Presseinformationen

Wie kann die Automobilproduktion in Zeiten immer größerer Variantenvielfalt und immer schnellerer Produktzyklen wettbewerbsfähig bleiben? Die neue Studie »At the end of the line – How automakers can embrace flexible production« [1] sieht die Lösung zumindest für das Premiumsegment in einer intelligent vernetzten, sich selbst organisierenden Fertigung. Das bedeutet ein Umdenken gegenüber dem heute etablierten Perlenketten-Prinzip, wie die Studienautoren von Strategy& Deutschland, der Strategieberatung von PwC, und dem Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB schreiben. Der Aufwand könne sich aber binnen kürzester Zeit amortisieren.

Serviceroboter können dazu beitragen, dass Gebäude und Verkehrsmittel regelmäßig und mit gleichbleibend hoher Qualität gereinigt und desinfiziert werden. Seit Oktober 2020 arbeiten zwölf Einrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft an der Entwicklung neuer Technologien für dieses Einsatzfeld. Geleitet vom Fraunhofer IPA bündeln die Partner im Forschungsprojekt »Mobile Desinfektion« (MobDi) ihre Kompetenzen, um zu einem sicheren »New Normal« in Pandemiezeiten beizutragen. Das Projekt ist Teil des Aktionsprogramms »Fraunhofer vs. Corona«.

Noch bis Ende Dezember hat Deutschland die EU-Ratspräsidentschaft inne. In einem ehrgeizigen Programm hat sich Deutschland unter anderem vorgenommen, das Thema Klimawandel und Kulturerbeschutz zu adressieren. Doch noch immer fehlen verlässliche Daten und wissenschaftliche Untersuchungen, wie und vor allem welche zukünftigen Extremwetterereignisse sich auf unser Kulturerbe in den verschiedenen Regionen Deutschlands auswirken und mit welchen Maßnahmen wir unser Kulturerbe schützen können. Dies werden Forschende in den nächsten drei Jahren in dem vom BMBF geförderten Projekt »KERES« erstmals für Deutschland untersuchen. Koordiniert wird das Forschungsvorhaben vom Fraunhofer-Institut für Silicatforschung ISC in Würzburg zusammen mit dem Fraunhofer EU-Büro Brüssel.

Eine neue Forschungsgruppe der Fraunhofer-Gesellschaft entwickelt an der Ostsee Unterwasseranwendungen für eine verträglichere Nutzung der Meere durch den Menschen. In einem ersten Projekt widmen sich die Forscherinnen und Forscher dem Thema Mikroplastik in den Ozeanen.

Der Einsatz von maschinellem Lernen (ML) in der industriellen Fertigung birgt große Potenziale für die Optimierung von Verfahren und Prozessen. Aufgrund verschiedener Schwierigkeiten in diesem Kontext handelt es sich aber noch längst um kein Standardwerkzeug. Um die Herausforderungen zu überwinden und einen ML-Einsatz in der Produktion weniger aufwändig und besser handhabbar zu machen, haben Fraunhofer-Forscher im Rahmen des 2018 gestarteten Leitprojekts »ML4P – Machine Learning for Production« ein allgemein anwendbares Vorgehensmodell entwickelt. Während die Arbeiten an den zugehörigen Software-Tools noch laufen, wird das Vorgehensmodell anlässlich der virtuellen Messe »Fraunhofer Solution Days« am 26.10. veröffentlicht und ist dann als White Paper frei verfügbar.

Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) kommen in Smartphones, Suchmaschinen oder Navigationsgeräten zum Einsatz und erleichtern Anwendern auf Basis großer Datenmengen den Alltag. Auch im Ingenieurwesen gehen mit KI- und ML-Methoden große Wertschöpfungs­potenziale einher – man denke an smarte Fabriken oder autonome Fahrzeuge. Allerdings fehlt es bislang an Verfahren und Entwicklungswerkzeugen, die einen sicheren und methodischen Einsatz ermöglichen, die das Verhalten der Systeme planbar und ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen. Hier Abhilfe zu schaffen ist das Ziel des nun gestarteten »Kompetenzzentrums für KI-Engineering«, kurz CC-KING. Es vereint die geballte informationstechnische und ingenieurwissenschaftliche Kompetenz des Standorts Karlsruhe, um den KI-Einsatz in der Praxis entscheidend zu erleichtern: Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB (Federführung), das FZI Forschungszentrum Informatik und das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) forschen in engem Kontakt mit Unternehmen an grundlegenden Fragen, praxistauglichen Methoden und konkreten Anwendungsproblemen.