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.

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.

Konstruktion von Sonderwerkzeugen mit KI

Indem KI auf dem umfangreichen, bereits vorhandenen Konstruktionswissen aufbaut, lassen sich die Anzahl der benötigten Prototypen und Tests reduzieren und so auch Kosten senken.

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.

Machine Learning mit Embedded Devices

KI-Beschleuniger-Chips ermöglichen niedrigere Latenzen und höhere Durchsatzraten für industrielle Anwendungen. Eine Analyse des Hailo-8 KI-Chips zeigt großes Potenzial zur Effizienzsteigerung in der Maschinensteuerung.

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.

Optische Qualitätskontrolle von Oberflächen

Die Defekte der thermischen Verformung von Flugzeug-Esstischen werden durch den SFS-Algorithmus erkannt. Die Ergebnisse des SFS-Algorithmus können mit KI-Algorithmen weiterverarbeitet werden. Materialfehler können mit geeigneter Beleuchtung visualisiert werden.