Innovation needs
technological vision

We accompany your innovation process from idea to product by advising on current technologies, conducting maturity analyses or providing the necessary infrastructures to test new developments without major investments.

Our services

Digi-Check

The digital needs analysis provides skilled crafts businesses with information on the degree of digitalization in your company and on further development potential.

CARE (Cyber Attack Risk Estimation) for SME

The CARE tool offers particularly small and medium-sized enterprises an individual risk assessment with regard to their exposure to various cyberattacks combined with corresponding action recommendations to reduce the greatest risks.

The risk assessment is based on the data set of a representative survey of 5,000 companies in Germany and is carried out after completing a ten-minute questionnaire on various characteristics of the company and security measures already implemented.

Die Mittelstand-Digital-Kompetenzzentren haben eine Informationsplattform zu ihren Demonstratoren aufgebaut. Damit machen die Zentren Digitalisierung erlebbar und zeigen an praktischen Anwendungsbeispielen auf, wo Mittelständler im eigenen Betrieb ansetzen können. Die neue Online-Plattform bietet einen Überblick, was wo vor Ort oder digital ausprobiert werden kann.

Beratung zu künstlicher Intelligenz

Für viele, vor allem mittlere oder kleine Unternehmen ist es oft schwierig sich in der Fülle der vorhandenen KI Technologien zurechtzufinden. Das L3S Forschungszentrum bietet ein breites Beratungsangebot von Datenanalyse bis Bilderkennung an, das den Unternehmen bei der Auswahl und dem Einsatz der passenden Technologien zur Seite zu stehen. 

Start-up incubator StartUpSecure

Comprehensive consulting for start-ups in the IT security industry: market-oriented further development of ideas, creation of business strategies, legal and economic framework conditions for start-ups.

Facilitated exchange with world-class researchers for evaluation of ideas and product development.

Demonstrator: Central production control

Viele mittelständische Unternehmen im Bereich des verarbeitenden Gewerbes sind nach dem Werkstattfertigungsprinzip organisiert. Die Maschinenbelegung und Reihenfolgebildung stellt in diesem Kontext ein komplexes Optimierungsproblem (Flexible Job Shop Scheduling Problem) dar. Der Demonstrator des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover veranschaulicht, wie quanteninspiriertes Digital Annealing helfen kann diese Herausforderung in kürzester Zeit und mit guter Qualität zu lösen. Über eine Benutzeroberfläche wird Besuchern zunächst der einfache Umgang mit dem Optimierungswerkzeug gezeigt und gemeinsam eine Optimierung durchgeführt. Im Anschluss visualisiert eine Materialflusssimulation das Ergebnis am Beispiel einer Tesa-Roller-Fertigung. Der direkte Vergleich mit weit verbreiteten Belegungs- und Reihenfolgeregeln zeigt dabei direkt das Produktivitätspotenzial auf.

Demonstrator: Learning Visual Control System

Die Demonstrationsfabrik des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover zeigt intelligente Lösungen der Digitalisierung von der Kommissionierung über die Fertigung und Montage bis zur Qualitätskontrolle. Besucher können dort Digitalisierungslösungen anhand der Fertigung eines Stiftes in Losgröße 1 hautnah erleben. Eine der Stationen – bestehend aus einer Drehmaschine und einem Stangenlager – zeigt den Fertigungsprozess der Griffstücke des Stiftes aus Aluminiumstangen. Hier wurde eine KI-basierte Lösung implementiert, um die Materialzufuhr durch den Stangenlader zu überwachen. Die Mitarbeiten erhalten eine Warnmeldung, sobald ein Fremdkörper im System erkannt wird. Auf diese Weise können ungeplante Stillstände der Maschine vermieden werden.

Für die Überwachung wurde ein lernendes visuelles Kontrollsystem aufgebaut, das als Ausgabe Informationen über den Zustand des Lagers und die Lage der darin befindlichen Objekte liefert. Das entwickelte Deep Learning-Modell ist in der Lage, die Objekte im Aluminiumstangenlager zu lokalisieren und zu beschreiben. Alle berechneten Informationen (Typ und Position des Objekts) werden visualisiert und in ein von der Kamera gestreamtes Bild integriert.

Demonstrator: Quality assurance in the digital transformation

Durch Qualitätsprüfungen entlang des gesamten Produktionsprozesses lassen sich Kosten senken, Arbeitsabläufe vereinfachen und die Produkt- sowie Prozessqualität steigern. Hierfür bietet sich eine automatisierte, datenreiche und prozessübergreifende Qualitätssicherung an.

Doch nicht jedes Unternehmen ist bereits vollautomatisiert und hat eine durchgängige Maschinendatenauswertung in Echtzeit. In diesem Fall kann es darum gehen, Teillösungen zu implementieren. Ein Beispiel für eine solche Teillösung finden Sie in der Demonstrationsfabrik des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Hannover: Hier wurde die Qualitätsprüfung mithilfe eines kollaborativen Roboters, Sensoren und einer künstlichen Intelligenz umgesetzt. Die Qualitätsprüfung lässt sich dabei flexibel in unterschiedliche Prozesszyklen integrieren.

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