QuickCheck-Steckbriefe

Sie überlegen sich für einen QuickCheck zu bewerben, wissen aber noch nicht konkret, was er beinhaltet? Um Ihnen einen Einblick in das Angebot zu geben, veröffentlichen wir bereits vollständig durchgeführte QuickChecks in Steckbriefen auf dieser Seite. Lesen Sie hier, mit welchen Lösungsansätzen wir an Ihre Fragestellungen herangehen und zu welchen Ergebnissen QuickChecks führen können.

 

Automatisierte Anomaliedetektion

Die Firma Siempelkamp NIS Ingenieurgesellschaft mbH betreut große Dampf- und Gasturbosätze in der Energiewirtschaft im Bereich Schwingungsanalyse. Für diese Anlagen wurde bereits ein Monitoringkonzept entwickelt. Ziel des QuickChecks ist es zu untersuchen, inwiefern eine KI-/ML Lösung entwickelt werden kann, um das normale Anlageverhalten der Maschine von anormalem Verhalten automatisiert zu unterscheiden.

 

Analyse von Rohrleitungen

Der Zustand von unterirdischen Infrastruktursystemen lässt sich mit verschiedenen Methoden analysieren. Direkte Inspektionen sind Stand der Technik im Abwasserbereich, bei Trinkwasserleitungen aufgrund der hygienischen Anforderungen bisher nur schwer zu realisieren. Zur Unterstützung der Betreiber führt die Firma 3S Consult altersabhängige Analysen des Leitungszustandes durch. Im QuickCheck wird untersucht, inwiefern eine KI Expert*innen dabei assistieren kann.

 

Hardwarebeschleunigte SoC-Plattformen

Die PLC2 ist autorisierter Trainingspartner für FPGA Technologien von Xilinx Inc. sowie für SoC/MPSoC Architekturen und bietet kundenspezifische Lösungen sowie Hardwarebeschleuniger an. Expertise mit bildgebenden Assistenzsystemen (ADAS) für automatisiertes Fahren und Datenlogging machen PLC2 zu einem herausragenden Industriepartner für Entwicklungen im Automotive Bildverarbeitungsbereich auf echtzeitfähigen Hardwarestrukturen.

 

Simulationsmodelle im KI-Engineering

Die Knowtion GmbH ist ein Data Science Unternehmen, das Algorithmen zur Verarbeitung von Sensor- und Maschinendaten erforscht, entwickelt und zur Anwendung bringt. Beim automatisierten Fahren werden komplexe virtuelle Entwicklungs- und Testumgebungen eingesetzt, um neben Dynamik- oder Verkehrssituationsdaten, auch Sensordaten virtuell zu erzeugen. Hierbei sollen KI-basierte Algorithmen zur Umfeldwahrnehmung frühzeitig im virtuellen Fahrversuch mit Sensorikmodellen getestet werden. 

 

Verbrauchsoptimierung im One-Pedal-Driving

Die Firma ARADEX AG entwickelt elektromobile Antriebslösungen für Nutzfahrzeuge, Baumaschinen und marine Anwendungen. Außerdem bietet ARADEX bereits Softwarelösungen an, die nun mittels KI-Verfahren erweitert werden sollen. Anfallende Daten im Antriebsstrang sollen durch Software-Services ausgewertet und so u. a. die verbleibende Reichweite der Batterieladung vorhergesagt oder schädliches Nutzungsverhalten für die Batterielebensdauer identifiziert werden.

 

Anlagenüberwachung für Schleifmaschinen

Die Vollmer Werke Maschinenfabrik GmbH ist einer der führenden Hersteller für Maschinen zur Bearbeitung von Rotationswerkzeugen, Kreissägen und metallschneidenden Bandsägen. Das Portfolio des Unternehmens umfasst rund 60 Arten von Schleifmaschinen, bei denen abhängig von der sensoriellen Ausstattung verschiedene Messdaten anfallen. Aktuell werden diese Daten manuell und bedarfsweise durch Prozessexpert*innen ausgewertet.

 

Optimierte Produktion von UHCP-Baustoffen

Die Hypercon Solutions UG entwickelt ein Anlagenkonzept zur automatisierten Produktion von UHCP-Baustoffen. In den automatisierten Anlagen werden die Daten während des Produktionsprozesses einheitlich erfasst und verarbeitet. Die gesammelten Daten sollen genutzt werden, um mit KI-Lösungen Ansätze zu entwickeln, die die verwendeten UHPC-Rezepturen und den Produktionsprozess u. a. hinsichtlich Qualität und Wirtschaftlichkeit optimieren.

