Künstliche Intelligenz in Industriellen Anwendung

Smart Wearables — Smart Cars — Smart Homes — Smart Cities — Smart Factories.
All connected. Today. Supported by disruptive AI-Technology.

Die Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz in industriellen Anwendungen“ im ifak fokussiert sich geschäftsfeldübergreifend auf die Erarbeitung und Implementierung von konkreten KI-basierten Lösungen in Bereichen, in denen KI‑Verfahren potenzielle Mehrwerte klar demonstrieren. Die Gruppe von Ingenieuren, Physikern, Mathematikern und IT-Experten verfügt über mehrjährige Expertise in den Bereichen Maschinelles Lernen und Data Science. Kunden und Partner werden bei der Umsetzung industrieller KI-Anwendungen in folgenden Bereichen unterstützt:

 

IKT & Automation

Lösungen im Kontext von Industrie 4.0 / Smart Factories wie etwa für:

  • Selbstorganisierende Steuerungssysteme
  • Intelligente Assistenzsysteme für Engineering, Betrieb und Instandhaltung
  • Selbstlernende Diagnosesysteme für industrielle Kommunikation
  • IIoT – Industrial Internet of Things Anwendungen
  • den Einsatz von 5G in industriellen Umgebungen

Referenzen: WISA [1], AQUADIC [2], PASST 4.0 [3].

 

Messtechnik & Leistungselektronik

Intelligente E-Mobilität & Autonomes Fahren:

  • Autonome Positionierung beim Parken
  • Automatisierte kontaktlose Ladung
  • Objekterkennung für die Sicherheit
  • Autonome Systeme
  • Smart Car — Smart Home Integration

 

Messtechnik:

  • Intelligente Sensoren für Digitalisierung, Datenakquise und Expertensysteme
  • Bilderkennung und Rekonstruktion
  • Smart Wearables für Verbraucher und Medizin

Referenzen: FEEDBACCAR [1], ExAKT [2].

Verkehr & Assistenz

Anwendung von Methoden des Soft Computing und der künstlichen Intelligenz in den Bereichen:

  • Verkehrsmanagement
  • Verkehrssteuerung
  • Bildmustererkennung für automatisiertes Fahren
  • Optimierung von Fahrtaufzeichnungen
  • Vernetztes Fahren (V2X)

 

Das Kompetenzfeld Testmethoden für vernetzte Systeme bietet darüber hinaus:

  • Natural Language Processing (NLP) - Methoden für die Analyse und Modellierung von Anforderungen
  • Werkzeuge für den modellbasierten Testprozess
  • Test Priorisierung durch intelligentes Clustering

Referenzen: XIVT [1], TESTOMAT [2].

Wasser & Energie

Big Data Lösungen in den Bereichen:

  • Selbstlernende digitale Zwillinge
  • Integrierte Planungswerkzeuge
  • Kläranlagen und Kanalnetze
  • Smart Grid und Biogas

Referenzen: DynaWater4.0 [1], OptiBelD [2], EXPOPLAN [3].

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