Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO

Praxispiloten, Quick Checks und Exploring Projects

»Schnellboote« für den Praxiseinsatz von Künstlicher Intelligenz

Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen.

KI-Fortschrittszentrum

Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen.

Adaptive Cruise Control: Regulierung per Driver Model

Adaptive Cruise Control (ACC) Systeme passen die Fahrzeuggeschwindigkeit an vorausfahrende Fahrzeuge, die aktuellen Verkehrsschilder, Kurven, die Straßengriffigkeit und andere Faktoren an. In diesem Projekt prüfen Fraunhofer IAO und INVENSITY GmbH, ob zukünftige ACC die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug auch (als zusätzliche Stellgröße) an den Fahrerzustand anpassen können.

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CIDAAS Risikomanagement

Der Quick Check zeigte die erfolgreiche Anwendung eines automatisierten, durch red-teaming inspirierten Analyseansatzes auf Grundlage von Bedrohungskonsolidierungen, gekoppelt mit einem lernenden System zur Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Grenzen bei der Maßnahmenauswahl zur regelmäßigen, ressourcensparenden Durchführung von Risikoanalysen.

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CustoReach: Effizienter Vertrieb durch KI-Verkaufsprognosen

In einer Verkaufsabteilung sollen die Quote von erreichten Kunden pro Anruf und verkauften Maschinen pro Anruf durch das KI-basierte Vorschlagssystem CustoReach erhöht werden.

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DafNe: Digitaler Außendienst-Assistent für Nebenzeitoptimierung

DafNe – der digitale Assistent für den Außendienst – soll Aktionen, die nach einem Kundentermin notwendig sind, unterstützen. Beispielsweise indem er die Möglichkeit bereitstellt, wesentliche Punkte des Gesprächs direkt nach dem Termin über Spracheingabe in der DafNe-App festzuhalten.

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Digitale zweite Meinung in der Veterinärmedizin

Weil Ressourcen in der Veterinärmedizin knapp sind, stellt sich die Frage, wie Informationstechnologie, insbesondere Verfahren des Maschinellen Lernens, Veterinäre bei der Diagnose unterstützen kann. Die Algorithmen sollen Muster in der Symptomatik und der zugehörigen Diagnose vergangener Krankheitsfälle der Tiere finden.

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Elabo: Lernfähige Arbeitssysteme mit Emotionserkennung in der Montage

Adaptive Arbeitsplatzsysteme sind in der Montage bereits weit verbreitet. Neben typischen Einstellmechanismen wie der Tischhöhe oder dem Licht sollen sich die Arbeitsplätze in Zukunft anhand der Mitarbeiterinteraktion, dem jeweiligen kognitiven Belastungslevel und dem Ausbildungsniveau optimal an den Mitarbeitenden anpassen und so die psychische und physische Ergonomie verbessern.

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Alle Projekte des KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«

Das KI-Fortschrittszentrum unterstützt Firmen dabei, die wirtschaftlichen Chancen der Künstlichen Intelligenz und insbesondere des Maschinellen Lernens für sich zu nutzen. In anwendungsnahen Forschungsprojekten und in direkter Kooperation mit Industrieunternehmen arbeiten die Stuttgarter Fraunhofer-Institute IAO und IPA daran, Technologien aus der KI-Spitzenforschung in die breite Anwendung zu bringen. 

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Cloud Mall BW

Produktion / Smart products

Insekten-Cloud: Entwicklung eines gemeinsamen Cloud-Services von MeetNow! und Frowein, um kritischen Schädlingsbefall frühzeitig zu erkennen, intelligent auszuwerten und geeignete Maßnahmen einzuleiten. 

Startup / KI im publishing

Publishing Cloud: Cloud-basierte Integration von IT-Systemen und Inhaltsquellen der d-serv GmbH, The Chainless GmbH und ggf. eines Endanwenders für eine effektive Produktion und Bereitstellung von Werbe- und Kommunikationsmitteln.

Handel / Künstliche Intelligenz

Cloud-basiertes Scheduling für die Produktion: Feingranulare Produktionsplanung auf Basis der förderativen Research Plattform Virtual Fort Knox (VFK).

Produktion / Künstliche Intelligenz

Cloud-basiertes Scheduling für die Produktion: Feingranulare Produktionsplanung auf Basis der förderativen Research Plattform Virtual Fort Knox (VFK)

Startup / Billung & Payment

AR Service App: Integration eines Cloud-Services von First Cash Solution zur umfassenden und direkten Zahlungsabwicklung von Lizenzgebühren für Softwaremiete in AR Services von TruPhysics.

