Fertigungslinie zur automatisierten Montage von Fahrerassistenzkameras am Standort Wemding. (Bild: Steffen Klarmann)
Die am Projekt beteiligten Akteure haben sich zum Ziel gesetzt, am Beispiel einer hochautomatisierten Fertigungs- und Montagelinie die Eignung moderner Deep-Learning-Verfahren zur Zeitreihenverarbeitung systematisch zu erforschen und anwendungsnah zu evaluieren. Palim steht dabei für „Performance-Accelerated Learning for Intelligent Manufacturing“. Anwendungsnah erprobt wird das Ganze an einer hochmodernen Fertigungsanlage, in der die Optik und Elektronik adaptiv montiert, konnektiert und geprüft wird.
Welche Themen von KI profitieren
Die Fertigungslinie in Wemding produziert integrierte Sensoren und Kamerasysteme zur Fahrassistenz bis hin zum autonomen Fahren. Aus Produktionsperspektive ist die Herausforderung, intelligente Sensoren in hohen Stückzahlen herzustellen. Daher ist es wichtig, die Nutzung neuer Optimierungstools in deutschen Produktionsstätten, die kontinuierlich dazulernen, voranzutreiben. „Die Automatisierungsbranche ist immer noch am Anfang, Deep-Learning-Ansätze in den Prozessen zu entdecken und umfassend zu nutzen. Solche Verfahren können eine potenziell höhere Genauigkeit und Generalisierung als konventionelle Machine-Learning-Ansätze bieten und einen echten Produktionsvorteil darstellen“, erklärt Felix Georg Müller, Geschäftsführer bei Plus 10.
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Know-how der Projektpartner
Im Themenumfeld der selbstlernenden Produktionsoptimierung liefert Plus 10 Know-how und Praxiserfahrungen zur hochfrequenten Maschinendatenerfassung, -fusion und -handling als Basis aller Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Darüber hinaus aber auch Expertise und Vorarbeiten im Bereich der Verhaltensmodellierung von Fertigungsprozessen und Modellierungsansätzen zur Erklärung auftretender Phänomene mit klassischen und Deep-Learning-Ansätzen. Die TH Ingolstadt ist mit der Forschungsprofessur für KI-basierte Optimierung in der Automobilproduktion am Institut Almotion Bavaria verantwortlich für die Implementierung, Dokumentation und experimentelle Evaluation von Machine-Learning-Verfahren und Methoden. Über seinen Standort in Wemding bringt Valeo sein Wissen über die hochautomatisierte Produktion für proprietäre Spitzentechnologien ein. Durch Valeo.AI, das laut eigenen Angaben erste globale Zentrum für Künstliche Intelligenz und Deep Learning in der Automobilbranche, kann das Projekt auf eine Forschungsbilanz zurückgreifen, die von insgesamt 200 Experten im Umfeld der Künstlichen Intelligenz mit engen Verbindungen zur wissenschaftlichen und akademischen Gemeinschaft geführt wird. Palim wird mit 1,3 Mio. Euro vom Freistaat Bayern über das Bayerische Verbundforschungsprogramm (Bay VFP) über 3 Jahre bis August 2024 gefördert. Es ist Teil der Hightech-Agenda Bayern und dem Ausbau Augsburgs und Ingolstadts als KI-Zukunftsstandorte. Betreut wird das Projekt vom Projektträger VDI/VDE Innovation + Technik
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