Projektdauer: 01.11.2024 - 31.10.2027
Projektdauer: 17.06.2024 - 16.06.2026
Projektdauer: 01.10.2023 - 31.08.2026
Projektdauer: 01.09.2023 - 31.12.2026
Projektdauer: 01.06.2022 - 31.08.2024
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
Teilprojektleitung HS Kempten:
Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck,
Prof. Dr. Michael Layh,
Prof. Dr. Bernd Pinzer
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: 01.06.2022 - 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...
Teilprojektleitung HS Kempten:
Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck,
Prof. Dr. Michael Layh,
Prof. Dr. Bernd Pinzer
Machine Learning
Assistenzsysteme
Bearbeitungsprozesse
Crisp-DM
Data Science
Digitaler Zwilling
Digitalisierung
Optische Messtechnik
predictive analytics
IPI – Institut für Produktion und Informatik
Hochschule Kempten
ittagstraße 28a
87527 Sonthofen
T 0831-2523-9225
FZA Kommunikation
T 0831 2523 0
fza-kommunikation[at]hs-kempten.de