 

Datenanalyse „auf Knopfdruck“

Die EDI GmbH entwickelt Expert*innen-basierte KI-Systeme. Bei der Entwicklung von KI-Lösungen im Produktionsbereich stehen Data Scientists vor der Herausforderung eine statistische Datenanalyse durchzuführen und gleichzeitig ein detailliertes Verständnis des zugrundeliegenden Prozesses aufbauen zu müssen. Diese Vorgehensweise ist allerdings zeit- und ressourcenaufwendig und es besteht immer das Risiko, dass nach einer ersten Datenanalyse keine KI-Lösung für das Problem entwickelt werden kann.

 

Einfaches Reverse Engineering mit KI

Die Firma EKS InTec GmbH arbeitet an der virtuellen Inbetriebnahme von Produktionsanlagen. Sie entwickelt digitale Zwillinge als Modelle, um Komponentenverhalten in simulierten Produktionslinien nachzubilden. Bei realen Komponenten kann sich der Digitale Zwilling auf das Verhalten verlassen. Wenn diese nicht vorhanden sind, muss das Verhaltensmodell von virtuellen Inbetriebnehmern manuell erstellt werden, auf Basis von Signaldaten, Komponentendokumentation und Reverse Engineering.

 

KI-assistierte Stadtbahn-Steuerung

In Karlsruhe ist ein neuer Tunnel für die Stadtbahn in Betrieb genommen worden. Die Verkehrsbetriebe Karlsruhe müssen sich zentral um die gesamte Steuerung des Bahnverkehrs kümmern, was im Tunnel mit zusätzlichen Herausforderungen einhergeht. Der zuständige Disponent soll perspektivisch durch ein KI-basiertes Assistenzsystem darin unterstützt werden, den Verkehr optimal zu steuern und Verzögerungen zu minimieren.

 

Schienengebundene Fahrzeuge

Die AVG mbH betreibt Straßenbahnen in Karlsruhe und kann auf über 180 elektrische Triebwagen, 30 Busse und 800 Mitarbeiter zurückgreifen, um die jährlich rund 75 Mio Gäste zu transportieren. In einem Projekt mit dem KIT wurde eine Bahn mit Messtechnik ausgestattet, um etwa Daten zu Umwelteinflüssen, Nutzungsverhalten und Schienenzustand zu erheben. Darauf aufbauend wird geprüft wie mit Informationen, wie aktueller und zukünftiger Zustände von Ampeln, Trajektorien von Straßenbahnen optimiert werden können. Da dafür Infos zu mehreren Straßenbahnen notwendig sind und die ML-Modelle hohe Hardwareanforderungen haben, soll die Trajektorienoptimierung in einem zentralen Backend stattfinden. Fraglich ist, wie die Verbindung von Backend und Straßenbahnflotte realisiert werden kann.

 

Anomalierekennung Abwasserpumpwerke

Die Berliner Wasserbetriebe (BWB) versorgen Berlin mit Trinkwasser und behandeln Abwasser mit modernster Technik. Besonders wichtig ist das ökologische, ökonomische und sozial nachhaltige Wasserkreislaufmanagement. Sie unterstützen Forschungsprojekte, um Prozesse hinsichtlich Ressourceneinsatz, Energieeffizienz und Anlagenverfügbarkeit zu optimieren. Datengetriebene Methoden sind ein erfolgversprechender Ansatz zur Anomalieerkennung und Datenplausibilisierung und werden hier untersucht.

 

Bessere Brillengläser: Prädiktive Wartung

Die optoVision GmbH stellt hochpräzise Brillengläser aus Kunststoffrohlingen in einem mehrstufigen, weitestgehend automatisierten Prozess her. Die Qualität der Gläser wird durch Mitarbeitende und ein optisches Messsystem kontrolliert. Das Messsystem überprüft u. a. die geometrischen Eigenschaften der Linse, welche die optische Funktionalität der Linsen beeinflussen. Im QuickCheck wurde geprüft, ob die aktuell erfassten Daten sich für prädiktive Wartung eignen.

 

Sichere Sprachsteuerung mobiler Roboter

NEXT. robotics ist ein Entwicklungsbüro mit den Schwerpunkten Leichtbaurobotik, Advanced Robotics und Cobotics. In der mobilen Robotik gibt es Aufholbedarf bei Laufrobotern, wegen der komplexen Steuerung werden sie eher in Forschungsprojekten eingesetzt. Eine Sprachsteuerung könnte bzgl. Sicherheit und Akzeptanz bei der Interaktion mit dem Menschen die Einsatzmöglichkeiten erweitern.

 

Bestimmung von Holzarten mit KI

Dieffenbacher stellt Pressensystemen und Produktionsanlagen für die Holzwerkstoff-, Forming- und Recyclingindustrie her. Zur Herstellung von Holzwerkstoffen wird zerkleinertes Holz mit Bindemitteln vermischt und verpresst. Die Größe und Art der Holzpartikel (Baumart, Hart-/Weichholz) haben Einfluss auf Eigenschaften wie Festigkeit des Holzwerkstoffs. Zur Produktion guter Werkstoffen ist eine exakte Bestimmung der Holzart des Eingangsmaterials wünschenswert.