Eine effiziente und nachhaltige Wirtschaft vorantreiben
Der Stuttgarter Technologie- und Innovationscampus S-TEC bringt Unternehmen mit wissenschaftlichen Einrichtungen am Standort Stuttgart zusammen. Diese Bündelung von Kompetenz, Wissen und Erfahrung gibt Innovation Auftrieb. Hierbei ermöglichen die S-TEC Zentren eine systematische und branchenübergreifende Zusammenarbeit an innovativen Forschungsschwerpunkten in verschiedenen Projektformaten. Durch Kooperation von Wissenschaft und Wirtschaft Innovationen vorantreiben – das ist die Zielsetzung von S-TEC.
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Business Innovation Engineering Center
Das Business Innovation Engineering Center (BIEC) berät und unterstützt insbesondere mittelständische Unternehmen dabei, die digitale Transformation zu meistern und die Chancen der Digitalisierung optimal für sich zu nutzen.
KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme«
Im KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme« werden neueste Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in industrielle Lösungen und Prozesse überführt.
Leistungszentrum Mass Personalization Stuttgart
Im Leistungszentrum forschen die Stuttgarter Fraunhofer-Institute gemeinsam mit der Universität Stuttgart und der Industrie an Verfahren und Geschäftsmodellen zur kosteneffizienten Herstellung personalisierter Produkte.
Zentrum für Additive Produktion
Das Zentrum für Additive Produktion ist zuständig für die Weiterentwicklung additiver Verfahren – allgemein bekannt als 3D-Druck – für deren Verwendung in industriellen Anwendungen.
Zentrum für Biointelligente Systeme
Das geplante Zentrum für Biointelligente Systeme strebt die Schaffung von Nachhaltigkeit durch die intelligente Verknüpfung von biologischen Prinzipien, Organismen und Komponenten mit technischen Systemen an.
Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence
Das Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence erforscht, wie Applikationen mittels Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in der produzierenden Industrie umgesetzt werden können.
Zentrum für Cyberphysische Systeme
Das Zentrum für Cyberphysische Systeme forscht und entwickelt Anwendungen im Bereich Cyberphysical Systems, also der Integration virtueller und physischer Komponenten in ein gemeinsames System.
Zentrum für Digitalisierte Batteriezellenproduktion
Ziel des Zentrums für Digitalisierte Batteriezellenproduktion ist die Verbesserung und Flexibilisierung der Produktionsverfahren für die industrielle Fertigung von Batteriezellen mithilfe von Industrie 4.0-Technologien.
Zentrum für Entre- und Intrapreneurship / de:hub
Der de:hub future. industries bzw. das Zentrum für Entre- und Intrapreneurship vernetzt Corporates, KMUs, Forschungs- und Bildungseinrichtungen mit Gründern in Themen der Digitalisierung.
Zentrum für Frugale Produkte und Produktionssysteme
Das Zentrum für Frugale Produkte und Produktionssysteme unterstützt und befähigt Unternehmen dabei, mit robusten und anwendungsorientierten Lösungen kostensensitive Märkte in weltweiten Wachstumsnationen zu erschließen.
Zentrum für Kognitive Robotik
Im Zentrum für Kognitive Robotik wird die in realen Anwendungen umgesetzte Künstliche Intelligenz (KI) mit datenarmen KI-Methoden kombiniert. Ziel ist die Wahrnehmung und Handlungsfähigkeit von Industrie- und Servicerobotern.
Zentrum für Leichtbautechnologien
Gegenstand des geplanten Zentrums für Leichtbautechnologien ist die Entwicklung und Umsetzung von Leichtbaulösungen für den Maschinen-, Anlagen- und Gerätebau.
Zentrum für Ultraeffizienz
Ziel des Zentrum für Ultraeffizienz (im Aufbau) ist eine gesamtheitliche Perspektive, um industrielle Produktion auf höchstem Niveau mit dem urbanen Leben in Einklang zu bringen und Umweltbelastungen zu minimieren.
Zukunftsthemen
S-TEC treibt Zukunftsthemen mit hohem technischen Innovationscharakter voran und bündelt sie in Themenfelder: Von neuartigen Produktionsverfahren und veränderten Märkten über Digitale Transformation und Geschäftsmodellentwicklung bis hin zu Resilienz und Nachhaltigkeit.
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Stark durch Kooperation
Stark durch Zusammenarbeit und Wissenstransfer: Die Kompetenzen sind vorhanden. Doch eine innovative Entwicklung entsteht erst dann, wenn die verschiedenen Kompetenzen aufeinandertreffen und effizient zusammenarbeiten. Damit Unternehmen und wissenschaftliche Einrichtungen gemeinsam zukunftsweisende Innovationen vorantreiben können, finden wir die erforderlichen Kompetenzen und bringen sie zusammen. So stärken wir gemeinsam die Innovationskraft und eine resiliente Wertschöpfung am Wissenschaftsstandort Stuttgart.
