Forschungsprojekt: "ILIdenT – Intelligente Luftfahrttaugliche Identifikations-Technologien für die Supply Chain"






 
Forschungsbereich: Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Synthetische Trainingsdatenn
Gefördert durch: Behörde für Wirtschaft und Innovation, Hamburgische Invesititions- und Förderbank
In Zusammenarbeit mit: 3D.aero, Synergeticon, Lufthansa Technik, Airbus, Scholz Mechanik, Innovint Aircraft Interieur, Capgemini, Orange Engineering, Hanse Aerospace Wirtschaftsdienst, Artificial Intelligence Center Hamburg, HAW Hamburg
Beginn des Projekts: Juni 2021
Ende des Projekts: August 2023

Beschreibung: 

Kaum ein in Deutschland hergestelltes Produkt ist so komplex wie das Flugzeug. Mehrere Millionen Bauteile von verschiedenen Zulieferern entlang der gesamten Supply Chain werden für ein einzelnes Flugzeug benötigt. Höchste Anforderungen an die Identifikation und Dokumentation von Bauteilen entlang des gesamten Lebenszyklus werden vorausgesetzt, um eine lückenlose Nachvollziehbarkeit und Qualitätskontrolle zu garantieren. Die intelligente Digitalisierung dieser Aufgaben benötigt modernste Identifikationstechnologien, die von allen Anwendern in der Wertschöpfungskette verwendet werden. Ziel des Projektes ILIdenT ist die Entwicklung und Erprobung von solchen intelligenten und Luftfahrttauglichen Identifikationstechnologien. Herausforderung sowie Chance des Vorhabens ist die umfassende Befähigung digitalisierter Identifikations-Prozesse für verschiedene End-Anwender.

Über einen Zeitraum von zwei Jahren werden im Projekt KI-basierte Lösungen für die Identifikation von Bauteilen erarbeitet. Da die Unterscheidung ähnlicher Bauteile die Verarbeitung von Merkmalen im Mikro-Meter Bereich erfordern kann, werden Sensor-Lösungen zur Erfassung solcher Merkmale. Hierbei setzen die Projektpartner nicht nur auf voll-automatisierte Prozesse, sondern betrachten auch die Rolle des Menschen im Identifikationsprozess. Insbesondere das Vertrauen in KI-basierte Datenverarbeitung soll durch Ansätze der Explainable Artificial Intelligence (X-AI) adressiert und geschaffen werden.

Zur Bearbeitung des Projektes haben sich elf Partner aus dem Hamburger Raum zusammenschlossen. Von den Zulieferern Scholz Mechanik und Innovint über den Branchenriesen Airbus und das Wartungsunternehmen Lufthansa Technik vereint das Unternehmen Repräsentanten der gesamten Supply Chain. Die entwicklungsstarken High-Tech Unternehmen Synergeticon und 3d.Aero liefern modernste KI-Sensor-Technologien. Hierbei unterstützt das Artificial Intelligence Center Hamburg bei der Zertifizierung der KI-Lösungen. Das Institut für Produkt- und Produktionsmanagement der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, sowie das Institut für Flugzeug-Produktionstechnik der TU Hamburg sind als Wissenschaftliche Begleitung Teil des Konsortiums. Als größter unabhängiger Verein von Zuliefern und Dienstleistern der Luftfahrtindustrie trägt Hanse-Aerospace die Projektergebnisse in die Zuliefererindustrie. Die Dienstleistungsunternehmen Orange Engineering und Capgemini komplettieren das Unterfangen mit Ihrer Expertise im Luftfahrtbereich.

Gefördert wird das Vorhaben von der Hamburger Behörde für Wirtschaft und Innovation und der Hamburgischen Investitions- und Förderbank.

Synthetische Trainingsdaten für KI-Applikationen

Zur umfassenden Digitalisierung von Produktionsprozessen sollen zunehmend visuelle Objektidentifizierungen eingesetzt werden. Dem aktuellen Trend entsprechend werden hierzu Neuronale Netzwerke als grundlegende Architektur für KI-Objektidentifizierungen verwende. Solche Neuronalen Netzwerke müssen mit zielgerichteten Daten trainiert werden, um die vielfältigen und spezifischen Prozessvarianten der Industrie abzubilden. Diese hohen Datenmengen sind meist in Unternehmen nicht vorhanden und ein manuelles Generierung gelabelter Daten unwirtschaftlich. Daher entwickelt das IFPT Methoden zur Generierung von KI-Trainingsdaten für industrielle Prozesse. Im Rahmen der Projekte DEPOT und ILIdenT wird eine Toolbox zur Erzeugung Synthetischer Trainingsdaten entwickelt, mit der individuelle Datensätze für visuelle Applikationen in der Intralogistik erzeugt werden können.

 

Ansprechpartner am Institut: M.Sc. Daniel Schoepflin