Praxisbeispiel Innovation sensAI, der Fingerabdruck des Materials

Die präzise Analyse von Materialeigenschaften spielt eine entscheidende Rolle in der Produktionsbranche, insbesondere in der Qualitätskontrolle. Die genaue Erfassung dieser Eigenschaften ist unerlässlich, um Materialien auszusondern, die nicht den geforderten Standards entsprechen. Bisher waren solche Bewertungen äußerst zeit- und kostenintensiv, oft mit Beschädigungen von Materialproben verbunden und behinderten die nahtlose Dokumentation während der Produktion.

Die Wissenschaftler Dr.-Ing. Marco Korkisch und Dr.-Ing. Florian Linscheid aus Augsburg haben eine wegweisende Technologie entwickelt, die eine zerstörungsfreie, kostengünstige und kontaktlose Erfassung von Materialeigenschaften mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht. Beide Forscher, die am KI-Produktionsnetzwerk in der Abteilung für Maschinenbau tätig sind, planen die praktische Umsetzung dieser Technologie durch die Gründung des Unternehmens sensAI.

Zeit- und Kostenersparnis dank KI

Ihr innovativer Ansatz kombiniert verschiedene Messprinzipien und wendet KI-Methoden zur Datenanalyse an. Im Gegensatz zu herkömmlichen Labortests können sie die Qualität eines Materials in Echtzeit untersuchen, ohne das Material zu beschädigen oder den Produktionsprozess zu stören. Marco Korkisch erklärte: "Bei jeder Prüfung fallen große Datenmengen an, die nicht einfach durch eine einzige Formel verarbeitet werden können. An diesem Punkt, an dem menschliche Kapazitäten und einfache Algorithmen an ihre Grenzen stoßen und Labortests viel Zeit in Anspruch nehmen würden, kommt Künstliche Intelligenz bei sensAI ins Spiel."

Mithilfe der KI kann der "Fingerabdruck" des Materials, der während der schnellen Prüfung entsteht, mit einer umfassenden Datenbank abgeglichen werden, um genaue Vorhersagen zu den Materialeigenschaften zu treffen. Linscheid fasste zusammen: "In der idealen Zukunft wird dieses System beispielsweise Daten liefern, ob ein recycelbarer Kunststoff die erforderlichen Spezifikationen erfüllt oder nicht." Dies geschieht schnell, kosteneffizient und kann nahtlos in den Produktionsprozess integriert werden.

Universität Augsburg und KI-Produktionsnetzwerk bieten ihre Expertise

Die enge Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Markus Sause, einem Experten für Maschinenbau an der Universität Augsburg, hat die beiden Wissenschaftler zur Gründung ihres Start-ups inspiriert. Schon während ihrer Promotion an der Universität Augsburg begannen Korkisch und Linscheid, ihre Idee zu erforschen, ihre Machbarkeit zu prüfen und potenzielle Anwendungsgebiete zu erkunden. Neben der technischen Umsetzung sind auch andere Faktoren von Bedeutung, wie Korkisch betonte: "Das Innovations- und Gründungszentrum StartHub der Universität Augsburg unterstützt den Prozess von der ersten Idee bis zur Gründung des Start-ups."

Heute ist sensAI eines von zehn Teams im universitären "Level-Up" Inkubatorprogramm, einem sechsmonatigen Intensivprogramm des Innovations- und Gründungszentrums StartHub, und Mitglied des KI-Produktionsnetzwerks an der Universität Augsburg. Dank der Validierungsförderung von Bayern Innovativ erhält das sensAI-Team über 18 Monate finanzielle Unterstützung in Höhe von 300.000 €, die die Forschung der beiden Wissenschaftler ermöglicht. Linscheid betonte, dass eine Besonderheit dieser Förderung auch die Anbindung an die Universität Augsburg ist: "Das ermöglicht uns den Zugang zu den Laboren, zur Ausstattung und zum gesamten Forschungsnetzwerk der Universität." Die Mitarbeiter des KI-Produktionsnetzwerks stehen zudem beratend bei fachlichen und technischen Fragen zur Seite und unterstützen mit Kontakten in die Industrie und zu anderen Start-ups.

Die präzise Analyse von Materialeigenschaften spielt eine entscheidende Rolle in der Produktionsbranche, insbesondere in der Qualitätskontrolle. Die genaue Erfassung dieser Eigenschaften ist unerlässlich, um Materialien auszusondern, die nicht den geforderten Standards entsprechen. Bisher waren solche Bewertungen äußerst zeit- und kostenintensiv, oft mit Beschädigungen von Materialproben verbunden und behinderten die nahtlose Dokumentation während der Produktion.

Die Wissenschaftler Dr.-Ing. Marco Korkisch und Dr.-Ing. Florian Linscheid aus Augsburg haben eine wegweisende Technologie entwickelt, die eine zerstörungsfreie, kostengünstige und kontaktlose Erfassung von Materialeigenschaften mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht. Beide Forscher, die am KI-Produktionsnetzwerk in der Abteilung für Maschinenbau tätig sind, planen die praktische Umsetzung dieser Technologie durch die Gründung des Unternehmens sensAI.

