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.

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.

Gewinnung und Verwertung von Fakten aus medizinischen Publikationen

Ein KI-gestütztes System zur Extraktion, Zusammenfassung und Übersetzung medizinischer Publikationen wird entwickelt, um Fachwissen effizienter zugänglich zu machen und die Informationsflut zu bewältigen.

High Speed Picking

Die Analyse der Patienten-Journey am Klinikum Stuttgart identifiziert KI-Anwendungen zur Optimierung der Versorgung, Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit und Verbesserung ökonomischer sowie ökologischer Kriterien.

Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen

Es wurde evaluiert wie die Erstellung von Zulassungsunterlagen (Core Dossiers) durch die Extraktion von Informationen aus medizinischen Studien unterstützt werden kann.

Instant Kalkulation von CNC-Bauteilen

Algorithmen lernen aus bestehenden Fertigungsdaten und CAD-Geometrien, schätzen Bauteilkomplexität in Echtzeit, verbessern Kostentransparenz, automatisieren Kalkulation und entlasten Teams von manuellen Bewertungen sowie zeitintensiver Kundenkommunikation im Alltag.

Intuitiver Label-Editor für KI-Anwendungen

Der intuitive Label-Editor des KI-Fortschrittszentrums optimiert den Labeling-Prozess durch strukturierte Workflows und Automatisierungsfunktionen, was Effizienz und Benutzerfreundlichkeit erhöht.

KI gestützte Vertriebsprognose

Eine KI-gestützte Vertriebsprognose analysiert historische Absatzdaten und externe Faktoren, um zukünftige Verkaufszahlen genauer vorherzusagen und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.

KI-Anomalieerkennung mit begrenzten Datensätzen

Die Forschung zur KI-Anomalieerkennung mit begrenzten Datensätzen zielt darauf ab, effiziente Methoden zur Identifikation von Anomalien in verschiedenen Industrien trotz Datenknappheit zu entwickeln und zu testen.

KI-basierte Bewertung von Rückgaben bei der Vermietung von Wertgegenständen

Im Bereich der Sharing Economy stellt die effiziente Rückgabe eine große Herausforderung dar. Durch den Einsatz von KI kann diese weitestgehend automatisiert werden.

KI-basierte Druckbildkontrolle für Brausetablettenröhren bei Jaco

Das Projekt entwickelte eine KI-basierte, zuverlässige und vollautomatische Lösung zur Druckbildkontrolle. Diese reduziert durch Anomaliedetektion Fehlalarme um durchschnittlich 85,7%.