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.

KI-ready machining

Die Integration von KI in die Maschinenbauindustrie erfordert standardisierte Schnittstellen für eine zuverlässige Datenübertragung. Ein Technologievergleich identifiziert geeignete Protokolle zur Optimierung der Prozessüberwachung und -steuerung.

KI-Use Cases für die h-aero® Plattform

Der AI Explorer identifiziert und priorisiert vielversprechende KI-Anwendungsfälle für die h-aero® Plattform, um Ressourcen optimal zu nutzen und schnelle Umsetzungen zu fördern.

KIAFAM (KI-basierte Assistenzfunktionen im Facility Management)

Prozessdaten aus dem Facility Management werden mit Process Mining analysiert, um wertvolle Einblicke in Abläufe zu gewinnen und nachhaltige Prozessoptimierungen zu ermöglichen.

Kollaboration Mensch und Maschine 2.0

Die Anforderungen der Endabnahme an die Mitarbeiter wurde mithilfe von UNAs überprüft. KI-Potentiale wurden identifiziert und vorgeschlagen.

Lageinvariante Klassifizierung von Zähnen

Ein KI-basiertes System zur automatisierten Zahnklassifikation wird entwickelt, das Bilder von Zähnen in verschiedenen Orientierungen analysiert und eine Genauigkeit von 99,6 % erreicht, unabhängig von Zahnfarbe.

Lieferanten-Monitoring mit KI

In dem Quick Check wurden historische Daten aus dem Einkauf analysiert sowie Dashboards konzipiert, um ein effektiveres Lieferanten-Monitoring zu ermöglichen.

Schmuckbild aus Projekt - Start eines Bürstvorgangs

Lokalisierung von Tieflochbohrungen

Durch die Berechnung des Winkels zwischen einem Reinigungswerkzeug und dem orthogonalen Blickwinkel der Bohrung soll ein automatisierter Reinigungsvorgang ermöglicht werden.

MRK-Applikation-zur-Bestueckung-von-Maschinen

MRK-Applikation zur Bestückung von Maschinen

Im Rahmen des Quick Checks ist ein Konzept zur Bestückung von Maschinen für das Stanzen von Schraubenköpfe als kollaborative Applikation erarbeitet worden. Die Applikation ist als mobile Roboter-Plattform und mittels Bin-Picking-Lösung konzeptioniert.

NeuraConnect: Auslagerung rechenintensiver Operationen in eine 5G-Edge-Cloud

Auslagerung rechenintensiver Operationen in eine 5G-Edge-Cloud.

Peg-Men: Flexible Bestückung unter Störgrößen

Flexible Bestückung sensibler Ventilnadeln wird durch Deep Reinforcement Learning und Physiksimulation optimiert. Ziel ist die Automatisierung repetitiver Prozesse, um Effizienz und Präzision zu steigern.