Fachbereich Wirtschaftsingenieurwesen
KI-Labor

Das KI-Labor ist die zentrale Anlaufstelle des Fachbereichs Wirtschaftsingenieurwesen für angewandte künstliche Intelligenz. Hier verbinden wir Kompetenzen aus Software Engineering, Automatisierung, Robotik, Data Science und Wirtschaftsingenieurwesen.

Wir untersuchen, wie KI-Systeme sinnvoll, effizient und verantwortungsvoll in technische und organisatorische Prozesse integriert werden können. Dazu gehören unter anderem Anwendungen in der Automatisierung, Robotik, Bildverarbeitung, Sprachassistenz, Prozessanalyse und Entscheidungsunterstützung.

Unser KI-Labor steht für drei Dinge:

(1) Anwendungsorientierte KI-Forschung

Wir entwickeln und untersuchen KI-Lösungen mit klarem Praxisbezug. Im Vordergrund stehen Fragestellungen, bei denen künstliche Intelligenz einen konkreten Beitrag zur Verbesserung von Prozessen, Produkten oder Dienstleistungen leisten kann.

(2) Transfer zwischen Hochschule und Unternehmen

Gemeinsam mit Unternehmen bearbeiten wir aktuelle Herausforderungen aus der Praxis. Das reicht von ersten Machbarkeitsstudien über Auftragsforschung bis hin zu geförderten Forschungsprojekten.

(3) Einbindung von Studierenden

Studierende arbeiten im KI-Labor an realen Fragestellungen und sammeln Erfahrungen mit modernen KI-Methoden, Werkzeugen und Systemen. Studien- und Abschlussarbeiten ermöglichen es, neue Ideen zu sondieren, Prototypen zu entwickeln und Ergebnisse wissenschaftlich fundiert auszuwerten.

Das KI-Labor nutzt flexible technische Umgebungen für Forschung, Lehre und Transferprojekte. Die Ausstattung orientiert sich an den jeweiligen Fragestellungen und ermöglicht die Entwicklung, Erprobung und Bewertung KI-basierter Anwendungen.

Typische Arbeitsbereiche sind:

• KI-gestützte Automatisierung und Robotik
• Einsatz humanoider Roboter für praxisnahe Aufgabenstellungen
• lokale Sprachassistenzsysteme und KI-Anwendungen
• Bilderkennung und Computer Vision
• Edge-KI und ressourceneffiziente KI-Systeme
• Datenanalyse, Modellbewertung und statistische Versuchsplanung
• Prototyping von KI-basierten Assistenz- und Automatisierungslösungen 

So können Studierende und Projektpartner den gesamten Entwicklungsprozess nachvollziehen: von der Problemstellung über die Datenerfassung und Modellentwicklung bis zur Evaluation und praktischen Umsetzung.

Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen

Im Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen lernen Studierende, technische und wirtschaftliche Fragestellungen miteinander zu verbinden. Das KI-Labor bietet ihnen die Möglichkeit, künstliche Intelligenz praxisnah kennenzulernen und auf reale Problemstellungen anzuwenden.

Dabei wird deutlich, wie KI-Systeme Prozesse unterstützen, Entscheidungen vorbereiten und technische Lösungen effizienter gestalten können. Studierende entwickeln ein Verständnis dafür, welche Potenziale, Grenzen und Anforderungen mit dem Einsatz von KI in Unternehmen verbunden sind.

Masterstudiengang Produktion und Logistik

Produktion und Logistik sind zentrale Anwendungsfelder für künstliche Intelligenz. Im Masterstudiengang Produktion und Logistik bietet das KI-Labor Studierenden die Möglichkeit, moderne KI-Methoden auf konkrete Fragestellungen entlang industrieller Wertschöpfungsprozesse anzuwenden.

