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 ProduktenDigitalisierung Industrie 4.0 Informatik Informationstechnologie KI Maschinelles Lernen Produktion Schwarmintelligenz Verteiltes Lernen
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 SandgussverfahrenDigitalisierung automatische optische Inspektion Bauteilrückverfolgung Bildverarbeitung Datenanalyse Gießerei Industrie 4.0 KI Machine Learning
Projektdauer: 01.06.2022 - 31.08.2024
Q-Process – Datengetriebene Qualitätsermittlung und Prozesssteuerung in der Bauteilfertigung
Q-Process entwickelt eine einheitliche, durchgängige und modellbasierte Methode zur Optimierung und Regelung von Bearbeitungsprozessen in der Bauteilfertigung.Die Prozesskette vom Rohmaterial bis zum fertig bearbeiteten Bauteil wird basierend auf...Digitalisierung Assistenzsysteme Bearbeitungsprozesse Crisp-DM Data Science Digitaler Zwilling Machine Learning Optische Messtechnik predictive analytics
Projektdauer: 01.04.2021 - 31.12.2023
HyProForm – Hybride Prozessregelung für die Formstoffaufbereitung
Das Ziel des Projekts HyProForm ist die Entwicklung und Einführung eines vollkommen neuartigen Regelsystems für die Formstoffaufbereitung in Gießereien. Mit der Implementation der „HyProForm“-Regelmethodik können Gießereien die Stabilität und...Digitalisierung Formstoffaufbereitung Gießerei hybride Regelung maschinelles Lernen
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...Digitalisierung datengetriebene Optimierung Energieeffizienz Fertigungs- und Automatisierungstechnik Gießereiindustrie KMU maschinelles Lernen Produktion Ressourceneffizienz
Prof. Dr.-Ing. Frieder Heieck
Hochschule Kempten.