Aktuelle Projekte

Smart2i befasst sich mit der Produktionsdatenerfassung und deren Aufbereitung in kundenspezifischen Dashboards, um stets einen Überblick über die Produktion zu haben und auf Produktionsprobleme zeitnah reagieren zu können.
Das Projekt im Forschungsmaster soll untersuchen, wie moderne DataScience Verfahren (bspw. Zeitreihenanalyse, Anomalieerkennung, multidimensionale Musteranalyse) den Nutzen des Dashboards steigern können.

Die Personalisierung von Produkten durch datengetriebene Ansätze verspricht begeisternde Kun-denerfahrungen. Dabei ist die effiziente Anpassung und Orchestrierung von kundenspezifischen Klas-sifikatoren für die Bereitstellung personalisierter Erkennungsdienste herausfordernd. Ziel dieses Pro-jekts ist es, selbstüberwachte Lernverfahren anzuwenden, um domänenspezifische Repräsentationen zu erhalten, die in einem zweiten Schritt für die Umsetzung von kundenspezifischen Klassifikatoren mit einer geeigneten Betriebsstrategie dienen.

Zur Planung von komplexen Produktions- und Logistiksystemen werden immer häufiger Simulationsmodelle eingesetzt, um die Auswirkungen von Entscheidungen (z.B. Ressourcenpläne, Produktionsprogramme, Engpassmaßnahmen) detailliert evaluieren zu können. In dem hier beschriebenen Projekt soll mittels Reinforcement Learning die Erstellung der Entscheidungsszenarien, durch eine Künstliche Intelligenz automatisiert werden. Das Verfahren des maschinellen Lernens kann hierbei die Simulation als Trainingsumgebung verwenden.

In diesem Projekt wird ein autonomer Agent entwickelt, der als Kernkomponente ein Large Language Model (LLM) hat und in einer Buchhaltungsumgebung interagieren kann. Das Forschungsprojekt ist in dem Unternehmen Diamant Software GmbH durchzuführen.

Das Thema „Erfassung, Dokumentation und Optimierung der Produktqualität“ erfährt in der Bäckereibranche zunehmende Bedeutung. Ziel ist es, die Qualität der Ausbringung zu erhöhen und den Ausschuss zu minimieren. In diesem Projekt soll eine Qualitätsbeurteilung der Teiglinge mittels KI-Objekterkennung installiert werden. Dann sollen alle Informationen aus Sensorik und Prozessparametern zu virtuellen Teigling-Objekten aggregiert werden. Diese Datenobjekte werden anschließend genutzt, um eine übergeordnete KI zur Erkennung von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen zu trainieren, die zur Optimierung der Produktions-Qualität dient.

Die stetige Individualisierung der Produkte stellt nicht nur die deutsche Automobilproduktion vor Herausforderungen, die ein vollständiges Umdenken in der Produktionsorganisation erzwingen. Weg von getakteten Fließfertigung hin zur dezentralen Matrixproduktionssystemen. Schwärme von autonomen Roboter koordinieren hier die Wertschöpfungsprozesse und passen sich flexible an die aktuelle Situation an. Während die Grundidee des Konzeptes klar umrissen ist, ergeben sich im Detail noch sehr viele offene Forschungsfragen, die insbesondere das Verhalten der einzelnen Roboter betrifft. Hier setzt das Projekt an und erforscht unterschiedliche Strategien der KI in einem virtuellen Testbed.

Rechtssysteme bilden das Fundament demokratischer Staaten. Dennoch kennt jeder das Problem, in wichtigen Lebenslagen nicht selbstständig in der Lage zu sein, aus umfangreichen Rechtsdokumenten konkrete Informationen zu entnehmen. Deshalb ist das Ziel dieses Projekts, eine Suchmaschine mittels maschineller Lernverfahren zu implementieren, die es auch einem Laien ermöglicht, konkrete Antworten zu komplexen juristischen Fragestellungen zu erhalten.