header-image

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")

  • AIXEMTEC GmbH KMU
  • Anton Paar Germany GmbH
  • EDI GmbH KMU
  • First Glass Optics GmbH KMU
  • Gauss Machine Learning GmbH KMU
  • INGENERIC GmbH
  • Moulded Optics GmbH KMU
  • operaize GmbH KMU
  • senseering GmbH KMU
  • son-x GmbH KMU
  • Vitrum Technologies GmbH KMU
  • WALTEC Maschinen GmbH KMU

Förderung

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

Vorhabensbeschreibung

Stand der Fördermittelbeantragung

  • Der Antrag wurde am 16.08.2021 bei der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) eingereicht und befindet sich zur Zeit in der Begutachtung.