Die Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verändern die industrielle Fertigung grundlegend. Während KI-Methoden in der Großserienproduktion längst Einzug gehalten haben, fehlen in Kleinserien- und Sonderprozessen oft die nötigen Datenmengen, um intelligente Systeme zu trainieren. Genau hier setzt das Forschungsprojekt (IntA)²KS an.
Kleinserien und Sondermaschinen sind das Rückgrat vieler mittelständischer Unternehmen in Baden-Württemberg. Ihre Fertigung erfordert jedoch umfangreiches Erfahrungswissen, etwa beim Rüsten, bei der Prozessabstimmung oder beim Beheben von Fehlern. Da dieses Wissen meist in den Köpfen erfahrener Fachkräfte steckt und nicht digital vorliegt, stellt der zunehmende Fachkräftemangel Unternehmen vor große Herausforderungen.
Ziel des Projekts ist es, Assistenzsysteme mit interaktiven Lernalgorithmen zu entwickeln, die Erfahrungswissen gezielt in das Training von KI-Modellen einbinden. So sollen selbst Prozesse mit begrenzten Datensätzen digital unterstützt und Beschäftigte in der Entscheidungsfindung entlastet werden.
Das Projekt kombiniert klassische Ansätze des maschinellen Lernens mit Wissenstransfer von Expertinnen und Experten. In Labor- und Industrieversuchen werden Software-Prototypen entwickelt, trainiert und in realen Prozessen getestet. Die Algorithmen lernen dabei nicht nur aus Daten, sondern auch aus menschlicher Erfahrung.
Projektlaufzeit: September 2025-August 2027
Gefördert durch: Carl Zeiss Stiftung, Förderkennzeichen P2024-17-050