Headerbild ABF-Forschung

Forschung und Innovation

ABF ist stets am Puls der Zeit. Durch die Ergebnisse aus innovativen Forschungsprojekten, unter Beteiligung von hochkarätigen Partnern aus Wissenschaft und Industrie, wird unsere Produktpalette kontinuierlich verbessert und erweitert.

Laufzeit: 05/2017 bis 04/2021

MMAssist II ist das Leitprojekt der FFG zum Thema „Digitale und Physische Assistenzsysteme“, welches gemeinsam mit 22 Partnern umgesetzt wird. ABF ist dabei im Bereich „Digitale Anleitung“ beteiligt.

Ziel des von uns entwickelten Assistenzsystems ist die Unterstützung von Mitarbeiter*innen durch Anweisungen sowohl in optischer (durch Bild und Text), als auch in akustischer Form durch „Vorlesen“ der Arbeitsschritte (TTS=Text2Speech).

Folgende Funktionalitäten und Werkzeuge wurden dabei untersucht und realisiert:

ABF-Forschung 2

ForZDM ist ein Forschungsprojekt, welches im Rahmen des Horizon 2020-Programms von der EU gefördert wird. Ziel der zwölf Partner aus Spanien, Italien, Deutschland, Österreich, Schweden und Norwegen war es, Methoden zu entwickeln, die aus Daten von ERP, QM, MES und Anlagentechnik Schlüsse auf mögliche Probleme und deren zielgerichtete Vermeidung zu treffen. ABF hat eine Datenplattform entwickelt, die Daten aus dem Quellsystemen aggregiert und für Auswertungen, Korrelationsanalysen und Regelwerke aufbereitet.

Gemeinsam mit Partnern aus Österreich und UK sollen mit Methoden der Bildanalyse Fehler auf Drähten und Blechen unmittelbar beim Auslauf aus der Walzstraße gefunden werden. Das Projekt wird aus den Mitteln des Eurostars-2-Programm gefördert, das die Entwicklung innovativer Geschäftsideen durch KMUs unterstützt.

Die Verantwortung von ABF ist der Aufbau einer Datenplattform, in der einerseits die enormen Datenmengen der aufgezeichneten Bilder gespeichert wird und in deren Datenbank die Bildkoordinaten sowie die Koordinaten der in den Bildern durch Bildanalyse und Deep-Learning erkannten Oberflächenfehler gespeichert werden. Über die Datenplattform sind auch bildübergreifende Auswertungen möglich. Ein entsprechendes User-Interface ermöglicht die Kontrolle der Daten und spezifische übergeordnete Auswertungen.

Forschung und Innovation

ABF ist stets am Puls der Zeit. Durch die Ergebnisse aus innovativen Forschungsprojekten, unter Beteiligung von hochkarätigen Partnern aus Wissenschaft und Industrie, wird unsere Produktpalette kontinuierlich verbessert und erweitert.

Laufzeit: 05/2017 bis 04/2021

MMAssist II ist das Leitprojekt der FFG zum Thema „Digitale und Physische Assistenzsysteme“, welches gemeinsam mit 22 Partnern umgesetzt wird. ABF ist dabei im Bereich „Digitale Anleitung“ beteiligt.

Ziel des von uns entwickelten Assistenzsystems ist die Unterstützung von Mitarbeiter*innen durch Anweisungen sowohl in optischer (durch Bild und Text), als auch in akustischer Form durch „Vorlesen“ der Arbeitsschritte (TTS=Text2Speech).

Folgende Funktionalitäten und Werkzeuge wurden dabei untersucht und realisiert:

ABF-Forschung 2
ABF-Forschung 1

ForZDM ist ein Forschungsprojekt, welches im Rahmen des Horizon 2020-Programms von der EU gefördert wird. Ziel der zwölf Partner aus Spanien, Italien, Deutschland, Österreich, Schweden und Norwegen war es, Methoden zu entwickeln, die aus Daten von ERP, QM, MES und Anlagentechnik Schlüsse auf mögliche Probleme und deren zielgerichtete Vermeidung zu treffen. ABF hat eine Datenplattform entwickelt, die Daten aus dem Quellsystemen aggregiert und für Auswertungen, Korrelationsanalysen und Regelwerke aufbereitet.

ABF-Forschung 3

Gemeinsam mit Partnern aus Österreich und UK sollen mit Methoden der Bildanalyse Fehler auf Drähten und Blechen unmittelbar beim Auslauf aus der Walzstraße gefunden werden. Das Projekt wird aus den Mitteln des Eurostars-2-Programm gefördert, das die Entwicklung innovativer Geschäftsideen durch KMUs unterstützt.

Die Verantwortung von ABF ist der Aufbau einer Datenplattform, in der einerseits die enormen Datenmengen der aufgezeichneten Bilder gespeichert wird und in deren Datenbank die Bildkoordinaten sowie die Koordinaten der in den Bildern durch Bildanalyse und Deep-Learning erkannten Oberflächenfehler gespeichert werden. Über die Datenplattform sind auch bildübergreifende Auswertungen möglich. Ein entsprechendes User-Interface ermöglicht die Kontrolle der Daten und spezifische übergeordnete Auswertungen.

ABF Forschung
MMAssist II
ABF-Forschung 2

Laufzeit: 05/2017 bis 04/2021

MMAssist II ist das Leitprojekt der FFG zum Thema „Digitale und Physische Assistenzsysteme“, welches gemeinsam mit 22 Partnern umgesetzt wird. ABF ist dabei im Bereich „Digitale Anleitung“ beteiligt.

Ziel des von uns entwickelten Assistenzsystems ist die Unterstützung von Mitarbeiter*innen durch Anweisungen sowohl in optischer (durch Bild und Text), als auch in akustischer Form durch „Vorlesen“ der Arbeitsschritte (TTS=Text2Speech).

Folgende Funktionalitäten und Werkzeuge wurden dabei untersucht und realisiert:

ForZDMystem
ABF-Forschung 1

ForZDM ist ein Forschungsprojekt, welches im Rahmen des Horizon 2020-Programms von der EU gefördert wird.

 

Ziel der zwölf Partner aus Spanien, Italien, Deutschland, Österreich, Schweden und Norwegen war es, Methoden zu entwickeln, die aus Daten von ERP, QM, MES und Anlagentechnik Schlüsse auf mögliche Probleme und deren zielgerichtete Vermeidung zu treffen. ABF hat eine Datenplattform entwickelt, die Daten aus dem Quellsystemen aggregiert und für Auswertungen, Korrelationsanalysen und Regelwerke aufbereitet.

iMATH
ABF-Forschung 3

Gemeinsam mit Partnern aus Österreich und UK sollen mit Methoden der Bildanalyse Fehler auf Drähten und Blechen unmittelbar beim Auslauf aus der Walzstraße gefunden werden. Das Projekt wird aus den Mitteln des Eurostars-2-Programm gefördert, das die Entwicklung innovativer Geschäftsideen durch KMUs unterstützt.

 

Die Verantwortung von ABF ist der Aufbau einer Datenplattform, in der einerseits die enormen Datenmengen der aufgezeichneten Bilder gespeichert wird und in deren Datenbank die Bildkoordinaten sowie die Koordinaten der in den Bildern durch Bildanalyse und Deep-Learning erkannten Oberflächenfehler gespeichert werden. Über die Datenplattform sind auch bildübergreifende Auswertungen möglich. Ein entsprechendes User-Interface ermöglicht die Kontrolle der Daten und spezifische übergeordnete Auswertungen.