Innovation

Wir sind "Innovativ durch Forschung"

Im Jahr 2020 wurde die SIVIS GmbH für ihre besondere Forschungskompetenz und Innovationsfähigkeit mit dem Forschungssiegel
des Stifterverbandes ausgezeichnet. Hier erfahren Sie mehr über unsere Forschungsprojekte und Innovationen.

Forschung bei SIVIS

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.

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 „SIVIS Authorization Robot“. 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.

So sieht Innovation bei der SIVIS aus – ein Beispielprojekt

Das BMBF geförderte Projekt „SIVIS Authorization Robot“

Der „SIVIS Authorization Robot“ 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 „SIVIS Authorization Robot“-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 „SIVIS Authorization Robot“-Projekts:
Automatisierte Rollen- und Berechtigungskonzepte

Ziel des „SIVIS Authorization Robot“-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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