Referenzprojekte zum Thema Künstliche Intelligenz

Das Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart adressiert den Bedarf an Industrie-4.0-fähigen Sensorlösungen, insbesondere für die europäische Fabrik- und Logistikautomation und will einen neuen Standard für intelligente hybride Computing-Architekturen in autonomen Maschinen und Transportsystemen setzen. Ziel ist es, die Energieeffizienz der Datenverarbeitung um mindestens zwei Größenordnungen zu steigern und so die Entwicklung neuartiger autonomer Systeme mit bisher unerreichbarer Intelligenz und Energieeffizienz zu ermöglichen.

Das Projekt TrassenKI zielt auf die Entwicklung einer KI-basierten Methodik zur automatisierten Planung von Infrastrukturtrassen (z. B. Bahnstrecken, Straßen, Stromleitungen). Hintergrund ist die zunehmende Komplexität und Dauer von Planungs- und Genehmigungsverfahren, die durch vielfältige technische, ökologische und rechtliche Anforderungen geprägt sind. Die manuelle Planung ist zeitintensiv und ressourcenaufwendig – oft dauert sie bis zu 15 Jahre.

Die automatisierte Herstellung von Aktorsystemen auf Basis von Formgedächtnislegierungen (FGL) ist aufgrund der besonderen Eigenschaften dieser innovativen Werkstoffe eine Herausforderung. Gerade kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) fehlen oft die personellen und finanziellen Mittel, um eigene, spezialisierte Fertigungsanlagen zu entwickeln. Deshalb setzen wir jetzt ein starkes Zeichen für die Zukunft: Mehrere Partner bündeln ihre Kompetenzen und entwickeln eine modulare Automatisierungsplattform, die es KMU ermöglicht, auf dem gesammelten Know-how des Projekts aufzubauen und eigene Automatisierungslösungen kostengünstig umzusetzen.

Bei der »Coupled Process Analysis« (CPA) handelt es sich um einen fertig entwickelten Softwarekern, der über eine breite Schnittstellenbasis verfügt und innerhalb kürzester Zeit in nahezu jede Planungs- bzw. Produktionsumgebung integriert werden kann. Bereits nach wenigen Fertigungsdurchläufen erkennt sie qualitätsrelevante Prozessparameter und leitet entsprechende Kompensationsvorschläge in angepassten Regelschleifen ab.

Konventionelle Aktoren auf FGL-Basis überzeugen durch ihre hohe Energiedichte, kompakte und leichte Bauweise, geräuschlosen Betrieb sowie einfache Ansteuerung. Dennoch sind sie in ihrer Hubbewegung auf wenige Millimeter begrenzt. Diese Einschränkung limitiert ihren Einsatz in Anwendungen, die größere Verfahrwege bei gleichzeitig geringem Bauraum und Gewicht erfordern. Zudem benötigen viele herkömmliche Aktoren kontinuierlich Energie, um eine Position zu halten. Durch Kombination von FGL-Technologie mit dem Inchworm-Prinzip ist es gelungen, einen innovativen FGL-Inchworm-Aktor zu entwickeln, der die Vorteile beider Konzepte vereint.

Die europäische Fertigungsindustrie steht vor mehreren Herausforderungen. Dazu gehören u. a. der Übergang von der Massenproduktion zur kundenspezifischen Fertigung, die ständig zunehmende Komplexität der Produktionslinien, der Wettbewerb mit Ländern mit niedrigem Einkommen, das Risiko von Pandemien und die Erwartung niedriger Fehlerquoten. Das Projekt GreenBotAI zielt darauf ab, die Reaktions- und Latenzzeiten von Industrierobotern zu reduzieren, die Bahnplanung zu optimieren und die fließende Ausführung bestimmter Aufgaben zu ermöglichen. Das Projekt befasst sich mit der Entwicklung der notwendigen Hardwarekomponenten sowie modernster Deep-Learning-Methoden zur Überwachung, Datenverarbeitung und Fehlerkontrolle, um eine neue Generation der Robotik zu schaffen. Ein Hauptziel des Projekts ist die Senkung des Energieverbrauchs für Roboteraufgaben um 50 %.

Gebrauchtwagen oder Unfallautos werden oftmals mit hohem Energieaufwand verschrottet, selbst wenn viele Teile noch funktionsfähig sind. Im Projekt EKODA entwickeln wir eine bessere Alternative: In einem komplexen Testverfahren werden zunächst alle Komponenten untersucht. Ein Bewertungssystem gibt dann Empfehlungen, wie die Komponenten weiterverwendet werden könnten. Das Konzept optimiert die Lebensdauer der einzelnen Teile und ermöglicht den Aufbau einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft im Bereich der Mobilität. Batterien, Getriebewellen oder Zahnräder könnten so auch in Anwendungen außerhalb des Automobils landen.

Ziel des Verbundprojekts war die Entwicklung einer digitalen Abbildung von Funktionsmaterialien (thermischen und magnetischen Formgedächtniswerkstoffen, dielektrischen Elastomeren und piezoelektrischen Keramiken) und Bauelementen sowie ihrer Herstellungsprozesse.

Im Rahmen des Programms »IMPROVE! – Technologies for Smart Manufacturing, Intelligent Logistics and Sustainability« der Europäischen Weltraumorganisation ESA hat das Fraunhofer IWU gemeinsam mit AS Consulting offiziell das Projekt SmartSENS gestartet. Ziel ist es, die Entwicklung intelligenter Fertigungstechnologien im europäischen Raumfahrtsektor weiter voranzutreiben.

Bei der Fertigung von Blechformteilen werden höchste Anforderungen an die Umformbarkeit der verwendeten Halbzeuge gestellt. Trotzdem führen – insbesondere bei umformtechnisch kritischen Bauteilen – Chargenschwankungen der Materialeigenschaften immer wieder zu einem unzureichenden Umformvermögen des Halbzeugs. Das Resultat sind fehlerhafte Bauteile und letztendlich eine hohe Ausschussquote. Der von uns entwickelte Werkstofftester stellt eine Abkehr von bisherigen Prüfkonzepten dar und ermöglicht eine schnelle Prognose der Prozessfähigkeit von Blechhalbzeugen.