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AI4Lean

Entwicklung eines KI-Agenten mit Funktionalitäten zur generativen CAD-Modellierung für die Unterstützung der Angebotserstellung modularer Regalsysteme zur Materialbereitstellung

Laufzeit: 01.08.2026 - 31.07.2028, Förderung durch BMWE

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Die effiziente Materialbereitstellung ist zentraler Bestandteil der Produktionsplanung. Durchlaufregale sind hier elementar aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit. Dies führt zu hoher Variantenvielfalt bei gleichzeitig geringer Stückzahl, was zu erheblichem Aufwand für die kundenindividuelle Angebotserstellung führt.Das Forschungsprojekt AI4Lean verfolgt die Entwicklung eines KI-basierten Agenten zur Unterstützung der Anforderungsaufnahme und einer automatisierten Entwurfsgenerierung von Durchlaufregalen. Auf Basis der Kundenanforderungen werden über eine trainierte, generative KI CAD-Zeichnungen abgeleitet und dem Kunden zusammen mit einer Kostenkalkulation präsentiert. Über einen Chat können die Kunden weitere Modifikationen und Anpassungen vornehmen.Die technische Umsetzung erfordert minimale, kompositionelle Repräsentationen der CAD-Zeichnungen sowie eine parametrisierte Modellierung der zugehörigen Kundenanforderungen. Ein KI-Chatbot unterstützt die Anforderungsaufnahme und die Konvertierung in die geeignete, parametrisierte Form. Aus dem Output der generativen KI wird eine CAD-Zeichnung rekonstruiert, welche die Kundenanforderungen berücksichtigt.

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Stichwörter

Prozessoptimierung und -steuerung, Verkehr und Logistik, Produzierendes Gewerbe, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

FLIP-R

Flexible Lösung zur individuellen Justierung der Pinstellung an Güterwaggons durch den mensch-zentrierten Einsatz eines fern-gesteuerten Roboters

Laufzeit: 01.07.2026 - 30.06.2028, Förderung durch BMFTR

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Stichwörter

Robotik und Automatisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Maritime Wirtschaft, Verkehr und Logistik, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Prozessmodellierung und Simulation

Projektlogo KI-gestützte Entgratung von Bauteilen mittels modularer Entgratmaschine und Reinforcement Learning

GratKI

KI-gestützte Entgratung von Bauteilen mittels modularer Entgratmaschine und Reinforcement Learning

Laufzeit: 16.04.2026 - 15.04.2028, Förderung durch BMWE / IGF
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In der Metallbearbeitung ist das Entgraten oft noch manuell, teuer und fehleranfällig. Konventionelle Automatisierungen scheitern an mangelnder Präzision und Flexibilität für kleine Serien. Im Projekt „GratKI“ wird eine KI-gestützte 5-Achs-CNC-Entgratmaschine mit intelligenter Prozessführung entwickelt. Das BIBA verantwortet dabei die optische Qualitätsprüfung und nutzt Reinforcement Learning, um Prozessparameter dynamisch anzupassen. So entsteht eine adaptive, vollautomatisierte Lösung, die Ausschuss reduziert und höchste Wirtschaftlichkeit sowie Präzision für die industrielle Entgratung garantiert.

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Stichwörter

Robotik und Automatisierung, Prozessoptimierung und -steuerung, Luftfahrt, Produzierendes Gewerbe, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

Projektlogo Integrierte Einsatzkommunikation für mobile Einheiten im Vegetationsbrandeinsatz

fireKOMM

Integrierte Einsatzkommunikation für mobile Einheiten im Vegetationsbrandeinsatz

Laufzeit: 01.04.2026 - 30.09.2027, Förderung durch BMFTR

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fireKOMM verfolgt das Ziel, eine zuverlässige und leicht nutzbare Kommunikationslösung für mobile Einsatzkräfte im Vegetationsbrandeinsatz zu entwickeln und in realitätsnahen Übungen zu prüfen. Vegetationsbrände führen regelmäßig zu Kommunikationsproblemen, da Einsatzkräfte häufig in Gebieten arbeiten, in denen Netze unzuverlässig sind oder nur einzelne Systeme funktionieren. Die beteiligten Organisationen nutzen zudem unterschiedliche Geräte und Anwendungen, was die Zusammenarbeit erschwert.

Das BIBA verfolgt dabei das Ziel, ein vermaschtes Kommunikationssystem zu entwickeln und prototypisch umzusetzen, das mobile Einheiten in Vegetationsbränden zuverlässig verbindet. Im Mittelpunkt steht die experimentelle Untersuchung, wie unterschiedliche Übertragungswege parallel genutzt und flexibel miteinander kombiniert werden können, damit ein stabiles Gesamtnetz entsteht.

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Stichwörter

Interoperabilität, Resilienz, Telekommunikation und IT, Behörden und Notfalldienste, Digitale Plattformen / IoT, Drahtlose Kommunikationstechnologien und Sensorik

Projektlogo Entwicklung eines autonomen Drohnensystems zur kontinuierlichen Inspektion von Gebäudefassaden

FacilityWatch

Entwicklung eines autonomen Drohnensystems zur kontinuierlichen Inspektion von Gebäudefassaden

Laufzeit: 01.04.2026 - 31.03.2028, Förderung durch BMWE
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Das Projekt FacilityWatch entwickelt ein vollautonomes Drohnensystem zur effizienten Inspektion von Gebäudefassaden. Durch den Einsatz einer Dock-Lösung bleibt das System vor Ort und kann eigenständig Schäden, Verschmutzungen und Wärmebrücken mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) erkannen. Das System senkt Inspektionskosten, schont durch optimierte Instandhaltung Ressourcen und erhöht die Arbeitssicherheit, da risikoreiche Einsätze in großen Höhen entfallen. Das BIBA verantwortet dabei die Sensorik, die laserbasierte Hinderniserkennung sowie die dynamische Flugroutenplanung. Gemeinsam mit IS Predict wird zudem eine datenschutzkonforme Bildanalyse und eine präzise Lokalisierung für komplexe urbane Räume ohne GPS-Empfang realisiert.

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Stichwörter

Robotik und Automatisierung, Dienstleistungen, Baugewerbe, Autonome Roboter- und Transportsysteme, Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz

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