Handel / KI

Digitaler KI-Einzelhandelsassistent: Vernetzung des Lebensmitteleinzelhandels mit Kunden zur Unterstützung der Beratung und Prognoseplanung.

Handel / Künstliche Intelligenz

On Demand Predictive Sales Analytics: Entwicklung einer Schnittstelle in Kooperation mit SNP zur Anbindung von KMU an die OPAL Cloud-Services für die tägliche Bedarfsplanung frischer Güter. 

Smart Products / Digitale Ökosysteme

Selbstbestimmtes Wohnen im Alter: Eine Machbarkeitsstudie und Konzeption zur Integration einer Monitoringlösung mit weiteren Datenquellen.

Produktion / Smart products

Digitales Sägeblatt: Sägeprozessoptimierung der scitis.io durch vorausschauende Fernwartung aus der Cloud.  

Digitale Formulare / KI

Rechteintegration: Integration von nscale und BigData4Biz zum rechtekonformen Informationszugriff

Energie / KI

Heat Insight KI: Vom Wärmeabrechnungsdienst hin zum Managed Service.

Energie / Smart Products

Energiemanagement mit vollständiger Kostentransparenz: Überblick über die realen Kosten des Energieverbrauchs für Verbraucher in Echtzeit durch die Integration einer Cloud-basierten Energiemanagement-Lösung mit einem Online-Service der opernikus GmbH und STROMDAO. 

Energie / Dynamische Stromtarife

Zeitvariabler Stromtarif mittels GrünstromIndex: Cloud-basierte Integration des dynamischen Tarifs von STROMDAO in Angebots-, Organisations- sowie IT-Strukturen der Stadtwerke Eberbach und Tübingen mit einer gemeinsamen Infrastruktur bei der badenIT.

Digitale Ökosysteme / KI

FinanzGeek on PrimingCloud: KI-basierte finanzbezogene Handlungsempfehlungen durch die Verbindung einer mobilen App zur Sammlung von Finanzdaten mit einem rechenstarken Cloud-Service. 

Handel / KI

Cloud-basierte interaktive Displays im Einzelhandel: Customer Experience & Insights in Modehäusern.  

Digitale Ökosysteme / KI

Image Forgery Detection: KI- und Cloud-basierte Betrugserkennung in der Kfz-Schadensabwicklung.  

Business Innovation Engineering Center (BIEC)

Praxispiloten innerhalb des Business Innovation Engineering Center (BIEC) sind kleine Projekte zwischen einem Unternehmen und BIEC-Experten, um einen konkreten Aspekt der digitalen Transformation oder um eine konkrete Digitalisierungsidee zur Weiterentwicklung des Unternehmens zu untersuchen und erste Lösungsvorschläge zu erarbeiten. Im Rahmen der Praxispiloten werden die in BIEC entwickelten vielfältigen Methoden, Werkzeuge und Vorgehensweisen in der betrieblichen Praxis getestet und so auch Weiterentwicklungspotenziale identifiziert. Die in den BIEC-Praxispiloten gewonnenen Ergebnisse und Erkenntnisse werden vom BIEC-Team aufgenommen, dokumentiert und im Rahmen des Wissenstransfers verbreitet. Dazu dient auch die vorliegende Dokumentation des Praxispiloten.

Erfolgsbeispiel

»KI-basierte individuelle Gesundheits­förderung«

Der Praxispilot wurde im Zeitraum von Juni bis August 2020 durchgeführt und legte die Grundlagen für die Weiterentwicklung des Plaudertischs, eines Fitness-Geräts für ältere Leute, zu einem intelligenten System zu Gesundheitsförderung, das körperliche und kognitive Übungen in einem Dual-Task-Training kombiniert. Die Aufgabe der Künstlichen Intelligenz wird dabei sein, in Abhängigkeit von der allgemeinen Fitness und der Tagesform, motivierende und effektive Übungen vorzuschlagen. Im Rahmen des Praxispiloten wird die Machbarkeit dieses Konzepts anhand einer spezifischen Übung (»Obstspiel« mit Kurbelsteuerung) exemplarisch untersucht.

Erfolgsbeispiel

»KI in der Bewertung komplexer medizinischer Daten«

Der Praxispilot wurde im Zeitraum von August bis November 2020 durchgeführt. Dabei wurde die Idee der automatisierten Befundung von komplexen Bewegungsdaten aus einer Bewegungsanalyse auf ihre Machbarkeit hin untersucht, um herauszufinden, ob sich die verfügbaren Daten für die Automatisierung bzw. Unterstützung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz eignen.