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KI-gestützte Vision-Anwendungen Konsortialstudie zeigt Potenziale des Industrial Metaverse

Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen
Schneider Electric GmbH
PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing
BE-terna GmbH

Eine Initiative untersucht den Einsatz synthetischer Daten, Simulation und KI zur Effizienzsteigerung in Produktion, Logistik und Robotik. Sie zeigt die Potenziale des Industrial Metaverse auf.

Smarte Produktionsprozesse der Zukunft: KI-gestützte Vision-Systeme und Robotik im Zusammenspiel – synthetische Daten ermöglichen effizientes Training solcher Anwendungen bereits vor dem realen Einsatz.(Bild: WZL)
Smarte Produktionsprozesse der Zukunft: KI-gestützte Vision-Systeme und Robotik im Zusammenspiel – synthetische Daten ermöglichen effizientes Training solcher Anwendungen bereits vor dem realen Einsatz.
(Bild: WZL)

Mit der neu gestarteten Konsortialstudie „MetaVision – Vision Applications powered by the Industrial Metaverse“ initiiert das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen University gemeinsam mit der Firma WZL Aachen ein industrieübergreifendes Forschungsprojekt zur Erschließung neuer Technologien für kamerabasierte Anwendungen in der industriellen Praxis. Die auf zwölf Monate angelegte Studie adressiert ein zentrales Problem moderner KI-Systeme: den Mangel an qualitativ hochwertigen, diversifizierten Trainingsdaten für zuverlässige Bildverarbeitung unter realen Produktionsbedingungen.

Industrial Metaverse als Schlüsseltechnologie für datenbasierte Vision-Systeme

Das Konzept des sogenannten „Industrial Metaverse“ steht dabei im Zentrum der Untersuchung. Gemeint ist ein digital-physisches Ökosystem, das Simulation, digitale Zwillinge, immersive Technologien und KI miteinander verknüpft, um industrielle Prozesse ganzheitlich und datenbasiert zu gestalten. Durch die Nutzung synthetischer Daten lassen sich Vision-Anwendungen trainieren, bevor reale Daten überhaupt vorliegen – ressourcenschonend, flexibel und skalierbar.

Ziel der Studie ist es, konkrete industrielle Anwendungsfälle für synthetische Daten in Vision-Systemen wie Objekterkennung, Qualitätsprüfung, Robotik-Handhabung und visuelles Testing zu identifizieren und deren Umsetzung durch Methoden des Industrial Metaverse systematisch zu evaluieren. Die Konsortialpartner untersuchen dabei unter anderem, wie sich automatisiertes Labeling, digitale Zwillinge und KI-gestützte Simulationen nutzen lassen, um Vision-Anwendungen effizienter, robuster und kostengünstiger zu realisieren.

Strategische Nutzung synthetischer Daten für zukunftsfähige Vision-Anwendungen

Im Verlauf der Studie werden individuelle Chancen und Herausforderungen systematisch analysiert, zentrale Technologien bewertet und anhand konkreter Anwendungsfälle erprobt. Aus den gewonnenen Erkenntnissen entstehen unternehmensspezifische Strategien und praxisnahe Leitfäden, die den beteiligten Partnern als Entscheidungsgrundlage für die Einführung innovativer Vision-Technologien dienen.

Begleitet wird das Projekt von einem interdisziplinären Expertenteam des WZL, das tiefgehende Expertise in den Bereichen Simulation, Computer Vision, Automatisierung, Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion einbringt. Zu den teilnehmenden Unternehmen zählen Accenture, Johnson Electric, KSB, li-genium, Neura Robotics, Oerlikon, SMS group, Volkswagen, Vorwerk und ZF Group.

Die Konsortialstudie bietet den Beteiligten nicht nur technologischen Erkenntnisgewinn bezüglich des Industrial Metaverse, sondern auch Zugang zu einem hochkarätigen Netzwerk sowie eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die strategische Weiterentwicklung ihrer digitalen Kompetenzen. Gleichzeitig leistet sie einen Beitrag zur Stärkung des Wirtschaftsstandorts durch praxisnahe Anwendung von Zukunftstechnologien.

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