Im Fokus stehen beispielsweise KI-gestützte Automatisierung, intelligente Assistenzsysteme, Robotik, Qualitätsprüfung, Prozessoptimierung sowie datenbasierte Entscheidungsunterstützung in Produktion und Logistik. Studierende können untersuchen, wie KI dazu beiträgt, Abläufe flexibler, effizienter und robuster zu gestalten.

Besonders relevant sind dabei praxisnahe Fragestellungen wie der Einsatz humanoider Roboter für Verpackungsaufgaben, die flexible Automatisierung von Fertigungsprozessen oder die Bewertung von KI-Systemen auf geeigneter Hardware. So verbindet das KI-Labor technologische Innovation mit den Anforderungen moderner Produktions- und Logistiksysteme.

Das KI-Labor versteht sich als Partner für Unternehmen, Institutionen und Forschungsvorhaben, die künstliche Intelligenz anwendungsnah einsetzen oder bewerten möchten.

Wir bieten insbesondere:

Forschungsprojekte
Geförderte Kooperationen mit Unternehmen, bei denen Transfer und angewandte Forschung im Mittelpunkt stehen. Ein aktuelles Beispiel ist der Einsatz humanoider Roboter für Verpackungsaufgaben.

Auftragsforschung und Machbarkeitsstudien
Unternehmen können uns mit konkreten Fragestellungen beauftragen. Dazu zählen insbesondere Machbarkeitsstudien, technische Konzeptentwicklungen und wissenschaftlich fundierte Untersuchungen. Ein Beispiel ist die Konzeption und Entwicklung einer Automatisierungseinrichtung zur flexiblen Herstellung von Lötverbindungen am Beispiel eines mehrpoligen Tasters.

Sondierungsprojekte im Rahmen von Studien- und Abschlussarbeiten
Unsere Studierenden bearbeiten konkrete betriebliche Fragestellungen im Rahmen ihrer Ausbildung. Ein aktuelles Beispiel ist der lokale Betrieb eines Sprachassistenten.

Gutachten und Analysen
Wir erstellen unabhängige und wissenschaftlich fundierte Gutachten zu technischen, organisatorischen oder prozessualen Fragestellungen. Ein Beispiel ist der systematische Vergleich der Energieeffizienz von Bilderkennungsalgorithmen auf Edge-Hardware mithilfe statistischer Versuchsplanung.

Falls Sie Interesse an einer gemeinsamen Untersuchung Ihrer Fragestellung haben, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.

Projektbeispiele aus dem KI-Labor

Einsatz humanoider Roboter für Verpackungsaufgaben

Fragestellung:
Wie können humanoide Roboter sinnvoll für flexible Verpackungsaufgaben eingesetzt werden?

Ziel:
Untersuchung der technischen Möglichkeiten, Grenzen und Einsatzpotenziale humanoider Robotik in anwendungsnahen Szenarien.

Praxisaspekt:
Das Projekt verbindet Robotik, Automatisierung und KI mit realen Anforderungen aus betrieblichen Prozessen.

Lokaler Betrieb eines Sprachassistenten

Fragestellung:
Wie lassen sich Sprachassistenzsysteme lokal betreiben und für konkrete Anwendungsszenarien nutzbar machen?

Ziel:
Entwicklung und Bewertung eines KI-basierten Assistenzsystems unter Berücksichtigung technischer, organisatorischer und datenschutzbezogener Anforderungen.

Praxisaspekt:
Studierende erhalten Einblick in moderne Sprachmodelle, Systemintegration und prototypische KI-Anwendungen.

Energieeffizienz von Bilderkennungsalgorithmen auf Edge-Hardware

Fragestellung:
Wie energieeffizient arbeiten unterschiedliche Bilderkennungsalgorithmen auf Edge-Hardware?

Ziel:
Systematischer Vergleich von KI-Verfahren mithilfe statistischer Versuchsplanung.

Praxisaspekt:
Das Projekt verbindet KI, Hardware, Datenanalyse und Nachhaltigkeitsaspekte.

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