Die Jöbstl Bauerngut GmbH, Teil der Steirerfleisch-Gruppe, setzt auf künstliche Intelligenz zur automatisierten Produkterkennung. Mithilfe eines AI-gestützten Bilderkennungssystems soll eine Genauigkeit von über 99 % erreicht werden, um menschliche Fehler zu minimieren und die Effizienz der Produktionsprozesse zu steigern.

MD Innovate entwickelt mit dem Defi2Go einen tragbaren, benutzerfreundlichen Mini-Defibrillator, der Leben retten soll. Mithilfe von IoT-Technologien und einer App-gestützten Wartung werden die Überlebenschancen bei Herzstillstand signifikant erhöht, indem lebensrettende Maßnahmen schneller verfügbar gemacht werden.

Das im Rahmen einer TIP Schwerpunktberatung für die WKNÖ entwickelte Projekt zur Digitalisierung eines Packplatzes wurde für einen Kunden im Gesundheitssektor verwirklicht, um Fehler in der Vollständigkeit von Verpackungseinheiten nachvollziehen zu können.

Im Projekt Profilerkennung wurde für eine Firma, die unterschiedliche Aluminiumprofile für die Produktion von Fenstern oder Türen produziert, eine  Möglichkeit getestet, welche die Profilerkennung durch Computer Vision Methoden ermöglicht und ein Prototyp entwickelt.

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.

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.

Das Wiener VitalitätsManagement entwickelt eine Cross-Plattform-App zur Echtzeit-Datenaggregation und Analyse von Gesundheitswerten, die Smart Devices verschiedener Hersteller integriert. Ziel ist die Verbesserung von Interoperabilität und Benutzerfreundlichkeit durch Automatisierung und innovative Technologien.

KidsUniverse revolutioniert die Freizeitbranche mit einer innovativen Buchungsplattform für Kinderaktivitäten. Mithilfe von KI, sprachgesteuerten Features und Gamification verbessert KidsUniverse die Benutzererfahrung und bietet personalisierte Empfehlungen sowie eine einfache Abwicklung von Buchungen.

Die Bäckerei Bauer optimiert ihre Produktions- und Vertriebsprozesse durch den Einsatz von KI-basierten Prognosemodellen und IoT-Technologien. Ziel ist die Reduktion von Retouren und Ressourcenschwund durch präzise Datenanalysen, um wirtschaftliche und ökologische Nachhaltigkeit zu fördern.

Qualitätssicherung im Umgang mit Rohstoffen und im Produktionsprozess ist für die Firma Kotányi von wesentlicher Bedeutung, die mithilfe der digitalen Produktkontrolle von Produktproben mittels einer App unterstützt wird. 

Die Firma Altmann hat ihre mietbaren Landwirtschaftsgeräte mit GPS-Trackern ausgestattet, um die damit bearbeiteten Flächen zu berechnen. Dieser Prozess wurde manuell durchgeführt und war verhältnismäßig zeitaufwendig. 
Um diesen Umstand zu ändern, wurde eine TIP Schwerpunktberatung  zu dem Thema durchgeführt.

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.