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Projektdauer: 01.09.2026 - 31.08.2030

RESURRECTION - Robotics and AI-assisted Decision Support for Efficient and Sustainable Remanufacturing and Refurbishmentin Electronics towards Circular Transformation

Die Wiederaufarbeitung und Wiederverwendung von Produkten und Komponenten bietet großes Potenzial, um Ressourcen länger im Wirtschaftskreislauf zu halten und den Übergang zu einer kreislauforientierten und klimafreundlichen Industrie zu...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Peter Wurster
Robotik Circular Economy Digitalisierung Digital Product Passport Kreislaufwirtschaft Nachhaltige Produktion Produktion Remanufacturing Ressourceneffizienz
Projektdauer: 01.10.2025 - 30.09.2027

Optimierung Trajektorie - Optimierung der Trajektorie eines Robotermanipulators bei Operationen mit flexiblen Bauteilen. Mathematische Begründung.

In der modernen Automobilproduktion werden Roboter-Manipulatoren nahezu in allen Produktionsphasen eingesetzt: Von der Blechumformung bis zur Endmontage des Fahrzeugs auf dem Fließband. Wenn die Manipulationen mit einem festen Körper durchgeführt...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Bernd Lüdemann-Ravit
Robotik Automatisierungstechnik Intelligente Technische Systeme Mechatronik Produktion Regelungssysteme Steuerung flexibler Strukturen Trajektorie Virtuelle Inbetriebnahme
Projektdauer: 01.01.2025 - 31.12.2027

AFKI - Autonomiefunktionen für Fahrwagensysteme zur Kanalinspektion

Unterirdische Kanalsysteme sind das unsichtbare Rückgrat unserer Städte – sie schützen vor Überschwemmungen, leiten Abwasser ab und tragen zur Umweltverträglichkeit bei. Doch viele dieser Systeme weisen zunehmend Schäden auf, welche beobachtet und...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Matthias Lorenzen
Robotik Autonomie Infrastruktur Kanalisation Lokalisierung
Projektdauer: 01.05.2024 - 31.08.2027

AI4GREEN - Nachhaltige Lösungen für Energie- und CO2-Einsparungen in der Industrie durch Künstliche Intelligenz

Das Projekt nutzt KI-gestützte Optimierung zur Verbesserung von Produktionsprozessen und Ressourcenverbrauch in der Industrie. Durch Deep Reinforcement Learning sollen nachhaltige Lösungen für Energie- und CO2-Einsparungen entwickelt werden. Robotik Drohnen Energieeffizienz Forstwirtschaft grenzüberschreitende Zusammenarbeit KI-Optimierung Landwirtschaft Mobilität Nachhaltigkeit

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