Forschungsprojekt "KI-DEG"

För­de­rung: Das Pro­jekt KI-DEG wird im Rah­men der FuE-Pro­jekt- und Pi­lot­li­ni­en­för­de­rung durch Mit­tel der EFRE-Tech­no­lo­gie­för­de­rung 2021–2027 un­ter­stützt. Die För­de­rung trägt dazu bei, me­tho­den­ba­sier­te In­no­va­ti­ons­pro­jek­te mit Trans­fer­po­ten­zi­al im pro­du­zie­ren­den Ge­wer­be zu er­mög­li­chen und die Wett­be­werbs­fä­hig­keit ins­be­son­de­re von KMU zu stär­ken.

Im Forschungsprojekt KI-DEG werden methodische Grundlagen entwickelt, um heterogen verteilte Produktionsdaten strukturiert aufzubereiten und kontextbezogen nutzbar zu machen.
Ziel ist es, insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) den Zugang zu daten- und KI-gestützter Entscheidungsunterstützung zu erleichtern, ohne den Einsatz spezialisierter Datenanalyse-Teams vorauszusetzen.

Projektpartner 

Das Projekt wird in einem Verbund aus Wirtschaft und Forschung umgesetzt:

GTV – Gesellschaft für Technische Visualistik mbH
Entwicklung adaptiver Visualisierungslogiken und nutzerzentrierter methodischer Ansätze.

Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU)
Methodische Modellierung semantischer Datenstrukturen und die Einbindung industrieller Produktionskontexte.

Viele Produktionsunternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände, die in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Qualitäten vorliegen. Diese Fragmentierung erschwert es, Zusammenhänge zu erkennen, Situationen richtig einzuordnen und fundierte Entscheidungen abzuleiten – insbesondere in dynamischen Produktionskontexten.

KI-DEG verfolgt einen methodischen Forschungsansatz.

Im Mittelpunkt steht die Entwicklung eines sogenannten Visual Semantics Layers – einer semantischen Vermittlungsschicht, die Produktionsdaten strukturell anreichert und in einen fachlichen Kontext einordnet. Darauf aufbauend werden Ansätze erforscht, wie KI-gestützte Verfahren im Zusammenspiel mit semantischen Modellen geeignete Visualisierungsoptionen empfehlen können, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Die Entscheidungshoheit verbleibt dabei stets bei den Anwenderinnen und Anwendern.

Im Projekt entstehen keine marktreifen Softwareprodukte, sondern übertragbare methodische Ergebnisse, darunter:

• Konzepte zur semantischen Strukturierung heterogener Produktionsdaten
• Modelle für rollen- und kontextabhängige Visualisierungslogiken
• ein forschungsseitiger Demonstrator zur methodischen Validierung der entwickelten Ansätze

Diese Ergebnisse bilden eine methodische Grundlage, um sie nach Projektende in bestehende Softwarewerkzeuge oder weiterführende Forschungs- und Transferprojekte zu überführen.