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Projektdauer: 01.11.2024 - 31.10.2027

SprayCloth - Sortiersystem

Effiziente Textilsortierung für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Bernd Lüdemann-Ravit
Machine Learning Industrie 4.0 KI Kreislaufwirtschaft Produktion Recycling Ressourceneffizienz Textilien
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
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck
Machine Learning CO2-Fußabdruck Data Science Gießerei Produktion Ressourceneffizienz
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 Machine Learning automatische optische Inspektion Bauteilrückverfolgung Bildverarbeitung Datenanalyse Digitalisierung Gießerei Industrie 4.0 KI
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
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck
Machine Learning CAR-T-Zellen Informatik Krebstherapie personalisierte Medizin Produktion Reinforcement Learning selbstlernende Maschinen
Projektdauer: 01.07.2023 - 30.06.2026

SynErgie - Synchronisierte und energieadaptive Produktionstechnik zur flexiblen Ausrichtung von Industrieprozessen auf eine fluktuierende Energieversorgung

Zur Untersuchung der Automatisierung der Energieflexibilität von Werkzeugmaschinen werden vier übergreifende Themen untersucht:...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. Frank Schirmeier
Machine Learning Automatisierung Energieeffizienz Energieflexibilisierung Energiepotenziale Künstliche Intelligenz mathematische Optimierungsmethoden Produktion Produktionsplanung
Projektdauer: 01.03.2023 - 31.05.2026

KI-M-Bat – KI-basierte modulare Batteriesysteme für Gewerbe- und Netzanwendungen

Im Projekt KI-M-Bat wird ein modulares Speicherkonzept sowie eine universelle KI-basierte Software-Steuerung für Batteriespeicher im Industrie- und Gewerbemaßstab entwickelt und erprobt. Das Konzept erlaubt einen effizienten und...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. Holger Hesse
Machine Learning Batteriespeichersysteme Batteriesysteme Digitaler Zwilling Energie KI Künstliche Intelligenz Leistungssteuerung Open Source Systeme
Projektdauer: 01.11.2022 - 31.12.2025

Storage MultiApp – Entwicklung und Erprobung von Optimierungsverfahren für den Multi-Use Speicherbetrieb

Im Verbundprojekt „Lebensdaueroptimierte Multi-Use Speichersysteme – Storage MultiApp“ wird ein technisch und ökonomisch optimierter Betrieb von Batteriespeichersystemen für Industrieanwendungen untersucht: Als „Enabling technology“ für...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. Holger Hesse
Machine Learning Batteriesysteme Energie Energiemanagement Energiespeicher Lastspitzen-Management Optimierung
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... Machine Learning Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Data Science Digitaler Zwilling Digitalisierung Optische Messtechnik predictive analytics
Projektdauer: 01.08.2021 - 31.12.2024

KI-Span – KI-gestützte Optimierung der Werkzeugstandzeit und der Qualität der Bauteile an Werkzeugmaschinen in der spanenden Fertigung

Ziel des Forschungsprojekt KI-Span ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das nicht nur die Standzeiten von Zerspanungswerkzeugen optimiert, sondern auch die Bauteilqualität überwacht und damit verbessert. Umgesetzt wird dieses Vorhaben an Dreh- und...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. Frank Schirmeier
Machine Learning Algorithmenentwicklung Bohren Data Analytics Datenauswertung Deep Learning Fräsen Künstliche Intelligenz Neuronale Netzwerke

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