Referenzprojekte

Hier finden Sie eine Auswahl der vielen Projekte, die wir in unseren Forschungsfeldern durchführen bzw. durchgeführt haben.

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  • Foto Mittelstand 4.0-Mobil vor dem Fraunhofer IIS-Gebäude in Nürnberg
    © Fraunhofer IIS/Paul Pulkert

    Kleine und mittlere Unternehmen sind das Herz der deutschen Wirtschaft – durch die Digitalisierung kommt es jedoch zu strukturellen Veränderungen, besonders im Mittelstand. Dieser Aufgabe hat sich das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Augsburg verschrieben, indem es KMU in Bayern bei ihrer digitalen Transformation hilft. Das Zentrum bietet dazu eine Vielzahl kostenloser Angebote.

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  • Foto zum Projekt Hören@TV; zwei Senioren fernsehen
    © contrastwerkstatt - Fotolia.com

    Fernsehen spielt im Alltag der meisten Menschen eine große Rolle. Wissenschaftliche Studien haben jedoch ergeben, dass Hörgerätenutzer beim Fernsehen häufig mit Schwierigkeiten konfrontiert sind. Das Forschungsprojekt »Hören@TV« untersucht auftretende Schwierigkeiten von Hörgerätnutzern beim Fernsehen und sucht Lösungsansätze.

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  • © chitsanupong - Adobe Stock

    Genuss und Qualität sind essenzielle Merkmale für jedes Lebensmittel. Die Vielzahl an Geschmacksnoten wird in der Herstellung durch das Mischen von Chargen mit unterschiedlichsten Zutaten erreicht. Auf Seiten der Hersteller, müssen die Chargen im Lagerbestand im Rahmen einer Produktionsplanung für den Mischprozess vorrausschauend bereitgestellt werden. Nur so kann einerseits die Qualität der Mischungen für die Kundenaufträge sichergestellt werden und andererseits der Lagerbestand nachhaltig eingesetzt wird. Vor diesem Zusammenhang entwickelt das Fraunhofer IIS mit Methoden der mathematischen Optimierung eine Chargenauswahl in homogenen Mischprozessen, die eine effizientere und nachhaltigere Lagerführung ermöglicht.

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  • Das Förderprojekt Future Retail Store unterstützt mittelständische bayerische Handelsunternehmen dabei, ihr Geschäftsmodell weiterzuentwickeln und mit digitalen Technologien zu experimentieren. Zwei Handelsunternehmen, das Gartencenter Kiefl und die Cairo AG, wurden in einer bayernweiten Ausschreibung ausgewählt, ihre innovativen Konzepte zu testen. Nun ist das Konzept »Urban Gardeners« des Gartencenter Kiefl im Münchner Rathaus gestartet.

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  • Foto zum Projekt MoLa; Anhebende Palette des Gabelstaplerfahrers im Speicherlager
    © Kzenon - Fotolia

    Leistungsfähige und flexible logistische Prozesse leben von motivierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Um die Motivation zu steigern, werden insbesondere finanzielle Anreizsysteme eingesetzt. Diese sind jedoch gerade im Niedriglohnbereich ein nicht wirklich großer Stellhebel. Mithilfe gezielte Schulungen und Weiterbildungskonzepten unterstützt das Forschungsprojekt »MoLa« Unternehmen.

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  • © fotograupner / AdobeStock.com

    Flächendeckende Identifikation von Brachflächen mit KI: Mit dem Projekt ARGOS soll eine bundesweit flächendeckende, KI-gestützte Extraktion von Brachflächen aus Geodaten, Luft- und Satellitenbildern realisiert werden. Ziel ist, daraus eine Online-Informationsplattform zum Thema Brownfields zu entwickeln, die eine aktuelle Übersicht zu potenziellen Standortoptionen für gewerbliche Immobilienprojekte ermöglicht.

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  • © VAG

    Die Forschergruppe Future Engineering hat durch eine semantische Medienanalyse relevante Informationen zum Thema Elektrobusse erkannt und extrahiert. Anhand dieses Wissens können N-Ergie und VAG ihre Zusammenarbeit hinsichtlich Elektromobilitätsausbau strategisch planen.

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  • © Fraunhofer IIS

    In diesem Projekt wurde ein fortschrittliches neuronales Netz entwickelt, das auf die Vorhersage und Minimierung von Gussfehlern in Produktionsprozessen spezialisiert ist. Die Hauptstärke des Systems liegt in der Analyse von Produktionsdaten, um Fehler frühzeitig zu erkennen und Optimierungsempfehlungen zu generieren. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung der Produktionsqualität und -effizienz durch die Reduzierung von Ausschuss und Materialabfall.

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  • Ein wichtiger Teil der Kreislaufwirtschaft ist die Recyclingindustrie, die Altmaterialien effizient und nachhaltig wiederverwendet. Dafür sind robuste und präzise Sortiersysteme notwendig, die unterschiedliche Materialien unterscheiden können. Aktuell werden dafür hauptsächlich regelbasierte Methoden verwendet, die von menschlichen Experten parametrisiert werden müssen. Deep Learning basierte Sortiersysteme bieten eine Alternative, indem sie relevante Merkmale aus den erfassten Daten lernen können. Die Arbeitsgruppe für Supply Chain Services hat eine Proof-of-Concept Lösung entwickelt, um Metall-Schrott mithilfe von Deep Learning basierter Sortierung zu sortieren.

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  • © Adobe Stock / Sutthiphong - stock.adobe.com

    Das Projekt »Fluid 4.0« bringt erstmalig Fluidtechnikhersteller, Maschinen- und Anlagenbauer, Anwender und Dienstleister aus der Fluidbranche zusammen, um dort daten- und technologiegestützt Prozesse zu digitalisieren und Circular Economy Strategien und Technologien nutzbar zu machen.

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