Mobile-Menu

Deal! KI in der Praxis Fraunhofer IIS betreibt KI-Forschung in München

Von Marvin Djondo-Pacham 2 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Fraunhofer IIS
Fraunhofer-Arbeitsgruppe für Supply Chain Services SCS
Rosenberger-OSI GmbH & Co. OHG
Fsas Technologies GmbH
STACKIT GmbH & Co. KG

Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS) verfügt in München über einen neuen Standort. Dort kooperiert die Arbeitsgruppe für Forschung Supply Chain Services (SCS) mit der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), um neue Erkenntnisse für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen zu gewinnen.

In Kooperation mit Partnern aus der Industrie, finden die KI-Forschungen des Fraunhofer IIS ihren Weg in die Praxis.(Bild: Aghavni - stock.adobe.com)
In Kooperation mit Partnern aus der Industrie, finden die KI-Forschungen des Fraunhofer IIS ihren Weg in die Praxis.
(Bild: Aghavni - stock.adobe.com)

Die Arbeitsgruppe SCS forscht seit mehr als 20 Jahren an Verbesserungsmöglichkeiten im Bereich Supply Chain Management (SCM). In dieser Zeit sind in den diversen Abteilungen der Gruppe verschiedene IoT-Prototypen, Datenräume und Data Analytics Methoden weiterentwickelt worden, die Unternehmen bei der digitalen Transformation unterstützen sollen.

Das Fraunhofer IIS hat mit dem ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications eine Infrastruktur geschaffen, die eine Vernetzung von Forschung und Wirtschaft ermöglicht. Durch die Kooperation mit Partnern aus der Industrie, finden die KI-Forschungen ihren Weg in die Praxis.

So profitiert nicht nur die Forschung aus den Erkenntnissen der industriellen Anwendung, sondern auch die Unternehmen durch die umfassende KI-Expertise der Forscher.

DEAL

Teil der Arbeitsgruppe SCS ist die Abteilung für Data Efficient Automated Learning (DEAL). DEAL verfolgt das Ziel, die Nutzung von AI für SCM-Experten in Unternehmen einfacher zu gestalten und so das Potenzial von KI-Verfahren schneller nutzbar zu machen.

In München kooperiert die SCS mit den Lehrstühlen für Statistik und Data Science beziehungsweise für Datenbanksysteme und Data Mining der LMU.

Dabei liegt ein besonderer Fokus auf die effiziente Nutzung von Ressourcen bei KI-Systemen. Dafür nutzt die Gruppe Methoden aus den Bereichen Data Centric AI, Automated Machine Learning (Auto ML) oder Machine Learning Operations (MLOps), um folgende Ressourcen bei der Erstellung eines KI-Systems zu reduzieren:

  • Menge der notwendigen Daten für Modelltraining,
  • Rechenkapazität
  • Personaleinsatz
  • Wartung und Instandhaltung.

Siemens

Ein Beispiel für die Forschung der Gruppe DEAL, beschäftigt sich mit dem Einsatz von AutoML zur Qualitätskontrolle in der Fertigung. In Zusammenarbeit mit Siemens Digital Industries wurde bei der Produktion von Platinen die Lötpasten-Qualität unter die Lupe genommen. Herkömmlicherweise werden die Platinen am Ende der Fertigung im sogenannten End-of-Line Testing zur Inspektion der Paste deterministisch selektiert und überprüft.

Dieser Prozess verursacht hohe Kosten und selektiert zu viele Teile. Um diesen Prozess zu verbessern, haben die Forscher ein AutoML-Tool entwickelt, das auf Basis von ML-Methoden für inbalancierten Daten nicht nur bei der Qualitätskontrolle unterstützt, sondern auch Arbeitszeit und Geld spart.

(ID:50104050)

Jetzt Newsletter abonnieren

Täglich die wichtigsten Infos zu RZ- und Server-Technik

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung. Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

Weiterführende Inhalte