Den Grundstein f\u00fcr die Aufnahme der \u201eKI\u201c in Professor Dr. Marcus Liebschners Forschungsvorhaben legte das Projekt SMASA <\/a>im Bereich der Photovoltaik, welches sich mit dem Online-Monitoring von Photovoltaikanlagen, also mit der Anwendung von K\u00fcnstlicher Intelligenz im Bereich der Erneuerbaren Energien, besch\u00e4ftigte. Ausschlaggebend war hier die Messung des Stromflusses und anschlie\u00dfende Auswertung der Daten mit Machine Learning Algorithmen. Ein Ansatz, der sich schnell auf andere Bereiche \u00fcbertragen lie\u00df. Liebschner sagt \u00fcber das Projekt: \u201eDer Grundgedanke besteht darin, spezielle Messdaten aufzunehmen, beispielsweise Strom, Spannung und so weiter. Die gewonnenen Daten werden anschlie\u00dfend mithilfe von Machine Learning Algorithmen ausgewertet, um damit den aktuellen Zustand der Anlage beurteilen zu k\u00f6nnen, sozusagen den Gesundheitszustand der Anlage\u201c. (…)<\/p>\n Eine Branche, die zun\u00e4chst weit von K\u00fcnstlicher Intelligenz entfernt zu sein scheint, bot hier neue M\u00f6glichkeiten: die S\u00e4geindustrie, die ihre Maschinen \u00fcber einen langen Zeitraum nutzt. Auftretende Defekte f\u00fchren hier zu einem direkten Produktionsstillstand. Um den Produktionsprozess langfristig effizienter zu gestalten, wollen Liebschner und Benninger im Projekt \u201eSmartSaw\u201c <\/a>den \u201eanalogen\u201c Maschinen ein smartes Online-Monitoring-Update mit Machine Learning verpassen. Auch hier werden verschiedene Parameter aufgenommen und anschlie\u00dfend mithilfe von KI ausgewertet, sodass eine Auskunft \u00fcber den Zustand der Maschine gegeben werden und damit beispielsweise ein Produktionsstillstand vermieden werden kann.<\/p>\n Gemeinsam mit der Franke GmbH<\/a> aus Aalen und dem Team um Prof. Dr. Markus Kley<\/a> und Prof. Dr. Marcus Liebschner besch\u00e4ftigten sich die Beteiligten in den Projekten \u201eKI-Regler\u201c und \u201eSmartBearing\u201c mit der Erforschung weiterer Anwendungsbereiche. In beiden Projekten geht es um das Lager f\u00fcr Computertomografen. Dieses Lager muss leise und vibrationsarm laufen. Im Projekt \u201eKI-Regler\u201c betrachten die Franke GmbH und die Hochschule Aalen einen Teil des Produktionsprozesses hin zum Lager mit Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Entwickelt werden soll dabei eine \u201eintelligente\u201c Regelung f\u00fcr eine Maschine, sozusagen eine Regelung, die aus Erfahrungen stets weiter lernt, damit die Lager in gleichbleibend hoher Qualit\u00e4t gefertigt werden k\u00f6nnen. SmartBearing besch\u00e4ftigt sich mit der Abnahme des Lagers nach dem Produktionsprozess in der Fertigung. Hier soll ein intelligentes System mit Machine Learning den Abnahmeprozess unterst\u00fctzen \u2013 die KI dient der Qualit\u00e4tssicherung, sozusagen als Assistenz. \u201eEs ist uns wichtig zu zeigen, dass KI sehr vielseitig ist. Sie bietet uns die M\u00f6glichkeit, Mehrwerte zu schaffen, Ressourcen zu schonen und die Qualit\u00e4t zu verbessern \u2013 dies wird erm\u00f6glicht durch Machine Learning, das Teilgebiet der KI, welches wir mehr in den Fokus nehmen sollten\u201c, so Prof. Dr. Marcus Liebschner. (…)<\/p>\n – – – zum ungek\u00fcrzten Artikel<\/a> – – –<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#000000″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.14.4″ _module_preset=”default” width=”35%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=”4.14.6″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_padding=”0px|||0px|false|false” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n \u00dcbrigens:\u00a0<\/strong><\/p>\n Machine Learning ist als Querschnittstechnologie ein bedeutender Teil der SmartPro-Forschung. Durch die vielf\u00e4ltigen Einsatzm\u00f6glichkeiten tr\u00e4gt sie in jedem Anwendungsfeld wichtige Impulse bei. Mehr zur unserer Forschung im Bereich Machine Learningen erfahren Sie hier<\/a>.<\/p>\n Die Franke GmbH ist auch Unternehmenspartner in SmartPro – und das schon seit dem Start von SmartPro. In den Anwendungsfeldern Additive Fertigung<\/a> und Leichtbau<\/a> ist Franke sowohl an den Impulsprojekten der Aufbau- als auch der Initensivierungsphase beteiligt.<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_divider color=”#000000″ divider_position=”center” divider_weight=”3px” _builder_version=”4.14.4″ _module_preset=”default” width=”35%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=”4.14.6″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_padding=”0px|||0px|false|false” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n Fotohinweis:\u00a0<\/strong><\/p>\n Prof. Dr. Marcus Liebschner und Moritz Benninger (rechts) machen die Potenziale von Machine Learning in verschiedenen Bereichen nutzbar | \u00a9 Hochschule Aalen | Dr. Valentin Nagengast [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hochschule forscht an Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz f\u00fcr die Anwendung in der Industrie<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":9126,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"Technologietag Leichtbau Regional in Schw\u00e4bisch Gm\u00fcnd<\/em>\r\n\r\nFr, 26. Oktober 2018<\/strong>\u00a0\u2192<\/span>\u00a0Wie wichtig der Technologietag Leichtbau Regional als lokale Veranstaltung neben einer zentralen Konferenz in Stuttgart sei, betonte Dr. Wolfgang Seeliger, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Landesagentur Leichtbau BW, in seiner Begr\u00fc\u00dfung. Das Thema Leichtbau m\u00fcsse in die Fl\u00e4che getragen werden, um das gro\u00dfe Potential f\u00fcr die Herausforderungen der Zukunft wie den Klimawandel auszusch\u00f6pfen und Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Wohlstand in der Region zu sichern.\r\n\r\n[caption id=\"attachment_1022\" align=\"alignnone\" width=\"768\"]Wissen und Erfahrungen in der S\u00e4geindustrie nutzen<\/h5>\n
Feinschliff durch Kooperationen mit der Praxis<\/h5>\n
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Hintere Reihe: Wolfgang Stoll, Prof. Dr. Markus Merkel\/HSA, Dr. Wolfgang Seeliger \/ Leichtbau BW; mittlere Reihe: J\u00f6rg Egelhaaf, Peter Schmidt\/IHK, vorne: Sarah W\u00f6rz\/IHK, Jan Grasmannsdorf, Dr. Wolfgang Rimkus\/HSA, Julian Schlosser\/HSA).[\/caption]\r\n\r\nBildnachweis\/Quelle:","_et_gb_content_width":"","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[240,20,31],"tags":[23,212,44,45,22],"class_list":["post-9124","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-machine-learning","category-news","category-related-projects","tag-hochschule-aalen","tag-ki-kuenstliche-intelligenz","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-machine-learning","tag-smartpro"],"acf":[],"yoast_head":"\n