Use-Cases

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. 

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.

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.

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.

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. 

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.

 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. 

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Die Seltec GmbH entwickelt ein innovatives Echtzeit-Tracking-System für Sportdaten mithilfe von UWB-Technologien. Ziel ist die Erweiterung bestehender Analyse- und Lizenzmodelle sowie die Integration dieser Systeme in das bestehende Software-Ökosystem. Durch die Entwicklung eines Prototyps werden sowohl technische Machbarkeit als auch betriebswirtschaftliche Vorteile evaluiert.

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.

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.