KI Laser Labor

Unser Leistungsangebot

Die Beherrschung von Komplexität ist eine wachsende Herausforderung in der Produktion. Vom Entwurf eines Geräts bis hin zum Fertigungsprozess entstehen neue Freiheitsgrade, die vom Menschen oft nicht hinreichend erfasst werden können. In der Praxis sind vollfaktorielle Versuchsdurchführungen über alle möglichen Kombinationen hinweg heute bereits weitgehend durch Methoden des »Design of Experiments« (DoE) abgelöst. Zudem ermöglichen Verfahren auf Basis des »Monte Carlo«-Algorithmus ständige Fortschritte in Bezug auf Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit virtueller Experimente und Optimierungen. Maschinelles Lernen (ML) als Vorstufe der künstlichen Intelligenz hat ihre Leistungsfähigkeit in diesem Bereich bereits für die Logistik und das Finanzwesen demonstriert.

 

© Rainer Zapka - stock.adobe.com.

Das KI Laser Labor gibt Raum für das Experimentieren mit maschinellem Lernen (ML) und Neuronalen Netzen (NN) in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI). Speziell entwickelte Softwarelösungen stellen Algorithmen für einen direkten Anwendungstest in Simulation und Produktion bereit. Die Bewertung der Ergebnisse wird über Visualisierungsumgebungen für den Anwender verständlich aufbereitet, sodass er Entscheidungen ableiten kann. Das KI Laser Labor geht dabei mit dem praktischen Angebot noch einen Schritt weiter – es stellt eine Umgebung für den sicheren Betrieb technischer Systeme bereit, in denen KI-Lösungen auf der Regelungsebene verwendet werden.

Wir ebnen den Weg für die Anwendung von künstlicher Intelligenz in der laserbasierten Fertigung.

Toolbox für die Datenanalyse

  • Anwendungstests für ML/KI-Ansätze auf bestehende Datensätze im Hinblick auf die Identifikation möglicher Einsatzszenarien
  • Module zur Unterstützung von Variantentests in Hinblick auf optimierte Gesamtergebnisse
  • Zugang zur KI–Toolbox des Fraunhofer ILT für die eigene Anwendung von ML/KI-Algorithmen auf selbst beschaffte Datensätze

Anwendungsumgebung

  • Erarbeiten von Anwendungsszenarien in Hinblick auf lasertechnologiebasierte Fragestellungen
  • Trainieren von KI-Netzen auf Basis vordefinierter Fragestellungen
  • Validierung von ML-Modellen und KI-Netzen in isolierten Anwendungsumgebungen

Märkte

Lasertechnik trägt in unterschiedlichen Märkten zur Lösung anspruchsvoller Aufgabenstellungen bei. Ob als Werkzeug in der Automobilfertigung, als Messmittel im Umweltbereich, als Diagnose- oder Therapieinstrument in der Medizintechnik oder als Kommunikationsmedium in der Raumfahrttechnik, der Laser bietet vielfache Einsatzmöglichkeiten mit hoher Produktivität und hoher Effizienz.

Auf den Markt-Webseiten finden Sie weitere Informationen und eine Auswahl aus unserem Angebot.

 

Forschen Sie mit uns!

Bei Fragen zu übergreifenden Themen nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf! Unsere Ansprechpartner stehen Ihnen gerne zur Verfügung.

KI Laser Labor

Unsere Beiträge in diesem Leistungsangebot für die produktive Nutzung von KI in der Exploration als Hilfsmittel zur Lösungsfindung oder in der Anwendung als Multidimensionales Modell zur Steuerung des Fertigungsprozesses.

Beiträge

  • Digitaler Werkzeugkasten zur Analyse und Visualisierung mehrdimensionaler Prozess- und Sensordaten mit Methoden des maschinellen Lernens
  • Algorithmen für die KI/ML basierte Analyse von Prozessdaten
  • Systembaukasten zur KI basierten Identifikation von Prozesszuständen
  • Steuerungssysteme für die Lasermaterialbearbeitung auf Basis maschinell gelernter Modelle
  • Anwendung von KI zur Lösung von Differenzialgleichungen
  • Microservices zur flexiblen Integration von Produktionsmaschinen
  • Machbarkeitsstudien und Beratung zur maschinellen Signal- und Bildanalyse mit Themenschwerpunkt: „Laserbasierte industrielle Fertigung"
  • Entwicklung und Umsetzung kundenspezifischer Strategien zur Datenauswertung
  • Praxisnahe Workshops für einen schnellen und effektiven Einstieg in die KI

Links und Downloads

Knaak, C., von Querfurth, B., Hollatz, S., Duong, E., Abels, P., Olowinsky, A.:
Defect localization during laser microwelding of battery connectors using long exposure imaging and few-shot learning.
Procedia CIRP 111, 790-795 (2022)
http://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2022.08.130 (Open Access)