Forschung

Das Projekt "Multivariable Sequencing Model for Proactive Improvement of Overall Equipment Effectiveness (ML4OEE)" von S4P und der Universität Potsdam zielte darauf ab, die Maschinen-/ Anlagenverfügbarkeit durch Machine Learning (ML) zu erhöhen.

Im Projekt ProsKI wird ein KI-gestütztes Assistenzsystem für die eventbasierte Produktionsplanung und -steuerung entwickelt, das im Störungs- und Fehlerfall analytische Unterstützung auf Planungs- und Steuerungsebene bietet.

Das SynErgie-Konsortium, unter Leitung der TU Darmstadt und der Uni Stuttgart, vereint über 80 Partner aus Industrie, Wissenschaft und Zivilgesellschaft. Durch energetische Flexibilitätsmaßnahmen sollen über 10 Mrd. € und CO2-Emissionen eingespart werden.

Durch eine Automatisierung der Werkzeugversorgung mittels mobiler Assistenzrobotik wurden im Projekts AutoWerk Lösungen entwickelt, um Unterbrechungen der Produktion zu vermeiden und so die Wirtschaftlichkeit der Fertigung zu erhöhen.

Anonymisierung von Prozessdaten zur Optimierung von spanenden Werkzeugmaschinen bezüglich des Ratterverhaltens