Laufendes Forschungsprojekt

Optimierung der Kalibrierungs- und Qualitätssicherungsprozesse von ortsaufgelösten Reflexionsspektrometern anhand von Künstlicher Intelligenz.

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Ziel des Vorhabens ist eine innovative, auf Digitalisierung beruhende Optimierung des Produktionsprozesses, insbesondere der eng miteinander zusammenhängenden Kalibrierungs- und Qualitätssicherungsprozesse, die einen signifikanten Einfluss auf den gesamten Produktionsprozess haben. Dabei werden Daten aus spezifischen Tests und aus der Nutzungsphase der Sensoren verwendet, um im Qualitätssicherungsprozess Gut/Schlecht-Entscheidungen bzgl. der Sensorqualität präziser und schneller durchzuführen.

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Verbundpartner ist die Universität Kassel, Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) / FB 16. Leiter des Fachgebiets ist Prof. Dr. rer. nat. Bernhard Sick. Schwerpunkte des IES sind Data Science und KI in technischen Anwendungen. Das IES steuert im Projekt das erforderliche Know-How bei, um geeignete Algorithmen für Datenanalyse und Modellierung mittels Maschinellem Lernen (ML) weiterzuentwickeln und an die Aufgabenstellung zu adaptieren.

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Das Projekt wird vom Land Hessen gefördert.