Projektdauer: 15.03.2025 - 14.03.2028

CO2OPERATE - CO2- und kreislaufoptimierte additive Produktde-signs und LPBF-Fertigungsprozesse für ressour-ceneffiziente Nutzfahrzeugkomponenten

Das Projekt „CO2OPERATE" zielt darauf ab, die Energie- und Umweltkosten additiv gefertigter, metallischer Bauteile für Nutzfahrzeuge, insbesondere Stadt- und Reisebusse (z.B. eCitaro), zu minimieren und die Ressourceneffizienz durch Leichtbau und... Produktion Additive Fertigung Ecodesign Lebenszyklusanalyse Repair und Remanufacturing Ressourceneffizienz R-Strategien

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Projektdauer: 01.07.2024 - 30.06.2027

DiReMa - Digitale Prozesskette für das Remanufacturing von additiv gefertigten Metallbauteilen

Digitale Prozesskette für das Remanufacturing von additiv gefertigten Metallbauteilen Produktion Additive Fertigung Digitalisierung Kreislaufwirtschaft Refabrikation Remanufacturing Wiederaufbereitung

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Projektdauer: 17.06.2024 - 16.06.2026

ENGAGEMENT - Erfassung innerbetrieblicher Energie- und Materialverbräuche in Gießereien für die Ermittlung eines gussteilbezogenen CO2-Footprints

Erfassung innerbetrieblicher Energie- und Materialverbräuche in Gießereien für die Ermittlung eines gussteilbezogenen CO2- Footprints Produktion CO2-Fußabdruck Data Science Gießerei Machine Learning Ressourceneffizienz

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Projektdauer: 01.01.2024 - 31.12.2026

FLInK - Föderierte Lernverfahren und Schwarmintelligenz in der fertigenden Industrie zum beschleunigten Transfer vortrainierter KI-Modelle

KI-Methoden des verteilten Lernens und den Transfer vortrainierter KI-Modelle zwischen Fertigungsverfahren und Produkten Produktion Digitalisierung Industrie 4.0 Informatik Informationstechnologie KI Maschinelles Lernen Schwarmintelligenz Verteiltes Lernen

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Projektdauer: 01.10.2023 - 31.08.2026

ReGAIN - Resiliente Automotive-Gießereien durch Einsatz AI-gestützter Assistenten für nachhaltige Prozesse

Digitalisierungslösungen zur Förderung von datenbasierter Prozessoptimierung und optischer Qualitätskontrolle in Gießereien und Sandgussverfahren Produktion automatische optische Inspektion Bauteilrückverfolgung Bildverarbeitung Datenanalyse Digitalisierung Gießerei Industrie 4.0 KI

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Projektdauer: 01.09.2023 - 31.12.2026

iCARus - Intelligente Kultivierung von CAR T-Zellen unter Verwendung selbstlernender Systeme

Selbstlernende Maschinen für die Vermehrung von biologischen Zellen für die CAR-T-Zellen Krebstherapie Produktion CAR-T-Zellen Informatik Krebstherapie Machine Learning personalisierte Medizin Reinforcement Learning selbstlernende Maschinen

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Projektdauer: 01.10.2022 - 30.09.2025

KICarbon – KI‐Assistenzsystem zur schnellen Kostenprognose von komplexen Leichtbau‐Komponenten auf Basis von 3D‐Bauteilgeometrien

Die hohe Komplexität der Fertigung von Faserverbundwerkstoffen bindet höchstqualifizierte Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unnötigerweise in der Akquise. Zudem erlauben die hohen lokalen Lohnstrukturen kaum Fehlkalkulationen, die die... Produktion Carbon Faserverstärkte Kunststoffe Geometrieanalyse KI

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Projektdauer: 01.06.2022 - 31.08.2024

Q-Process – Digitalisierung im Mittelstand- Datengetriebene Qualitätsermittlung und Prozesssteuerung in der Bauteilfertigung

AusgangslageHohe Präzision bei engen Toleranzgrenzen, sichere Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit von Bauteilen sowie strenge Qualitätskontrollen sind zentrale Anforderungen an Lohnfertiger. Mittelständische Maschinenbaubetriebe in Bayern... Produktion Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Data Science Digitaler Zwilling Digitalisierung Machine Learning Optische Messtechnik

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Projektdauer: 21.09.2020 - 21.12.2023

REFFpro – Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz von Gießereien durch ganzheitliche Digitalisierung betrieblicher Prozesse

Ziel des Projekts REFFpro ist die Steigerung der Umweltverträglichkeit der Produktion kleiner und mittelständischer Gießereien. Um dies zu erreichen, werden Digitalisierungsmaßnahmen und datengetriebene Optimierungsmethoden verwendet.Gießen ist... Produktion datengetriebene Optimierung Digitalisierung Energieeffizienz Fertigungs- und Automatisierungstechnik Gießereiindustrie KMU maschinelles Lernen Ressourceneffizienz

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