未来的工业互联网将整合模仿人类认知技能的技术，如计划、学习和感知环境的能力。Fraunhofer CCIT致力于实现认知物联网的愿景，其执行董事会发言人克劳迪娅·埃克特教授说：“数字化对德国工业具有巨大的潜力，使企业能够自动化制造过程、提高效率、采用新的商业模式、并提供定制产品。这就要求基于安全的物联网技术、可信的数据基础设施和可靠的机器学习方法的高效、经济、灵活的制造过程。我们拥有在Fraunhofer CCIT进行这项工作所需的所有专业知识，正在研究具体的应用场景。”
智能交互式机床
Fraunhofer CCIT正在开发一种用于智能工具的组件，该组件可提高切割过程的质量和输出，通过集成无线组件和宽带通信技术来测量工具的谐振频率，实时分析数据，并检测异常情况，还可以在动作点捕获过程数据。
弗劳恩霍夫机床和成形技术研究所的亨德里克·伦茨说：“这可以立即告诉我们，加工过程是否存在问题，例如，有缺陷的刀具。安全协议保证了捕获数据来源的完整性、机密性、可用性和真实性，物联网组件既是传感器又是执行器，通过发射超声波，它使工具产生共振，共振信号被放大，可以用来控制刀具。这样，即使生产过程以全产量运行，也可以保持质量和生产率的持续水平。弗劳恩霍夫CCIT开发的解决方案可以在任何工具中以低成本集成，例如在金属钻孔工具中。”
受控用户组内的安全数据共享
Fraunhofer CCIT说明了其共享数字孪生兄弟的概念，并介绍了其连接操作台的解决方案，该解决方案允许公司与授权合作伙伴和客户共享其制造过程中的敏感数据。这个IT解决方案由三个部分组成：物联网架构、数字孪生和国际数据空间（IDS）。RIOTANA（实时物联网分析）体系结构从正在执行的过程中获取原始数据，如振动、温度或摩擦，并使用它实时生成有意义的指标；这些信息随后存储在公司服务器上的数字孪生兄弟中，在这里，公司可以定义它希望与哪些用户共享哪些数据以及在什么条件下共享；IDS连接器提供数据的安全传输，并控制接收者对数据的进一步处理。注意，这种数据共享是双向的。外部用户也可以将信息添加到数字孪生兄弟中。
弗劳恩霍夫软件和系统工程研究所ISST的Hendrik Haße说：“我们的技术在物联网体系结构和现有的工业过程数据安全交换解决方案（如工业4.0资产管理外壳或IDS体系结构）之间建立了一座桥梁，它可以容纳任何类型的数据库或应用程序。例如，它允许机器制造商和用户共享过程数据，以改进刀具状态监测。”
由于人工智能，其结果更快
但这类技术对工业的附加值超出了与外部合作伙伴共享数据的能力，机器学习和人工智能等技术可以应用于从正在进行的制造过程中获得的数据。
为确保机床产生可靠、可重复的结果，必须及时检测磨损迹象。到目前为止，这取决于机器操作员的经验和知识，主要是基于他们的观察能力，在技术援助方面几乎没有。Fraunhofer工业技术学院IPT和算法与科学计算SCAI的的研究人员为此开发了一种算法，他们使用特别适用的机器学习方法对其进行了培训，人工智能能够通过分析其声谱来确定工具的状况，进而使其能够识别甚至是最轻微的磨损迹象。Fraunhofer团队的科学家阿诺·施梅茨说：“人类也可以做到这一点，但人工智能可以更快地做到这一点，同时分析更多的声音频谱，并学习如何在更精细的尺度上区分磨损迹象。例如，该算法帮助操作员决定是否需要更换工具，人工智能被调谐到与人类耳朵不同的频率，并且可以建议操作者应该特别注意哪些频率。”
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