Projekte am ICPS

Interaktive Sprachbots finden bei Konsumgeräten zunehmend Verbreitung und haben ein großes Potenzial, das Personal bei der Bedienung komplexer Maschinen zu unterstützen. Aufgrund ihrer mangelnden Anwendungsfreundlichkeit, geringer Flexibilität, geringer Sicherheit und fehlender Integration in bestehende Industrielösungen haben konventionelle Kommandosteuerungen im industriellen Umfeld bislang nur geringe Akzeptanz. Ziel ist ein Assistent für Maschinen, der den Bediener informiert, seine Anweisungen übernimmt, die ausgetauschten Informationen überprüft und somit sicherstellt, dass eine Maschine nach Wunsch des Bedieners und entsprechend ihrer technischen Möglichkeiten arbeitet. Die tiefe Integration des IMAB in die Maschinensoftware und das Verständnis natürlichsprachlicher Kommunikation ist der Schlüssel zur Steuerung der Maschine im Gegensatz zu auf dem Markt erhältlichen Sprachsteuerungen mit beschränktem Kommandosatz, den der Mensch, nicht die Maschine erlernen muss. Eine neue Zwischenschicht zwischen einer Sprach-Chat-Bot orientierten Bedienoberfläche und der Maschinensteuerung ermöglicht eine freihändige Sprachkommunikation in Kombination mit klassischen Bedienoberflächen.

Interaktive Sprachbots finden bei Konsumgeräten zunehmend Verbreitung und haben ein großes Potenzial, das Personal bei der Bedienung komplexer Maschinen zu unterstützen. Aufgrund ihrer mangelnden Anwendungsfreundlichkeit, geringer Flexibilität, geringer Sicherheit und fehlender Integration in bestehende Industrielösungen haben konventionelle Kommandosteuerungen im industriellen Umfeld bislang nur geringe Akzeptanz. Ziel ist ein Assistent für Maschinen, der den Bediener informiert, seine Anweisungen übernimmt, die ausgetauschten Informationen überprüft und somit sicherstellt, dass eine Maschine nach Wunsch des Bedieners und entsprechend ihrer technischen Möglichkeiten arbeitet. Die tiefe Integration des IMAB in die Maschinensoftware und das Verständnis natürlichsprachlicher Kommunikation ist der Schlüssel zur Steuerung der Maschine im Gegensatz zu auf dem Markt erhältlichen Sprachsteuerungen mit beschränktem Kommandosatz, den der Mensch, nicht die Maschine erlernen muss. Eine neue Zwischenschicht zwischen einer Sprach-Chat-Bot orientierten Bedienoberfläche und der Maschinensteuerung ermöglicht eine freihändige Sprachkommunikation in Kombination mit klassischen Bedienoberflächen.

KI4BoardNet fokussiert sich auf die Entwicklung von Architekturen, Komponenten und Entwurfswerkzeugen für das Fahrzeugbordnetz der Zukunft. Agile und durch KI unterstützte Entwurfsprozesse sowie eine maximale Automatisierung bei der Entwicklung und Fertigung von Bordnetzen sollen gemeinsam erforscht und umgesetzt werden. Intelligente Zonenkonzepte ermöglichen die Verteilung der erforderlichen Rechenleistung im Fahrzeug auf wenige Steuergeräte (Zonencontroller) und der zentralen Recheneinheit. Das Bordnetz wird so selbst zu einer intelligenten Fahrzeugkomponente. Neue Schlüsselkomponenten im Bereich von Steckverbindern/Kabeln/Energie- und Datenkonzepten sowie Sensor-/IC-/Aktor-/Controller-Algorithmen bis zu in Zonen verfügbaren Verfahren zur Fehlererkennung und Redundanz werden dafür entwickelt. Die Projektergebnisse werden anhand eines Fahrzeugdemonstrators veranschaulicht.

