Forschungsaktivitäten

• ProcessIQ

  Ziel dieses Projektes ist die Suche, Bewertung und Erprobung von verschiedenen Technologien zur automatisierten (KI-gestützten) Erkennung von Qualitätsmängeln und Anomalien in den Prozessdaten in zwei Produktlinien eines Herstellers von Spezialmaschinen.

• DigiProTrain

  Dieses Projekt hat das Ziel für Unternehmen in sogenannten Lernfabriken Schulungsangebote im Bereich der Industrie 4.0 zu entwickeln und anzubieten. Lernfabriken stellen eine realistische Produktionsumgebung dar, die für Bildung, Training und Forschung geeignet ist. Sie sind eine physische Lernumgebung, die Lehrinstrumente und -geräte enthält und die Arbeitsbedingungen eines echten Industriestandorts für didaktische und Schulungszwecke effektiv schafft. Die Networks Development-Initiative hat den Zweck, einen EIT Manufacturing Marketplace zu schaffen, der alle Bildungsprogramme und -aktivitäten der Learning Factories anbietet. Dadurch wird die Reichweite und der Zugang zum Schulungsangebot der Lernfabriken erhöht sowie die Verfügbarkeit von Geräten erhöht, die für Tests und Pilotierung geeignet sind. Gefördert durch EIT Manufacturing im Rahmen des Learning Factory Network Development Programms.

• IntelliProPS

  Ziel in diesem Projekt ist (1) die Erforschung und Entwicklung von neuartigen Planungs- und Steuerungskonzepten die auf der Kombination klassischer Methoden der Planung- und Steuerung mit Methoden der künstlichen Intelligenz (insbesondere Maschinelles Lernen) für Produktionsszenarien mit sehr hoher Volatilität und Variabilität hinsichtlich Produktvarianten, Auftragsmengen, Rohstoff-/Teilequalität, bei gleichzeitigem hohen Automatisierungsgrad und hohem Grad an Mensch-Maschine Kollaboration, (2) die Entwicklung eines konfigurierbaren Simulators und Demonstrators, der es Produktionsunternehmen erlaubt verschiedene mit KI angereicherte dezentrale Planungs- und Steuerungskonzepte für Produktionsszenarien mit hoher Variabilität und Volatilität hinsichtlich Produktvarianten, Auftragsmengen, Rohstoff-/Teilequalität zu testen, zu evaluieren und weiterzuentwickeln (Entwicklungs- und Prüfstand für KI-angereicherte Produktionsplanungs- und Steuerungskonzepte). Dieses Projekt wird vom FFG im Rahmen des COIN Aufbau FH für die Wirtschaft Programmes gefördert.