KIOekoSys - Ökosystem für Predictive Maintenance in der Elektronikproduktion

Im Projekt wird der Aufbau eines KI-Ökosystems für Predictive / Prescriptive Maintenance in der Elektronikfertigung erforscht.

Auf der Plattform sollen intelligente und modulare KI-Algorithmen für Predictive / Prescriptive Maintenance sowohl für Anlagenhersteller als auch -betreiber zur Verfügung gestellt werden. Dabei wird insbesondere ein standardisierter Ansatz für die Integration der Maschinen und IT-Systeme verfolgt, sodass die Produktionsumgebung auch bei Anpassungen und Erweiterungen im KI-Ökosystem abgebildet werden kann.

Predictive maintenance for soldering machines based on multi-modal datasets on cloud architectures

Fleischmann, Josef; Göhringer, Jürgen (2024)

Kongress: XI Congreso I+D+i Campus de Alcoi. Creando Sinergias, .


Peer Reviewed

Die Digitale Transformation am Beispiel eines Ökosystems für Predictive Maintenance

Göhringer, Jürgen (2024)

Forschungs- und InnovationsTag (FIT) 2024 der Hochschule Ansbach.


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Projektleitung


Projektbearbeitung

Josef Fleischmann
T 01732956871
j.fleischmann[at]hs-ansbach.de

Projektdauer

01.01.2023 - 31.03.2026

Projektpartner

SEHO Systems GmbH
endlich GmbH & Co. KG
BMK professionel electronics GmbH

Projektförderung

Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie

Förderprogramm

BayVFP - Bayerisches Verbundforschungsprogramm

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)