Projekte

Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen. Darüber hinaus zielen Konsortialprojekte und Innovationsnetzwerke auf einen unternehmensübergreifenden Austausch ab.

Bewertung der Relevanz von Bilddaten beim Training neuronaler Netze

Ein Verfahren zur Bewertung der Güte von Bilddaten beim Training neuronaler Netze wird entwickelt, um minderwertige Bilder frühzeitig zu identifizieren und Kosten sowie Trainingszeit zu reduzieren.

DASH Board: Data Analytics for Sustainable Healthcare

Das DASH Board verfolgt die Analyse und Nutzung von Patientendaten, um innovative digitale Gesundheitslösungen zu entwickeln, die die Gesundheitsversorgung optimieren und die Datensicherheit gewährleisten.

DIEFEDA – direct error feedback during assembly

Ein KI-gestütztes Assistenzsystem verbessert Montageprozesse durch Echtzeit-Feedback, minimiert Fehlerquoten, entlastet Fachkräfte und optimiert die Endprüfung, um Qualität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Digitale Integration

Eine verknüpfte Wissensdatenbank für den Spritzgussprozess wird aufgebaut, um Anomalien frühzeitig zu erkennen und robuste Parameter zu lernen. KI optimiert Anlagenparameter für neue Produkte.

Drag & Imitate – Menschzentrierte Roboterprogrammierung

Intuitive Roboterprogrammierung durch die Kombination von Programming-by-Demonstration und einer benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglicht es auch Nicht-Experten, intelligente Roboterprogramme effizient zu erstellen.

Erkennung und Bewertung von Zukunftsthesen

Aus großen Datenströmen entstehen verlässliche Frühindikatoren: Algorithmen entdecken neue Themencluster, überprüfen Hypothesen mit Kontextverständnis und liefern kompakte Lagebilder für bessere Planung, Innovation und entschlossenes Management.

Erklärbare KI: Evaluation von Erklärbarkeitsverfahren in der Anwendung

Erklärbare KI-Methoden ermöglichen die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen, insbesondere in regulierten Branchen. Das Projekt entwickelt Best-Practice-Ansätze für den Einsatz von XAI in realen Anwendungen.

Fahrzeugteilesegmentierung für die Verbesserung der Schadenserkennung

Die KI-basierte Fahrzeugteilesegmentierung verbessert die Schadenserkennung durch präzise Zuordnung von Defekten zu Fahrzeugteilen, wodurch Fehlklassifikationen reduziert und Reparaturkosten genauer geschätzt werden.

FlexCab – flexible, intelligente Kabelmontage

Ein flexibles, intelligentes Robotersystem zur automatisierten Montage von Hoch- und Niedervolt-Steckverbindungen wird entwickelt, um manuelle Arbeit zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

FOCUS Bikes Service Assist

Das Anlernen von Fehlerfällen über einen einzelnen Sensor am Fahrrad bietet die Chance, die die Qualität der Fahrräder, des Service und die Sicherheit erhöht.