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Customized Digital Engineering für bayerische KMU am Beispiel des Antriebsstrangs elektrischer Fahrzeuge – FORCuDE@BEV
Ziel des Forschungsverbundes war die Erforschung angepasster Digital-Engineering-Methoden für die Entwicklung des elektrifizierten Antriebsstrangs, insbesondere in bayerischen kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU).
InfoFormalizer
In der Service-Industrie ist es nach wie vor eine große Herausforderung, schnell und effektiv auf Probleme zu reagieren. Diese werden meist informell und symptomatisch von Kundinnen und Kunden in Form von Supportanfragen vorgebracht. Diese Supportanfragen liegen meist in schriftlicher Form (z B. Eintrag in Ticketsystem, E-Mail, Chatverlauf) oder als Transkription einer telefonischen Anfrage vor. Charakteristisch für derartige Supportanfragen sind ungenaue, unvollständige und widersprüchliche Angaben, was die Bearbeitung und in diesem Zuge auch Lösungsfindung erheblich erschwert.
opTWINspect
Im Rahmen dieses Vorhabens soll ein digitaler Zwilling eines KI-basierten Automatischen Optischen Inspektionssystems (AOI-System) am Beispiel einer hochflexiblen Qualitätsprüfung in der Kosmetikproduktion entwickelt werden.
Ziel ist es, mit diesem digitalen Zwilling realitätsgetreue synthetische Trainingsbilddaten für lernende Algorithmen zur Detektion von Qualitätsabweichungen in großer Menge bereitzustellen und somit einen Weg zur effizienten Entwicklung und flexiblen Anpassung von KI-basierten AOI-Systemen aufzuzeigen. Anhand eines Demonstratoraufbaus in Einsatzumgebung werden die in der digitalen Domäne entwickelten Bildverarbeitungsverfahren bezüglich ihrer Übertragbarkeit und Leistungsfähigkeit in die reale Domäne systematisch untersucht sowie Potenzial und Grenzen aufgezeigt.
Smartes und integriertes Laden von Elektrofahrzeugen auf Firmenparkplätzen – SmiLE
Mit dem Anstieg der Anzahl von E-Fahrzeugen auf Unternehmensparkplätzen verschärft sich nicht nur die Stellplatzauswahl, sondern auch die Suche nach freien Ladeadaptern. Zudem stehen Unternehmen vor der Problematik, dass die E-Fahrzeuge durch unkontrolliertes Laden teure Lastspitzen erzeugen können – dies bei ohnehin hohen Energiepreisen.
Umfelderfassungssystem zur Vorhersage der Unfallschwere beim automatisierten Fahren – SAVE-ROAD
Der zunehmende Einsatz automatisierter Fahrfunktionen macht eine lückenlose Überwachung der Fahrzeugumgebung durch verschiedene Sensoren erforderlich. Herausforderungen bei der vorausschauenden Unfallerkennung ergeben sich insbesondere durch widrige Witterungsbedingungen.
