Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Digitalisierter Kopf mit Händen
KI-noW – Künstliche Intelligenz für eine nachhaltig optimierte Wertschöpfung
Wie können KMU einen Zugang zu numerischen Simulationsergebnissen erhalten?
Wie lassen sich rechenintensive Simulationen kostengünstiger durchführen?
Wie können numerische Simulationen noch präziser werden?
Wie begleitet Fraunhofer IPA Unternehmen von der ersten Idee bis zur Umsetzung?
Der strukturelle Wandel in der Schweinfurter Industrie, von der Transformation der Automobilzulieferbranche über den Fachkräftemangel bis hin zu neuen Anforderungen durch EU AI Act und Data Act, stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. KI-noW 2.0 setzt genau hier an.
Was ist KI‑noW 2.0?
KI-noW steht für »Künstliche Intelligenz für eine nachhaltig optimierte Wertschöpfung« und ist ein Forschungs- und Transferzentrum des Fraunhofer IPA in Schweinfurt, gefördert vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie.
In der Projektphase KI-noW 2.0 (2026–2029) liegt der Schwerpunkt auf KI-gestützter Simulation für die industrielle Produktion. Zwei Ansätze stehen im Mittelpunkt:
- Sim2ML nutzt Simulationen zur Präzisierung von KI-Modellen (z. B. Surrogate-Modelle oder Physics-Informed Neural Networks)
- AI4Sim setzt KI ein, um klassische Simulationen zu verbessern. Die Forschung deckt fünf Disziplinen ab: Strömungsmechanik (CFD/DEM), Strukturmechanik (FEM), Fertigungssimulation, Materialflusssimulation und Werkstoffmodellierung.
Ziel ist es, insbesondere KMU den Einstieg in KI-gestützte Simulation zu erleichtern und die Wettbewerbsfähigkeit der Region Mainfranken nachhaltig zu stärken. Forschungspartner sind die Technische Hochschule Würzburg Schweinfurt, die Universität Bayreuth und die Universität Bamberg.
Wie unterstützt KI‑noW Unternehmen?
KI-noW 2.0 begleitet Unternehmen in zwei zentralen Schritten:
- KI-Impuls: Sensibilisierung und Befähigung auf allen Unternehmensebenen, von strategischen Workshops bis zu praxisorientierten Trainingsformaten
- Machbarkeitsanalyse: Identifikation und Bewertung konkreter Anwendungsfälle für KI-gestützte Simulation, inklusive Prüfung der Datengrundlage und regulatorischer Anforderungen
Auf dieser Basis werden gemeinsam mit Unternehmen weiterführende Forschungsprojekte entwickelt und beantragt, die die prototypische Umsetzung und den Transfer in die betriebliche Praxis ermöglichen.
Unternehmen profitieren dabei von technologieoffener, praxisnaher Unterstützung durch das Fraunhofer IPA, ohne Bindung an einzelne Produkte oder Anbieter.
Für wen ist KI‑noW relevant?
KI‑noW richtet sich insbesondere an Unternehmen aus der Region Bayern:
- Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die KI einsetzen möchten, aber limitierte eigenen Ressourcen für umfangreiche Entwicklungsprojekte haben
- Produktions‑ und Fertigungsunternehmen, die ihre Prozesse effizienter, robuster und nachhaltiger gestalten wollen
- Unternehmen im industriellen Wandel, etwa aus der Automobilzuliefer‑, Maschinenbau‑ oder Kunststoffindustrie
Das Zentrum ist regional in Schweinfurt verankert, steht jedoch Unternehmen aus ganz Bayern offen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen.
Abgeschlossen: Phase 1 - Einstieg in KI und Digitalisierung der Produktion
In der ersten Projektphase lag der Schwerpunkt von KI‑noW darauf, Unternehmen des produzierenden Gewerbes zu zeigen, welchen konkreten Nutzen Künstliche Intelligenz in der industriellen Praxis bieten kann. Im Mittelpunkt standen durchgängige Szenarien zur Integration von KI‑Anwendungen in laufende Produktionsprozesse in Fertigung, Montage und Support. Demonstratoren in einer eigens eingerichteten Umgebung machten KI‑Anwendungen anschaulich und greifbar.
Im Fokus standen unter anderem die Themen:
- Erhebung und Handling von Smart Data
- Aufbereitung von Produktionsdaten für KI‑Anwendungen
- Nutzung von Methoden und Werkzeugen der KI
Übersicht 1. Phase
- Förderer: StMWi
- Projektlaufzeit: 10/2020 bis 12/2025
- Projektvolumen: 3.999.140€
Erfahren Sie mehr: Pressemeldung zum Start von KI-noW (Oktober 2020)