Die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IPA hat uns sehr dabei geholfen unsere Ideen zur Datenanalyse von Schwingungen zu priorisieren und entsprechende Use Cases daraus abzuleiten. Das hat uns motiviert, zusätzlich zu klassischen Auswertemethoden, verstärkt die Potentiale des maschinellen Lernens zu nutzen.
Daniel Weiß, Testimonial von Kessler
Die Kollegen von Fraunhofer haben im Rahmen des Quick Checks einen ausgezeichneten Überblick über bestehende Methoden zur Qualitätssicherung von Neuronalen Netzen erarbeitet. Wir hoffen mit ihrer Kompetenz weitere Schritte in Richtung „Sicherer Künstlicher Intelligenz“ gehen zu können.
Patrick Feth, Testimonial der SICK AG
Im Rahmen des Quick Checks hat das Fraunhofer IPA in kurzer Zeit vielversprechende erste Lösungsansätze für unsere Problemstellung erarbeitet. Ein großer Mehrwert ergab sich durch die Interdisziplinarität des Fraunhofer IPA, wodurch unsere Problemstellung mit Expertenwissen aus verschiedenen Fachrichtungen angegangen werden konnte.
Steffen Cordes und Kirsten Prill, Testimonials der Witzenmann GmbH
Das Fraunhofer IPA stellte uns durch den Quick Check beeindruckende neue Methoden vor, die eine schnelle Objektlokalisierung ohne lange Einlernzeiten ermöglicht. Unter den vorgestellten Methoden sind vielversprechende Ansätze, um diese in der Industrie zu verwirklichen.
Dr.-Ing. Andreas Wolf, Testimonial von robomotion
Die Ergebnisse des Quick Checks waren trotz der kurzen Projektzeit sehr beeindruckend und vielversprechend. Wir sehen hier die große Chance einer der wichtigsten Prüfungen (AOI) unserer Elektronikproduktion in seiner Zuverlässigkeit und Aussagekraft nachhaltig zu verbessern und die Mitarbeiter aus der Produktion durch Wegfall oder Reduzierung der manuellen Nachprüfung zu entlasten. Wir möchten dieses Thema auf jeden Fall weiter verfolgen!
Michael Auserwählt, Testimonial der Pilz GmbH & Co. KG
Ein gemeinsames Ziel des Fraunhofer IPA und uns ist es KI anwendbar und erklärbar zu machen. Das IPA hat uns während des Quick Checks durch Kompetenz und Tatkraft diesem Ziel einen Schritt näher gebracht. Es konnte bereits in der kurzen Projektzeit gezeigt werden, dass nicht nur die Entscheidung neuronaler Netze wichtig ist, sondern auch welche Bildmerkmale dazu führen, um Datenmanipulation und -verzerrungen zu erkennen. Wir hoffen darauf die produktive Zusammenarbeit weiter fortsetzen zu können.
Alexander Balz und Alexander Windberger, Testimonials der IDS Imaging Development Systems GmbH
Von der Idee zum innovativen Ergebnis
1
Anfrage
2
Identifikation der Projektpartner
3
Vernetzung der Projektpartner
4
Projektierung
5
Begleitung und Durchführung
Zusammenarbeit
Wir schreiben Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen groß! Werden auch Sie Teil unseres Selbstverständnisses und nutzen Sie unsere Möglichkeiten der Zusammenarbeit.
Erfolgsgeschichten
Sie möchten Wissenslücken zu einem bestimmten Fachthema schließen oder neue Trends aus der Forschung in Erfahrung bringen? Dann schreiben Sie mit uns Erfolgsgeschichte!
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Forschungsprojekt
DigiBattPro 4.0 – BW: Digitalisierte Batterieproduktion 4.0
Forschungsprojekt
Industrielle Demontage von Batteriemodulen und E-Motoren (DeMoBat)
Exploring Project
DAFF: Digitale Abbildung von Feuerwehrfahrzeugen
Exploring Project
CPS-AP: Cloud-gestützte Applikationsverwaltung an manuellen Arbeitsplätzen
Exploring Project
FuDaSi-CPS: Studie »Funktions- und Datensichere Cyberphysische Systeme«
Exploring Project
NeuroCAD: Intelligentes CAD-Bauteile-Assessment
Exploring Project
Optimale Trainingsdatenerzeugung zur automatischen Digitalisierung von 3D-Laserscannerdaten
Demonstrator, Exploring Project, Quick Check
KI-basierte Objektlageschätzung: Greifen von Objekten in nicht definierter Lage mit Robotern
Exploring Project
Automatische optische Inspektion mit maschinellem Lernen
Exploring Project
Machine Learning für smarte Sensoren (ML4SS)
Exploring Project
Steigerung der Absolutgenauigkeit von Industrierobotern
Exploring Project
Bestkombination von Bauteilen mit genetischen Algorithmen
Zahlen und Fakten
88 und 40
Quick Checks und Exploring Projects
22, 7 Mio.
Fördervolumen
161
Beteiligte Wissenschaftlerinnen & Wissenschaftler
Magazin
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