Austria Pet Food steigert durch innovative KI-Lösungen die Effizienz ihrer Produktionsprozesse. Der Fokus liegt auf der Entwicklung eines Frühwarnsystems zur Fehlerprädiktion, das korrosionsbedingte Ermüdungserscheinungen an Produktionsanlagen frühzeitig erkennt und Ausfallzeiten reduziert.

R-Space revolutioniert die CubeSat-Testverfahren durch die Entwicklung eines digitalen Zwillings. Dieser ermöglicht die virtuelle Simulation von Satelliten-Nutzlasten und die effiziente Fehleranalyse. Mit einer speziell entwickelten Scriptsprache und einer virtuellen Testumgebung wird die Effizienz in der Raumfahrtindustrie nachhaltig gesteigert.

Kotanyi verwendet moderne, hochautomatisierte Produktionsanlagen. Wenn Störungen auftreten, werden diese automatisch erkannt und in Folge die betreffende Anlage automatisch gestoppt. Das Problem ist jedoch, dass häufig die eigentliche Fehlerursache im gestoppten Zustand nicht erkennbar ist.

Um dieses Problem zu beseitigen, soll ein System entwickelt werden, welches es ermöglicht Videoaufnahmen der Fehlerursachen anzufertigen. Diese Videoaufnahmen sollen in weiterer Folge für das Training von KI-Modellen, welche Fehlerquellen automatisch erkennen und auf dem Video kennzeichnen können, verwendet werden.

In der Schraubenproduktion treten Qualitätsprobleme bei der genormten Einschraubzeit (<1 Sekunde) auf. Diese Unterschiede sind mit dem freien Auge nicht erkennbar. Ziel ist die Entwicklung eines KI-gestützten Mechanismus zur automatisierten Bilderkennung von Qualitätsschwächen, um den Produktionsausschuss zu minimieren und den Qualitätsprüfprozess zu optimieren.

Vario-Bau entwickelt eine innovative KI-gestützte Lösung zur Automatisierung der Fertigungselementplanung in der Holzbauindustrie. Ziel ist es, die Produktionsqualität durch optimierte Bauteilpositionierung, Fehlerreduktion und effiziente Datenbereitstellung für CNC-gesteuerte Maschinen nachhaltig zu steigern.