Use-Cases

Im Rahmen von ISI wurden folgende Use-Cases umgesetzt

Forstdok
Demonstrator

Das digitale Tool Forstdok unterstützt die tägliche Arbeit von Forstarbeiter*innen durch das zur Verfügung stellen einer Plattform für Dokumentationsprozesse und die Einbindung von Luftbildkarten oder Objekte zur Wiedererkennung. 

Laborbereiche: Internet of Things | Technologiebereiche: IoT
Augmented Reality Sandbox
Demonstrator

Die Augmented Reality Sandbox oder von uns auch Sandkiste genannt, ist ein Projekt, das im Laufe eines Mitarbeiterpraktikums auf Basis einer Open Source Vorlage nachgebaut wurde und zur Demonstration geografischer, geologischer und hydrologischer Gegebenheiten mittels Augmented Reality dient.

Laborbereiche: Mixed Reality | Technologiebereiche: MR
PlugBot
Demonstrator

Im von der FFG geförderten Projekt PlugBot war die FOTEC als Projektpartner für Entwicklung eines Benachrichtigungssystems zuständig, das für einen Informationsaustausch zwischen heterogenen Robotersystemen und  Benutzer*innen mittels Smartwatches sorgt.

Laborbereiche: Internet of Things | Technologiebereiche: IoT,4IR
LastMile
Demonstrator

LastMile ist ein effizientes und smartes Tourenplanungssystem, das Lieferserviceangebote nachhaltig und effizient gestaltet und Kundinnen und Kunden einen Überblick über den Status ihrer Bestellungen bietet.

 

Laborbereiche: Internet of Things | Technologiebereiche: IoT
Kotányi - Qualitätssicherung im Produktionsprozess
Demonstrator

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. 

Laborbereiche: Qualitätssicherung | Technologiebereiche: AI/KI,IoT
DigiPro
Demonstrator

Ziel des vom Land NÖ geförderten Projekt DigiPro war der Aufbau eines Sensornetzwerkes für Walzenmühlen zur Kontrolle des Anlagenzustandes und zur weiteren Implementierung von Wartungsmaßnahmen für eine kostenoptimierte und effiziente Instandhaltung.

Laborbereiche: Mixed Reality | Technologiebereiche: MR,IoT,4IR
LENIE
Demonstrator

 Ziel des Projektes Lenie (kurz für „Leben in Niederösterreich“ ist eine prototypische Umsetzung von digitalen Lösungen zur verstärkten Einbindung von Bürger*innen zur Förderung eines aktiven Dorf- und Gemeindelebens. 

 

Laborbereiche: Zukünftiger Bereich | Technologiebereiche:
WIBA
Demonstrator

Dieser im Rahmen des Projekts „MRBC4i“ für den Themenstream „Unterstützung in der Produktion“ umgesetzte Use-Case führte eine Checkliste zur Endkontrolle einer Anlage mittels Augmented Reality ein

Laborbereiche: Mixed Reality | Technologiebereiche: MR,4IR
Profilerkennung
Demonstrator

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.

Laborbereiche: Qualitätssicherung | Technologiebereiche: AI/KI,IoT
Digitalisierung eines Pack-/Assemblierplatzes
Demonstrator

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.

Laborbereiche: Assembly Bereich | Technologiebereiche: IoT,AI/KI
Flächen und Zeitberechnung
Demonstrator

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.

Laborbereiche: Internet of Things | Technologiebereiche: IoT,AI/KI
Kotányi Errorcam
Demonstrator

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.

Laborbereiche: Qualitätssicherung | Technologiebereiche: 4IR,AI/KI