Building blocks for AI-based optimisations in industrial manufacturing (Q4298565)
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Project Q4298565 in Austria
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Building blocks for AI-based optimisations in industrial manufacturing |
Project Q4298565 in Austria |
Statements
992,532.47 Euro
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1,323,376.63 Euro
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75.0 percent
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1 January 2020
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30 June 2022
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Software Competence Center Hagenberg GmbH
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47°52'3.58"N, 12°6'25.31"E
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47°42'57.46"N, 10°18'49.79"E
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47°15'46.84"N, 11°23'3.80"E
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47°43'24.85"N, 13°5'13.42"E
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48°22'7.07"N, 14°30'52.63"E
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Der Interreg Programmraum Österreich-Bayern ist eine Region mit einer hohen Anzahl von (kleinen und mittelständischen) Unternehmen (KMU), die der Produktion und Fertigung von Produktionsanlagen zugeordnet werden können. Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie der industriellen Digitalisierung. Sie bietet großes Potential im Bereich der Optimierung verschiedenster Aspekte von Produktionsprozessen (z.B. Ressourcenverbrauch, Energieverbrauch, Emissionsreduktion, Qualitätsverbesserungen, Predictive Maintenance). Jedoch umfasst das Thema KI so viele Bausteine/Methoden (siehe Auflistung unten), dass Unternehmen - insbesondere KMU - damit überfordert sind und diese Potentiale nicht ausschöpfen können. Gründe sind zum einen fehlende Fachexpertise und zum anderen eine derzeit für die Unternehmen unwägbare Komplexität und Risiken in der Anwendung. Das vorliegende Projekt entwickelt ein grenzübergreifendes Kompetenznetzwerk, das grundlegende Bausteine für KI-basierte Optimierungen in der industriellen Fertigung untersucht, erforscht und entwickelt, präsentiert und damit für KMU den Zugang zum gezielten Einsatz von KI in Produktions- und Instandhaltungs-Prozessen erleichtert. Dabei wird klar herausgearbeitet, welche KI-Bausteine/Methoden für welche industriellen Fertigungsaufgaben die passendsten sind. Zu den KI-Bausteinen/Methoden zählenDigital Twins, Robotik & KI-gestützte ModellbildungSystems-Engineering ProzesseWissensrepräsentationDatenanalyse- sowie Optimierungs- & LernverfahrenAnwendungsleitfaden für den Einsatz von KI in der FertigungDie Projektteilnehmer bündeln das notwendige Know-how, um eine für Europa als vorteilhaft erachtete Reindustrialisierung basierend auf neuesten Technologien, hier vorranging der Nutzbarmachung von KI in industriellen Produktions- und Instandhaltungsprozessen durch KMU, voranzutreiben. (German)
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The Interreg programme area Austria-Bavaria is a region with a high number of (small and medium-sized) companies (SMEs) that can be assigned to the production and production of production facilities. Artificial Intelligence (AI) is a key technology of industrial digitalisation. It offers great potential in the field of optimisation of various aspects of production processes (e.g. resource consumption, energy consumption, emission reduction, quality improvements, predictive maintenance). However, the issue of AI includes so many building blocks/methods (see list below) that companies — especially SMEs — are overwhelmed and cannot exploit these potentials. On the one hand, there is a lack of technical expertise and, on the other hand, the complexity and risks that are currently unpredictable for companies in the application. This project develops a cross-border competence network that examines, researches and develops basic building blocks for AI-based optimisations in industrial manufacturing and thus facilitates access for SMEs to the targeted use of AI in production and maintenance processes. It is clearly worked out which AI building blocks/methods for which industrial production tasks are the most suitable. AI building blocks/methods include digital twins, robotics & AI-supported modelingSystems-Engineering processesKnowledge representationData analysis and optimisation & learning methodsApplication guide for the use of AI in manufacturingThe project participants bundle the necessary know-how to advance a reindustrialisation based on the latest technologies considered beneficial for Europe, where the utilisation of AI in industrial production and maintenance processes by SMEs is paramount. (English)
21 June 2022
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