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Projektauftakt beim SAP Automotive Round Table: (von links) Philipp Kerler; Tamara Kartheininger; Volker Popp, Chief Product Expert SAP. (Bild: THA)
School of Business

iSCRM

Das Projekt "iSCRM" im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks von Prof. Dr. Michael Krupp der Fakultät für Wirtschaft der Technischen Hochschule Augsburg in Kooperation mit der SAP SE, reportingimpulse GmbH und scoutbee GmbH erarbeitet ein automatisiertes und datenbasiertes Entscheidungsunterstützungssystem für Einkäufer, um Lieferschwierigkeiten in ihren Wertschöpfungsnetzwerken zu reduzieren.

Wertschöpfungsnetze basieren auf sicheren, verlässlichen und stabilen Lieferbeziehungen. Globale Krisen wie die COVID-19 Pandemie und der Krieg in der Ukraine zeigten überdeutlich, wie fragil diese Lieferbeziehungen sind. Zudem ist die manuelle Überwachung von Risikofaktoren zeitintensiv und stellt trotzdem nur eine Momentaufnahme und ermöglicht meist nur reaktive Maßnahmen.

Das Projekt iSCRM analysiert den Status Quo des Risikomanagements, Herausforderungen und Erfolgsfaktoren. Zudem untersucht es die Bedeutung und besondere Faktoren bei kleinen und mittelständischen Unternehmen. Dabei werden Risikoindikatoren und ihre Wechselwirkungen identifiziert und bewertet sowie ihre Auswirkung auf Wertschöpfungsnetzwerke analysiert. Die Indikatoren werden zudem quantifiziert, um ein datenbasiertes "Frühwarnsystem" konzipieren zu können. Diese bietet Einkäufern die Möglichkeit, frühzeitig auf Risiken in den Liefernetzwerken reagieren zu können (SCRM). Zudem soll iSCRM die Risikoindikatoren bezüglich ihrer Eintritts- und Entdeckungswahrscheinlichkeit sowie deren Impakt analysieren.

Logo Projekt KIraF
ElektrotechnikTTZ Nördlingen

KIraF

Projektbeschreibung

In diesem Projekt sollen KI-gestützte Sensordatenauswertungs- und Steuerungsalgorithmen entwickelt werden, die sich autonom auf neue Fügeprozessvarianten einstellen können. Die entwickelten Roboteranwendungen sollen für Anwender ohne Spezialkenntnisse vereinfacht werden und so Produktivitätssteigerungspotentiale erzeugen.

 

Hanna Schmidl
Energieeffizientes Planen und Bauen – E2D

Hanna Schmidl: Carboneum Cottbus

Ein Museum verbindet Vergangenenheit, Gegenwart und Zukunft eines Ortes im Wandel. Hanna Schmidl zeigt die Vision eines Gebäudes, das zum Startpunkt und Katalysator für eine zukunftsfähige und klimagerechte Entwicklung werden kann.

DaSIe Bild
ElektrotechnikTTZ Nördlingen

DaSIe

Projektbeschreibung

Im Projekt werden die Bedürfnisse von Kunden und firmeninternen Stakeholdern mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz ermittelt, sowie zusammen mit Prozessdaten analysiert und ausgewertet, um sichere Services zu entwickeln und neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Handlungsfelder sind „teilautomatisierte Analyse von Kundenbedürfnissen“, „semantische Datenaufbereitung“, „autonome Entscheidungsunterstützungssysteme“, „Konnektivität“ und „IT-Sicherheit“.

Logo vom Projekt round&fast
ElektrotechnikFlexible AutomationTTZ Nördlingen

round&fast

Im Forschungsprojekt round&fast soll ein neuartiges patentiertes Verfahren zum Parallelisieren von Pick and Place Aufgaben entwickelt und in einem Demonstrator umgesetzt werden. Durch die Kombination des Prinzips eines Rundläufers mit der Flexibilität von roboterbasierten Manipulatoren kann der Materialdurchsatz bei geringerem Platz- und Energiebedarf gesteigert werden, was Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen ermöglicht. Zentrale Forschungsfragen bilden die Untersuchung kraft- oder stoffschlüssiger Greifer-Systeme, echtzeitfähiger dynamischer Bildverarbeitungssysteme- sowie die Implementierung und Umsetzung eines hierfür passenden hybrid-hierarchischen Steuerungssystems.

Bestückungsmaschine
ElektrotechnikSystems Engineering

Bestückungsmaschine

In diesem Projekt geht es um die Entwicklung und den Aufbau einer Funktionsfähigen Pick-and-Place Maschine. Diese kann Platinen selbstständig mit SMD-Bauteilen bis zu einer minimalen Größe von SMD 0402 bestücken.

Local-First Cooperation für Industrie 4.0 mittels Software-Agenten. Bild: Thorsten Schöler
Industrie 4.0InformatikInternet of ThingsKünstliche Intelligenz

Local-First Cooperation

Mit dem Designprinzip Local-First Cooperation lassen sich moderne Anwendungen der Industrie 4.0 umsetzen. Zur Problemlösung kann auf bewährte Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zurückgegriffen werden. Verteilte Software-Agenten kommunizieren direkt, koordinieren sich selbst mit anderen und kooperieren zur lokalen Problemlösung. Symbolische und subsymbolische KI ergänzen sich bei der Problemlösung. So lassen sich komplexe Planungs- und Optimierungsaufgaben mittels resilienter Systeme umsetzen. Diese Systeme des Industrial Internet of Things zeigen zunehmend Self-x-Eigenschaften des Organic Computing.

Baugruppe in Testadapter
ElektrotechnikFlexible AutomationTTZ Nördlingen

ModProFT

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Umsetzung eines modellbasierten, robotergestützten Prüfkonzepts für die Elektronikfertigung.

Studierende bei Vermessungsarbeiten am Stauraumkanal
BauingenieurwesenSiedlungswasserwirtschaft

Studierende engagieren sich für sauberes Wasser

Die öffentliche Kanalisation dient der Ableitung von Schutzwasser, das in Haushalten, Gewerbe und Betrieben anfällt, um das Schmutzwasser einer gezielten Reinigung in der Kläranlage zuzuführen.

Hauptbild
ElektrotechnikSystems Engineering

Sonnenstandsnachführung

Es scheint die Sonne nur für einen kurzen Teil des Tages senkrecht auf die Module. Allerdings wird eine hohe Leistung nur dann erreicht, wenn dem so ist. Deshalb soll das Solarpanel anhand des Sonnenstands ausgerichtet werden.