ML4Pro2 – Maschinelles Lernen für die Produktion und deren Produkte

Maschinelles Lernen, Deep Learning, Lernen auf Datenströmen, Hybride Lernverfahren, Prozessoptimierung, Predictive Quality

Fachhochschule Bielefeld

Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Interaktion 1
33619 Bielefeld

Projektbeteiligung

Universität Bielefeld (Konsortialführung,
CITEC Exzellenzcluster und CoR-Lab)
Fraunhofer-Gesellschaft (IEM und IOSB-INA)
Hochschule OstwestfalenLippe (inIT und iFE)
BENTELER Automotive GmbH
Hanning Elektrowerke GmbH & Co. KG
Hesse GmbH
bhn Dienstleistungs GmbH & Co. KG
Miele & Cie. KG
Weidmüller Interface GmbH & Co. KG

Laufzeit
01.12.2018 – 31.03.2022

Projektförderung
Förderung von Verbundvorhaben im Rahmen des Spitzenclusters it‘s OWL

Kurzbeschreibung
Ziel des Verbundprojektes ist es, maschinelles Lernen (ML) für Intelligente Technische Systeme (ITS) nachhaltig verfügbar zu machen. Dieses erfordert den Transfer neuester ML-Methoden auf die in ITS zentralen Handlungsfelder, um ML-Technologien in die Produkte und in die Produktionsketten zu bringen, und um umgekehrt das Bewusstsein der Unternehmen, wann und wie ML in agile Geschäftsmodelle und Produktionsketten integriert werden kann, zu schärfen. Das Verbundprojekt setzt auf den Digitalisierungsstrategien der beteiligten Unternehmen und der ML-Expertise der beteiligten Forschungspartner auf, um den Schritt zu einer effizienten Nutzung digitaler Daten durch ML zu realisieren.