Fraunhofer IPA - Arbeitsgruppe KI-noW

Fraunhofer IPA - Arbeitsgruppe KI-noW

Alte Bahnhofstraße 2–4
97421 Schweinfurt

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Künstliche Intelligenz (KI) für eine nachhaltig optimierte Wertschöpfung, kurz »KI-noW« – unter dieser Überschrift überführen wir ab sofort Erkenntnisse und Ergebnisse der angewandten Forschung in die industrielle Praxis.Ziel ist die Entwicklung durchgängiger Szenarien, die Unternehmen aufzeigen, welchen Nutzen der Einsatz Künstlicher Intelligenz für das produzierende Gewerbe hat und wie eine Integration entsprechender Anwendungen in den laufenden Betrieb erfolgen kann, um das Wissen in der Region nachhaltig zu konsolidieren. Eine Optimierung der Handlungsbereiche Supportprozesse, Fertigung und Montage wird durch inhaltlich korrespondierenden Forschungsbereiche verfolgt. Ausgehend von der Erhebung und Bereitstellung hochwertiger Daten werden KI-getriebene Methoden zur Analyse und Optimierung entwickelt und die resultierenden Ergebnisse mithilfe KI-gestützter Assistenzsysteme für den Menschen verfügbar gemacht.

Ansprechpartner:

Christoph Hoffmann
(Projektleiter)

09721 533264-1
christoph.hoffmann@ipa.fraunhofer.de

Schwerpunkte der Forschung

  • Generierung hochwertiger Daten: Erfassung und Vorverarbeitung
  • Intelligente Datenwertschöpfung: Analyse und Optimierung
  • KI-assistierte Montage
  • KI-gestützte Assistenzsysteme für industrielle Produktionsprozesse
  • Erzeugung digitaler Abbilder von Produktionssystemen und -prozessen

Zielgruppen

  • IT & Industrie
  • Automotive
  • Maschinenbau
  • Medizientechnik
  • Energietechnik

Kooperationsangebote für Unternehmen

  • Erzeugung, Integration und Aufbereitung relevanter Datenmengen
  • Extraktion produktionsrelevanten Wissens aus Daten der Produktion
  • Bereitstellung datenbasierten Wissens in der Produktion
  • Datengetriebene Prozessoptimierung
  • Wissens- und Technologietransfer durch Sensibilisierung für Potentiale

Referenzprojekte

  • Intelligente Nachvernetzung in KMUs
  • Entwicklung einer smarten Sensorik mit integrierter Datenanalyse
  • Datengetriebene Produktionsoptimierung in der SMD-Fertigung
  • Datenanalyse zur Realisierung des Digitalen Zwillings der Produktion