Forschungsbedarf

Kleiner Aufwand für Sie – große Wirkung für alle.

Sie haben ein Problem, für die Sie sich Verbesserungen, neue Strategien oder ein neues technisches Verfahren wünschen? 
Doch das alles müsste erst mal entwickelt und erforscht werden? 
Und dazu fehlen Ihnen leider die finanziellen und personellen Ressourcen?

Dann nutzen Sie den Service der KME und reichen Sie Ihr Thema bei uns ein! Und wenn Ihr Thema auch für andere Betriebe der bayerischen Metall- und Elektroindustrie von Interesse ist, stehen die Chancen gut, dass wir in Zusammenarbeit mit Ihnen, renommierten Hochschulen sowie Instituten die Forschung organisieren und finanzieren. 

Nutzen Sie diesen Service, der Ihren Wettbewerbsvorsprung sichert. Er kostet Sie nichts, bringt aber viel!

Wir wissen um die Schwierigkeiten, die kleine und mittelständische Unternehmen haben, wenn es um die Mittel und die Menpower für Forschung und Entwicklung geht. Deshalb unterstützen wir Sie kompetent und umfassend: Wir finden die geeigneten Forschungspartner und vergeben Forschungsaufträge, deren Ergebnisse für eine Vielzahl von Unternehmen relevant sind. Die Erkenntnisse stellen wir im Anschluss allen bayerischen M+E Unternehmen zur Verfügung.

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2 Treffer

  • Wissenstransfer durch Mensch-KI-Kollaboration

    29.Juli 2026 | Methoden

    Forschungsfelder: Maschinen- und Anlagenbau, Elektrotechnik, Metallverarbeitung

    KI.fellow als Assistenzsystem zur kollaborativen Entscheidungsunterstützung

  • AI-RESCUED-UP – KI-basierte Erkennung von Oberflächen- und Unebenheitsdefekten in unbekannten Profilen

    28.Juli 2026 | Produktion / Logistik, Methoden

    Forschungsfelder: Metallverarbeitung, Maschinen- und Anlagenbau

    In der Qualitätssicherung und Wiederaufbereitung von Bauteilen mit hohem Individualisierungsgrad stellen manuelle Inspektionslösungen das zumeist eingesetzte Verfahren dar. Jedoch ist dieser Ansatz hochgradig fehleranfällig und ineffizient. Im vorliegenden interdisziplinären Vorhaben soll daher ein neuartiges KI-basiertes Verfahren entwickelt werden, das eine automatisierte Erkennung von Oberflächen- und Unebenheitsdefekten in bislang unbekannten, aber sich wiederholenden Profilgeometrien an rotationssymmetrischen Bauteilen ermöglicht. Durch eine Klassifizierung werden adäquate Folgeschritte der Prozesskette, wie z. B. das Laserauftragsschweißen, identifiziert. Eine Proof-of-Concept-Analyse findet an einem konkreten Anwendungsfall statt.