Forschung und Entwicklung bei der SIVIS

Innovationen sind eine auschlaggebende Kraft in Bezug auf den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. In fast allen Branchen ist die Ausschöpfung des Innovationspotenzials von großer Bedeutung. Auch um erfolgreich im Wettbewerb bestehen zu können, gewinnen Innovationen immer mehr an Bedeutung.

Die SIVIS GmbH investiert deshalb schon lange in die Forschung und die Entwicklung. Unser Innovationsverständnis umfasst die Entwicklung neuer Produkte, damit wir unseren Kunden immer zukunftsorientierte und fortschrittliche Anwendungen bieten können. Unser Innovationsverständnis umfasst aber auch, unsere Perspektiven zu erweitern, über den Tellerrand hinauszublicken und auch die eigenen Strukturen zu erneuern.

 

 

Wir sind "innovativ durch Forschung"

Forschungssiegel des Stifterverbandes

2020 wurden wir für unsere besondere Forschungskompetenz und Innovationsfähigkeit mit dem Forschungssiegel „Innovativ durch Forschung“ ausgezeichnet. Das Siegel wird vom Stifterverband, einem der größten privaten Wissenschaftsförderer in Deutschland, vergeben.

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Kooperation mit der Hochschule Karlsruhe

Die SIVIS kooperiert eng mit der Hochschule Karlsruhe. Zum einen arbeiten die Hochschule Karlsruhe und die SIVIS GmbH zusammen an dem Projekt „AutoBer“. Für dieses wurde die Expertise der SIVIS  im Bereich Berechtigungssysteme um notwendige Kompetenzen im Bereich Algorithmik/Optimierung, durch die Zusammenarbeit mit der Hochschule Karlsruhe, erweitert. Zum anderen vergibt und betreut die SIVIS GmbH viele Themen für Bachelor- und Masterthesen. In den letzten drei Jahren haben 10 Studierende mit der SIVIS zusammengearbeitet. Die Förderung des akademischen Nachwuchses ist ein wichtiger Besandteil unseres Innovationsverständnisses. Das Fachwissen der Studierenden und die innovativen Ansätze ergänzen unsere Forschung optimal.

S.RufMobil als Bestandteil des RAMSES-Projekts

RAMSES steht für „Remote Area integrating Mobility Hub for Smart Environment InfraStructures“. Das EU-geförderte Forschungsprojekt möchte die Mobilität im ländlichen Raum stärken und öffentliche Verkehrsdienstleister mit alternativen Mobilitätsanbietern und den ländlichen Gemeinden gemeinsam auf einer Online-Plattform zusammenbringen. Diese Plattform soll vor allem die kleinen Anbieter von Mobilitätsdienstleistungen im ländlichen Raum wie den freiwilligen Gemeinschaftsverkehr stärken.

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So sieht Innovation bei der SIVIS aus – ein Beispielprojekt

Das BMBF geförderte Projekt „AutoBer“

Der „AutoBer“ ist ein vom BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) gefördertes Projekt aus dem Bereich der Kommunikation und Sicherheit digitaler Systeme. Um die Expertise der SIVIS im Bereich Berechtigungssysteme um notwendige Kompetenzen im Bereich Algorithmik/Optimierung zu ergänzen, wurde eine Kooperation mit der Hochschule Karlsruhe etabliert.

Hintergrund des „AutoBer“-Projekts

Die Verfahren zum Erstellen und Pflegen der Rollen in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen sind zeitaufwändig und erfordern fundierte Kenntnisse über fast alle Prozesse im Unternehmen. Die dafür notwendigen Ressourcen sind jedoch in vielen Unternehmen nicht vorhanden. Dies gilt insbesondere in Zeiten des anhaltenden Fachkräftemangels im Bereich der IT-Sicherheit. Daraus ergeben sich hohe Sicherheitsrisiken in vielen IT-Systemen.

Ziel des „AutoBer“-Projekts: Automatisierte Rollen- und Berechtigungskonzepte

Ziel des „AutoBer“-Projekts ist die Entwicklung und Implementierung eines automatisierten Systems, welches selbständig Rollen- und Berechtigungskonzepte vorschlagen kann. Dies soll ohne das Know-how von Experten ausgeführt werden können, so dass keine komplexen Beratungsprojekte notwendig wären. Die automatische Erstellung praxistauglicher Rollenkonzepte ist ein Novum in der Industrie und Wissenschaft.

Herausforderungen bei der Implementierung des automatisierten Berechtigungskonzeptes

Die Herausforderung bei der Implementierung des automatischen Berechtigungskonzeptes besteht darin, dass die neue Software in der Lage sein muss, sehr große Datenmengen zu verarbeiten. Diese Datenmengen sind zu groß für die in der wissenschaftlichen Literatur verfügbaren Standardverfahren zur Datenanalyse. Die sogenannten „Role-Mining-Optimierungsalgorithmen“ müssen daher entsprechend adaptiert und erweitert werden. Darüber hinaus muss eine ständige Interaktion mit dem Algorithmus gewährleistet sein, damit in einem Lernprozess vorhandenes Beratungswissen auf den virtuellen Berater übertragen werden kann.

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