Zeit- und Kostenersparnis dank KI

Ihr innovativer Ansatz kombiniert verschiedene Messprinzipien und wendet KI-Methoden zur Datenanalyse an. Im Gegensatz zu herkömmlichen Labortests können sie die Qualität eines Materials in Echtzeit untersuchen, ohne das Material zu beschädigen oder den Produktionsprozess zu stören. Marco Korkisch erklärte: "Bei jeder Prüfung fallen große Datenmengen an, die nicht einfach durch eine einzige Formel verarbeitet werden können. An diesem Punkt, an dem menschliche Kapazitäten und einfache Algorithmen an ihre Grenzen stoßen und Labortests viel Zeit in Anspruch nehmen würden, kommt Künstliche Intelligenz bei sensAI ins Spiel."

Mithilfe der KI kann der "Fingerabdruck" des Materials, der während der schnellen Prüfung entsteht, mit einer umfassenden Datenbank abgeglichen werden, um genaue Vorhersagen zu den Materialeigenschaften zu treffen. Linscheid fasste zusammen: "In der idealen Zukunft wird dieses System beispielsweise Daten liefern, ob ein recycelbarer Kunststoff die erforderlichen Spezifikationen erfüllt oder nicht." Dies geschieht schnell, kosteneffizient und kann nahtlos in den Produktionsprozess integriert werden.

Universität Augsburg und KI-Produktionsnetzwerk bieten ihre Expertise

Die enge Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Markus Sause, einem Experten für Maschinenbau an der Universität Augsburg, hat die beiden Wissenschaftler zur Gründung ihres Start-ups inspiriert. Schon während ihrer Promotion an der Universität Augsburg begannen Korkisch und Linscheid, ihre Idee zu erforschen, ihre Machbarkeit zu prüfen und potenzielle Anwendungsgebiete zu erkunden. Neben der technischen Umsetzung sind auch andere Faktoren von Bedeutung, wie Korkisch betonte: "Das Innovations- und Gründungszentrum StartHub der Universität Augsburg unterstützt den Prozess von der ersten Idee bis zur Gründung des Start-ups."

Heute ist sensAI eines von zehn Teams im universitären "Level-Up" Inkubatorprogramm, einem sechsmonatigen Intensivprogramm des Innovations- und Gründungszentrums StartHub, und Mitglied des KI-Produktionsnetzwerks an der Universität Augsburg. Dank der Validierungsförderung von Bayern Innovativ erhält das sensAI-Team über 18 Monate finanzielle Unterstützung in Höhe von 300.000 €, die die Forschung der beiden Wissenschaftler ermöglicht. Linscheid betonte, dass eine Besonderheit dieser Förderung auch die Anbindung an die Universität Augsburg ist: "Das ermöglicht uns den Zugang zu den Laboren, zur Ausstattung und zum gesamten Forschungsnetzwerk der Universität." Die Mitarbeiter des KI-Produktionsnetzwerks stehen zudem beratend bei fachlichen und technischen Fragen zur Seite und unterstützen mit Kontakten in die Industrie und zu anderen Start-ups.

Praxisbeispiele Diese Unternehmen zeigen wie es geht

Praxisbeispiel: Innovation HOSOKAWA ALPINE und Startup LIGNOPURE arbeiten zusammen

Innovativ sein mit Startup-Kooperation: Gemeinsam möchten Hosokawa Alpine und das Startup Lignopure mit seinen Application Services Ligninhersteller auf ihrem Weg zur Marktreife begleiten. Lignin birgt das Potenzial eine umweltfreundliche Alternative zu fossilen Kunststoffen zu werden. Es galt in der Vergangenheit als Nebenprodukt bei der Herstellung von Zellstoff oder Bioethanol und wurde vor allem thermisch verwertet. Heute wird der nachwachsende Rohstoff, der u.a. in Holz enthalten ist, für eine breite Palette von Produkten eingesetzt. ... mehr
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Praxisbeispiel: Ressourceneffizient in die Zukunft Wasserstoff aus erneuerbaren Energien für Mobilität

Grüner Wasserstoff soll einer der wichtigsten sauberen Energieträger der Zukunft werden. Die PEM-Elektrolyseure für Deutschlands größtes Wasserstoff-Mobilitätsprojekt „eFarm“ stammen aus A³. Seit 1997 treibt die Firma H-TEC SYSTEMS die Wasserstofftechnologie voran und produziert am ... mehr
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Praxisbeispiel: Künstliche Intelligenz EBQuoPro – Prozessanalyse und KI-gestützte Prüfstrategie für elektronische Baugruppen

Die Vorhersage der Produktqualität bietet der Industrie enormes Potenzial, indem sie Risiken durch das Produktdesign vor der Serienproduktion aufdeckt und Unternehmen ermöglicht, rechtzeitig Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung zu ergreifen. Jedoch wird dieses Verfahren aufgrund von Fachkräftemangel, Prognosekomplexität und intransparenten Methoden noch selten angewendet. EBQuoPro ermöglicht mithilfe von Künstlicher Intelligenz verständliche und nachvollziehbare Prognosen. ... mehr
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