effizienz. Dazu bedarf es nicht nur optimierter Hardware-Systeme – vor allem Sensorik –, sondern auch entsprechend robuster Netzinfrastrukturen und korrespondierender Methoden, z.B. zur prädikativen Datenanalyse. Die Privatheit der Daten in solchen Netzen ist dabei von fundamentaler Bedeutung. Ziel der Forschung ist daher auch die Erarbeitung und Anwendung von theoretisch untermauerten Konzepten zur Gewährleistung von Sicherheit zum Beispiel in den Themen Energieverteilungsnetze, Verkehrssysteme, Smart City oder auch Internet der Dinge. Neue Technologien mit ihren ubiquitären, für den Einzelnen unsichtbaren Sensoren führen dazu, dass die Gefahr besteht, Privatsphäre nur durch einen weitgehenden Verzicht auf moderne Technologien garantieren zu können.

Engineering von resilienten Systemen
Für den nachhaltigen Einsatz von Infrastruktursystemen und Netzen müssen Techniken und Konzepte erforscht werden, die einerseits die Anpassungsfähigkeit bestehender Systeme optimieren  und andererseits auch in die Planung neuer Systeme einfließen können. Zu erforschende Lösungen können von einfacher Systemsubstitution bis hin zu sich selbst neukonfigurierbaren und daher im kritischen Fall selbstheilenden Netzwerksystemen reichen. Hierzu gilt es, Methoden zu entwickeln, die auf der einen Seite die neuen möglichen Beanspruchungen erfassbar machen und auf der anderen Seite den gegenwärtigen Zustand der Systeme inklusive ihrer Abnutzung bzw. ihres Health-Status abbilden können. Dabei müssen sowohl die lokalen Effekte der Beanspruchungen und ihrer Auswirkungen analysiert werden als auch die darüber hinaus gehenden kaskadierenden Effekte berücksichtigt werden.

Analyse und Vorhersehbarkeit von komplexen Systemen
Die gesellschaftliche und technische Entwicklung führt zu immer größeren, vernetzten Systemen, deren Planung und zuverlässige Steuerung mit einer immer größer werdenden Komplexität einhergeht. Das Erreichen von nachhaltiger Sicherheit und Zuverlässigkeit bzw. Resilienz erfordert den systematischen Einsatz einer Vielzahl an Methoden. Herausfordernd sind insbesondere ihre Kombination, die Optimierung bzw. Minimierung ihres Einsatzes, die fortlaufende Erfassung und Visualisierung und Kommunikation von Ergebnissen sowie das Nachvollziehen und Unterstützen der Entwicklungs-, Änderungs- und Optimierungsprozesse von technischen Systemen und technisch unterstützten Vorgehensweisen. Zudem ist die Abschätzung der langfristigen Kosten für Betrieb und Wartung gerade für rekonfigurierbare, multifunktionale und adaptive Systeme eine sehr große und entwicklungstreibende Herausforderung. Dabei steht die Entwicklung großer Sensornetzwerke ebenso im Vordergrund wie die Analyse der zahlreichen Messdaten und Zielvorgaben mithilfe moderner statistischer Auswerteverfahren (Predictive Analytics). Dies wird gewährleistet, um trotz unkontrollierbarer externer Einflüsse (wie z.B. Wetter, technische Ausfälle oder Nutzerverhalten) zuverlässige Vorhersagen zu ermöglichen und optimale Entscheidungen auch im Sinne eines nachhaltigen Einsatzes der zur Verfügung stehenden Ressourcen herbeizuführen.