Beteiligte Partner sind u.a. CARIAD SE, SPARKS Solutions GmbH, Infineon Technologies AG, Forschungszentrum Informatik, NXP Semiconductors, Renesas Electronics, TE Connectivity, STW - Sensor-Technik Wiedemann GmbH, Kromberg & Schubert, EDAG Engineering GmbH, KEMMLER Electronic, MH Engineering, HOOD Group, COSEDA Technologies GmbH, MAPEGY, Fraunhofer IDMT, TU Dortmund, RWTH Aachen University, TU Kaiserslautern, TU Dresden, Hochschule Heilbronn, Leibniz Universität Hannover
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt das Projekt KI4BoardNet unter den Förderkennzeichen 6ME0763-16ME0784 im Rahmen der Förderbekanntmachung "Elektronik und Softwareentwicklungsmethoden für die Digitalisierung der Automobilität" (MANNHEIM). 

ZIM- Innovationsprogramm KK5430001MS1 

Kooperationsprojekt mit der Würth Gruppe.

Würth Stiftung Förderprojekt

Kooperationsprojekt mit Markt Pilot GmbH.

Kooperationsprojekt mit MIVA Technologies GmbH.

Kooperationsprojekt mit der HDP Gmbh.

Kooperationsprojekt mit der Maschinenfabrik OTTO BAIER Gmbh.

Kooperationsprojekt mit der SH Digital Management GmbH (Vaihingen an der Enz) und der KW Präzisionswerkzeuge GmbH (Vaihingen an der Enz).

Das Ziel des vom ZIM-Programm geförderten Forschungsprojektes (ZF4644801LP8) ist es ein neues Thermosystem zur präzisen Temperaturbehandlung unter Automation aufzubauen, das in der Lage ist, prädiktive Wartung (engl. Predictive Maintenance, PM) im Industrie 4.0 Kontext durchzuführen. Mit Hilfe eines breit angelegten Sensornetzwerkes in der Anlage und von individuell generierten Vorhersagemodellen wird eine rechnerunterstützte Vorhersage von Instandhaltungsereignissen umgesetzt. Aus der prädiktiven Analyse werden präskritive Aussagen generiert, die letztendlich die unterschiedlichen Wartungsbedürfnisse der Kunden befriedigen sollen. Zur Vorhersage werden Innovationen aus den Gebieten Big Data und dem maschinellen Lernen angewandt.

Das Ziel des vom ZIM-Programm geförderten Forschungsprojektes (ZF4644801LP8) ist es ein neues Thermosystem zur präzisen Temperaturbehandlung unter Automation aufzubauen, das in der Lage ist, prädiktive Wartung (engl. Predictive Maintenance, PM) im Industrie 4.0 Kontext durchzuführen. Mit Hilfe eines breit angelegten Sensornetzwerkes in der Anlage und von individuell generierten Vorhersagemodellen wird eine rechnerunterstützte Vorhersage von Instandhaltungsereignissen umgesetzt. Aus der prädiktiven Analyse werden präskritive Aussagen generiert, die letztendlich die unterschiedlichen Wartungsbedürfnisse der Kunden befriedigen sollen. Zur Vorhersage werden Innovationen aus den Gebieten Big Data und dem maschinellen Lernen angewandt.

In Zusammenarbeit mit dem Sondermaschinenbauer CeraCon GmbH werden die bestehenden Industrieanlagen in Hinblick auf die Digitalisierung ausgebaut. Hierbei werden physikalische Größen der Anlagen zur Auswertung und Analyse aufgenommen und Predictive Maintenance Techniken in den Steuerungsanlagen umgesetzt. Weiterhin sollen Themen wie Big Data und Industry Analytics in die Anlagen eingeführt werden.

In Zusammenarbeit mit dem Sondermaschinenbauer CeraCon GmbH werden die bestehenden Industrieanlagen in Hinblick auf die Digitalisierung ausgebaut. Hierbei werden physikalische Größen der Anlagen zur Auswertung und Analyse aufgenommen und Predictive Maintenance Techniken in den Steuerungsanlagen umgesetzt. Weiterhin sollen Themen wie Big Data und Industry Analytics in die Anlagen eingeführt werden.