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Projektdauer: 01.01.2023 - 31.12.2025

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 un...
Projektleitung HS Ansbach: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Göhringer

Data Science Digitale Transformation KI-Ökosystem Predictive Maintenance Prescriptive Maintenance Vorausschauende Wartung


Projektdauer: 01.10.2021 - 31.03.2024

DIAS - Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre

Ein erfolgreiches Studium setzt eine effiziente Studienorganisation voraus. Dies gelingt gerade in Szenarien des Distanzlernens nicht allen Studierenden. Im Vorhaben DIAS soll ein Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre entwickelt werden. Der KI-basierte Assistent soll Studierende begleiten, sie motivieren und sie befähigen, ihr Studium besser zu organisieren und erfolgreich abzuschließen. Er dient ihnen insbes. in vier Funktionen: als Planer, Kommunikator, Analys...
Projektleitung HS Ansbach: Prof. Dr. Sigurd Schacht

Data Science Angewandte KI Data Science, Digitale Transformation, Digitale Medien Digitale Medien Digitale Transformation Innovative Lehre KI Künstliche Intelligenz


Projektdauer: 01.06.2019 - 31.12.2019

BayIntAn MetLeuAn - Methodentransfer Leuven-Ansbach

Ziel des Wissenschafteraustauschs im Projekt "MetLeuAn" ist die Anbahnung einer vertieften Forschungskooperation der Hochschule Ansbach (vertreten durch das CCS - Center for Signal Analysis of Complex Sysstems) und der KU Leuven (vertreten durch das STADIUS Center for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics). Die Kooperation soll sich befassen mit der Anwendung einer neuen Methode (DyCA), die am CCS entwickelt wurde, auf EEG-Daten der KU Leuven zu epileptischen Anfällen,Anwend...
Projektleitung HS Ansbach: Prof. Dr. Christian Uhl

Data Science Big Data Bildverarbeitung Biomedizinische Technik DyCA ICA PCA Signalanalyse Smart & Green Industry


Servicestelle für Forschung und Transfer (SFT)

Hochschule Ansbach

Residenzstr. 8
91522 Ansbach


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T 0981/4877-587
margit.meier[at]hs-ansbach.de