Künstliche Intelligenz in der Automatisierung

AsK: Entwicklung eines selbst lernenden Assistenzsystems für die ressourceneffiziente Reinigung von Abwasserkanälen

Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
03.04.2013 bis 31.03.2015

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Assistenzsystems, welches das Bedienpersonal dahingehend unterstützt, die Reinigung von Kanälen unter Berücksichtigung von Qualitäts- und Kostenaspekten möglichst effizient durchzuführen. Das System soll sich auf unterschiedliche Umgebungsbedingungen einstellen und selbstlernend sein. Die gewonnenen Informationen sollen für zukünftige Reinigungsvorgänge in einer Datenbank gespeichert werden und fahrzeugübergreifend zur Verfügung stehen.

Das Projekt wird gefördert durch:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Projektträger: AiF Projekt GmbH
Förderkennzeichen: KF2448213KM3
Förderlinien: Zentrales Innovationsprogram Mittelstand (ZIM)
Projektbeteiligte / Ansprechpartner: Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
Projektmitarbeitende: Dr.-Ing. Peng Li, Ganesh Man Shrestha, M. Sc.
Ganesh Man Shrestha, M. Sc., Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
A Bayesian Predictive Assistance System for Resource Optimization - A Case Study in Industrial Cleaning Process
In: 19th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Sep 2014
Ganesh Man Shrestha, M. Sc., Dr.-Ing. Peng Li, Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
Bayesian Predictive Assistance System: An Embedded Application for Resource Optimization in Industrial Cleaning Processes
In: IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN 2015), Jul 2015
Ganesh Man Shrestha, M. Sc., Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
Hybrid Approach Combining Bayesian Network and Rule-based Systems for Resource Optimization in Industrial Cleaning Processes
In: 20th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA2015), Sep 2015
Gefördert durch
Projektträger
AiF Projekt GmbH