Referenzprojekte zum Thema Künstliche Intelligenz

HyReCo entwickelt eine kosteneffiziente und robuste Anionenaustauschmembran-Elektrolysezelle (AEM-EC) für die industrielle Serienfertigung. Im Mittelpunkt stehen niedrigere Produktionskosten sowie Verbesserungen bei Wirkungsgrad und Lebensdauer der AEM-Technologie.

VIML ist ein Forschungsprojekt von Fraunhofer IWU und Fraunhofer ITWM zur Entwicklung wissens- und datenbasierter Vorhersagemodelle für Werkzeugverschleiß und Werkstückqualität in Zerspanungsprozessen. Dazu kombiniert VIML Prozess- und Sensordaten mit formalisiertem Expertenwissen im Ansatz des Informierten Maschinellen Lernens (IML).

Im Projekt KausalAssist wird an der Kombination von Wissen mit datengetriebenen Erkenntnissen über erklärbare KI-Methoden geforscht. Ziel ist ein erklärbares KI-System für das Fehlermanagement komplexer Anlagen. Im Fokus steht die Entwicklung eines gerichteten Graphen, der domänenspezifisches Wissen mit KI-Erkenntnissen zu einem digitalen Maschinenverständnis kombiniert. Der Graph stellt über Kausalbeziehungen die erlernten Erkenntnisse mensch- und maschinenlesbar dar und legt als erklärbares KI-System die Basis für das Fehlermanagement komplexer Fertigungsanlagen.

In-Trace ist ein Forschungsprojekt zur markerfreien Identifikation von Blechbauteilen. Elektromagnetische Messverfahren erfassen charakteristische intrinsische Materialeigenschaften eines Bauteils. Aus den Messdaten wird ein individueller Material-Fingerprint erzeugt, der zur Identifikation des Bauteils und damit zur durchgängigen Rückverfolgbarkeit (Traceability) genutzt werden kann.

Sound of Forging ist ein Forschungsprojekt zur akustischen Bestimmung des Formfüllgrads beim Hammerschmieden. Ziel ist eine objektive Messmethode, die anhand von Schallsignalen das Ende des Umformprozesses erkennt und dadurch nicht wertschöpfende Schmiedeschläge vermeiden kann.

Orcha-3 ist eine experimentelle Plattform zur Erforschung und Anwendung von AgenticAI in der intelligenten Produktionstechnik. Ziel ist es, neuartige Ansätze zur automatisierten Problemlösung, Entscheidungsunterstützung und Optimierung komplexer Wertschöpfungssysteme zu entwickeln und unter realitätsnahen Bedingungen zu erproben. Die Plattform verbindet moderne Large Language Models mit einer deterministischen Orchestrierungslogik und ermöglicht so die systematische Untersuchung von agentenbasierten KI-Systemen in industriellen Kontexten.

Das Fraunhofer IWU bietet 3D-Scanning und 3D-Vermessung für Bauteile, Vorrichtungen, Roboterkinematiken und Anlagenteile an. Je nach Anwendungsfall werden die Objekte berührungslos mit 3D-Scannern, Handscannern, optischen Tastsystemen oder Positionstrackern erfasst. Die Ergebnisse können als Punktwolke oder Mesh bereitgestellt und bei Bedarf hinsichtlich Form- und Maßhaltigkeit ausgewertet werden

Das Fraunhofer IWU verbessert die Genauigkeit von Industrierobotern durch optische Vermessung, geometrische und kinematische Modellierung sowie die Bereitstellung eines kalibrierten Robotermodells. Die Lösung eignet sich insbesondere für Präzisionsanwendungen in der Metallverarbeitung, Automobilindustrie, Luftfahrt und im Maschinenbau.

Eine Machbarkeitsuntersuchung für 2D- und 3D-Bildverarbeitung zeigt, ob sich industrielle Kamerasysteme für die automatisierte Prüfung, Erkennung und Lokalisierung von Merkmalen an Bauteilen und in Produktionsprozessen eignen. Das Fraunhofer IWU untersucht dafür Ihre Bauteile und Prozessanforderungen mit unterschiedlichen 2D- und 3D-Bildverarbeitungslösungen und bewertet deren Eignung für den vorgesehenen Anwendungsfall.

Mit dem SEAM-Verfahren (Screw Extrusion Additive Manufacturing) fertigt das Fraunhofer IWU großformatige Kunststoffbauteile schnell und wirtschaftlich als Prototypen oder Funktionsmuster. Durch die direkte Verarbeitung von Kunststoffgranulat profitieren Unternehmen von kurzen Entwicklungszyklen, hohen Materialdurchsätzen und reduzierten Materialkosten.