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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
Industrie 4.0 KI Kreislaufwirtschaft Machine Learning Produktion Recycling Ressourceneffizienz Textilien
Projektdauer: 01.11.2024 - 30.04.2026

AgroNav - Autonome Navigation für Agrar-Roboter

Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es, Bio-Bauern bei der mechanischen Unkrautbekämpfung anstelle des Pestizideinsatzes im ökologischen Landbau zu unterstützen. Das konkrete Gesamtziel des Innovationssprints ist dabei die Entwicklung und...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Matthias Lorenzen
Bewegungsplanung Mobile Robotik Navigation Ökologischer Landbau Produktion Unkrautbekämpfung
Projektdauer: 01.10.2024 - 31.08.2026

AllgAir - Erarbeitung eines neuartigen Bewertungsverfahren für Luftlagebilder am Beispiel des unteren Luftraums im Allgäu

Gegenwärtig ist eine umfassende Erfassung von Flugzielen im unteren Luftraum nicht möglich. Eine zuverlässige Darstellung des Luftlagebildes ist jedoch unerlässlich, um Flugaktivitäten sicher parallel zu Drohnenflügen zu ermöglichen. Derzeit sind...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. rer. nat. Ulrich Göhner
Drohne Luftlagebild Luftraum Mobilität
Projektdauer: 01.09.2024 - 29.02.2028

FLAGCHIP - Flagship advanced solutions for Condition and Health monitoring In Power electronics

FLAGCHIP is a 42-month Horizon Research and Innovation Action funded by the European Climate, Infrastructure and Environment Executive Agency (CINEA) under the Horizon Europe Program.The project is implemented by a competitive consortium of 11...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Till Huesgen
dielectric coolingm sensor integration direct cooling Energie health monitoring integrated cooling
Projektdauer: 01.09.2024 - 31.08.2027

TwinSim4Brownfield - Entwicklung einer (halb-)automatischen Erstellung von Digitalen Zwillings-Simulationen für Brownfield-Produktionsanlagen

Entwicklung einer (halb-)automatischen Erstellung von Digitalen Zwillings-Simulationen für Brownfield-Produktionsanlagen
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr.-Ing. Bernd Lüdemann-Ravit
Brownfield Digitaler Zwilling Industrie 4.0 Produktion
Projektdauer: 01.08.2024 - 31.07.2025

Sportfan - How sport fans influence sustainability

The largest share of GHG emissions at major sport events is caused by spectator travel. These SCOPE 3 emissions are heavily impacted by the transport modes spectators choose to travel to the stadium and have a big influence for cities to get...
Projektleitung HS Kempten: Prof. Dr. Martin Göbl
carbon footbrint environmental impact fan mobility GHG emissions major sport events Mobilität modes of transport Olympic Games
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 Additive Fertigung Digitalisierung Kreislaufwirtschaft Produktion Refabrikation Remanufacturing Wiederaufbereitung
Projektdauer: 01.07.2024 - 31.07.2026

Study Well - Gesund Studieren

Im Juli 2021 hat das Institut für Gesundheit und Generationen (IGG) in Kooperation mit der Techniker Krankenkasse mit der Initiierung des studentischen Gesundheitsmanagements „#studier di gsund“ an der Hochschule Kempten begonnen. Dies begrenzt... Soziale Innovationen
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
CO2-Fußabdruck Data Science Gießerei Machine Learning Produktion Ressourceneffizienz
Projektdauer: 01.05.2024 - 30.04.2027

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. Drohnen Energieeffizienz Forstwirtschaft grenzüberschreitende Zusammenarbeit KI-Optimierung Landwirtschaft Mobilität Nachhaltigkeit

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