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OptiMassKI

Hybride KI für die Prozessoptimierung in der Serienfertigung von komplexen Optiken

In der Glasumformung führen nicht optimale Temperaturen in Heizraum und Glas zu Formfehlern und Defekten, doch die Temperaturverteilungen lassen sich durch Sensorik schwer erfassen. Die alternative Nutzung von Machine Learning Modellen benötigt ausgebildete Data Scientists – oder wenn automatisiert – Unmengen an Daten. Ziel dieses Projektes ist die Prozessoptimierung durch Vorhersage des Glas-Fließverhaltens mithilfe hybrider künstlicher Intelligenz. Dazu soll ein Machine Learning Modell mit Sensordaten trainiert, mit rheologischen Modellen kombiniert und in bedienungsfreundliche Software implementiert werden.

Beteiligte Forschungseinrichtung

  • Fraunhofer-Institut für
    Produktionstechnologie IPT, Aachen

Eingebundene Unternehmen
(Projektbegleitender Ausschuss, "PA")

  • mind. 10-12 Unternehmen (mind. 50 % KMU)

Förderung

  • Wird im Rahmen des BMWi-Programms "Industrielle Gemeinschaftsforschung" (IGF) beantragt

Vorhabensbeschreibung

OptiMassKI

Stand der Fördermittelbeantragung

  • Der Antrag wird voraussichtlich im Herbst 2021 bei der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) eingereicht.