Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen
Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.
Einfachere und systematische Qualifizierung von KI-Anwendungen
Ein neues Software-Framework soll Unternehmen die Abnahme bzw. Auditierung von Anwendungen erleichtern, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Das Framework erarbeiten das Fraunhofer IPA und das Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart gemeinsam im Forschungsprojekt »AIQualify« der Forschungsgemeinschaft Qualität.
Whitepaper beschreibt Methodik für verlässliche, langfristig nutzbare KI-Anwendungen
Wie lassen sich beim Einsatz von KI-basierten Komponenten in der Industrie verlässliche Systeme mit vorhersagbarer Leistungsfähigkeit entwickeln? Eine Antwort auf diese Frage gibt das jetzt erschienene Whitepaper »KI-Engineering in der Produktion« der Fraunhofer-Institute IOSB und IAIS, gefördert vom Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT.
Revolutionäre Automatisierung der Leistungselektronik durch künstliche Intelligenz
Moderne Industrie- und Informationsgesellschaften werden von leistungselektronischen Energiewandlern angetrieben, die elektrische Energie für verschiedene Anwendungen nutzbar machen. Beispiele sind Elektroantriebe in Fahrzeugen, Stromversorgungen von Serverfarmen oder auch die Integration von Windkraftanlagen und Photovoltaik-Kraftwerken in das Stromnetz.
Miele und Fraunhofer IEM optimieren mit KI die Lagerlogistik
Ordnung und kurze Wege sind das A und O für eine flexible und wirtschaftliche Lagerhaltung – das weiß man im Miele-Lager in Oelde. Zusammen mit dem Fraunhofer IEM entwickelte Miele ein KI-basiertes Ordnungssystem und kann Kommissonieraufträge nun zunächst im Rahmen eines Pilotprojektes flexibler und effizienter bearbeiten.
Volle Kontrolle: Mit Kamera und KI den Werkzeugverschleiß beim Fräsen nahezu in Echtzeit prüfen
Bei der spanenden Fertigung ließ sich der Werkzeugverschleiß bisher während laufender Fräsprozesse noch nicht systematisch erfassen. Da jedoch fehlerhafte Werkzeuge zu Qualitätsverlusten, wachsendem Ausschuss und hohen Kosten für Nacharbeiten führen, hat sich das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT dieser Aufgabe angenommen:
Vitalparameter: Mehr Sicherheit und Komfort im Fahrzeug durch KI-Algorithmen
Die Mobilität der Zukunft ist nicht nur autonom, sondern auch komfortabel und sicher: Das Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS präsentiert auf der IAA MOBILITY 2023 in München KI-Algorithmen, die Sicherheit und Komfort in Verkehrsmitteln deutlich erhöhen.
Was kann KI in der Lasermaterialbearbeitung leisten?
Automatisierung und Null-Fehler-Produktion sind wichtige Trends im Maschinenbau. Künstliche Intelligenz (KI) spielt bei der Weiterentwicklung beider eine große Rolle. Es kann bereits heute Abweichungen in den Prozessüberwachungsdaten erkennen und eine Qualitätskontrolle in Echtzeit durchführen.
Zugang zu künstlicher Intelligenz für alle: Benutzerfreundliche KI-Tools für industrielle Anwendungen
Alle Mitarbeitenden in der Industrie sollen zukünftig in der Lage sein, KI-Tools zu bedienen, neue Prüfanwendungen einzurichten und zu warten. Ganz ohne KI-Expertenwissen. Das ist das Ziel des Forschungsprojekts »DeKIOps – Demokratisierung von KI mit verständlichem und einfach zugänglichem Machine Learning Operations (MLOps)«.
KI-Allianz BW: Startschuss für Aufbau einer KI-Datenplattform für die Wirtschaft
Das Teilprojekt »Datenplattformen« der KI-Allianz Baden-Württemberg wird unter Federführung des Fraunhofer IOSB den technisch-organisatorischen Grundstein legen, damit Unternehmen und Start-ups einen niederschwelligen Zugang zu Daten und KI-Modellen anderer erhalten.