Hieronymus SeniorenApp
Das Projekt Hieronymus entstand dem Wunsch entsprechend, den Alltag der Heimbewohner eines Seniorenheims durch die Digitalisierung verschiedener Lebensbereiche zu ergänzen. →
651 Projekte gefunden
Messe-Showcase zur Erkennung von Objekten und Personen mit neuronalen Netzen
In Zusammenarbeit mit XITASO haben wir einen Messe-Showcase entwickelt, der die Objekterkennung und -segmentierung mittels neuronaler Netze präsentiert. Durch den Einsatz von RGB- und Infrarot-Kameras werden Verkehrsteilnehmer, wie Fahrradfahrer und Fußgänger, unter verschiedenen Umgebungsbedingungen erkannt. Dabei kommen vortrainierte Modelle wie YOLOv8 und Mask R-CNN zum Einsatz, die nachträglich auf Infrarot-Daten feinabgestimmt wurden, um eine zuverlässige Erkennung auch bei schlechten Lichtverhältnissen zu ermöglichen. →
Plangrafik 3.0
Studierende bereiten ihr Wissen über das Thema „Plangrafik“ in kleinen, einsteigerfreundlichen Artikeln auf und tauschen sich untereinander weiter aus. →
B2X – Beyond Salesbot
Ziel des Projektes sind Entwicklung, Validierung und Generalisierung eines KI-basierten Werkzeugs für den technischen Vertrieb am Beispiel von Entgrat-Werkzeugen. Grundlage sind die KI-basierte Formalisierung eines Kundenwunsches bzgl. Nachbehandlung von Werkstücken und die KI-basierte Auswahl eines dazu geeigneten Werkzeugs. Die Validierung prüft, ob die Erfassung und Formalisierung des Kundenwunsches und die Auswahlalgorithmen vertrauenswürdig sind, d.h. nachvollziehbare, verlässliche und zuverlässige Lösungsvorschläge generiert. →
Beton 3D-Druck
Im Vorhaben soll ein Verfahren entwickelt werden, mit dem statisch belastbare Betonfertigteile ohne Schalung mittels 3D-Drucktechnik sowie speziell entwickelten Betonmischungen und Armierung aus Basaltfasern hergestellt werden können. →
ProLogCloud
Das Projekt ProLogCloud ist ein Forschungsvorhaben für die Entwicklung eines Automatisierungskonzeptes für eine flexible Prozesslogistik bislang starr verketteter Produktionsschritte. Die Materialflusssteuerung wird dabei durch fahrerlose Transportsysteme übernommen. Die Algorithmenentwicklung und Integration der zugehörigen Steuerungssoftware in die bestehende Unternehmens-IT-Architektur ist eine wesentliche Forschungsfragestellung im Projekt. Dazu gehört auch die Konzeptionierung eines sicheren Datennutzungs- und -visualiserungskonzepts. →
SynDiQuAss
Im Verbundprojekt SynDiQuAss wird untersucht, welches Potenzial digital vernetzte Assistenzsysteme für die Gestaltung von Arbeitsplätzen in der Produktion haben und wie dadurch Qualitätssteigerungen erzielt werden können. Betrachtet werden Montageaufgaben mit manuellen Tätigkeiten, die einen hohen Routineanteil aufweisen. →
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.
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.