Referenzprojekte

Hier zeigen wir eine kleine Auswahl unserer aktuellen sowie erfolgreich abgeschlossenen Forschungs- und Industrieprojekte.
Bitte beachten Sie, dass viele unserer Referenzen der Geheimhaltung unterliegen und deshalb nicht dargestellt werden können.
Zögern Sie daher nicht, unsere Abteilungen direkt anzusprechen, wenn Sie Ihre Aufgabenstellung nicht finden können. 

  • Zu den Innovationen in der Produktionslogistik bei BMW gehört der von BMW und dem Fraunhofer IML entwickelte »Smart Transport Robot« (STR). Der STR navigierte dabei auf festen Spuren und benötigte für die Ortung spezielle Sensoren sowie ein engmaschiges Netz an Ankern. BMW wünschte eine flexiblere, autonomere und wirtschaftlichere Lösung und konnte diese mit der IPA-Navigationssoftware realisieren. Sie nutzt den ohnehin auf den STR vorhandenen Sicherheitslaserscanner zur Navigation. Verfahren zur dynamischen Pfadplanung und Hindernisumfahrung bieten den nötigen Autonomiegrad.

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  • Wenn maschinelle Lernverfahren in der Industrie Anwendung finden sollen, müssen Roboter schneller als bisher lernen Bauteile sicher zu greifen. Im Forschungsprojekt Deep Grasping entwickeln Wissenschaftler vom Fraunhofer IPA und der Universität Stuttgart deshalb eine virtuelle Lernumgebung. Darin werden die Neuronalen Netze geschult, die anschließend auf den realen Roboter übertragen werden.

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  • Im Projekt »Deep Picking« entstehen modulare und flexible Software- und Hardwarelösungen für die Kommissionierung und Depalettierung bekannter und unbekannter Objekte in unterschiedlichen Anlieferungszuständen in Produktionsprozessen. Die Lösungen lassen sich schnell und robust integrieren und einlernen.

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  • Mit Hilfe Bayes’scher Netze Qualitätsabweichungen von Spritzgussteilen echtzeitnah erkennen und Fehlerursachen automatisiert diagnostizieren – das ist Gegenstand des Forschungsprojekts ProBayes. Das Know-how der Prozessexperten des Kunststoff-Zentrums (SKZ) wird vom Fraunhofer IPA ergänzt durch Expertise in den Bereichen Prozessdigitalisierung, digitale Qualitätsmodelle und Bayes’sche Netze.

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  • »ELISE« ist ein europäisches Netzwerk von Forschungszentren für Künstliche Intelligenz und arbeitet eng mit »ELLIS« (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) zusammen. Ziel ist, Wissen und Methoden in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft zu verbreiten.

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  • © Fraunhofer IPA, Rainer Bez

    Mit »FlexNote« haben die IPA-Wissenschaftler ein softwaregestütztes Tool entwickelt, das Mängel und Optimierungsvorschläge in der Produktion transparent, schnell und zielgerichtet weitergibt.

    FlexNote macht eine einfache Erfassung von Mängeln, Verbesserungsvorschlägen und Maschineneinstellungen möglich. Die sofortige, rollenspezifische Verteilung der relevanten Informationen reduziert Rückfragen. Und durch die statistische Auswertung der gesammelten Informationen können langfristig Schwachstellen an Maschinen und Zusammenhänge von Defekten identifiziert werden.

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