KI-Innovationen aus Baden-Württemberg erfolgreich kommerzialisieren

In künstlicher Intelligenz (KI) steckt viel Potenzial, um innovative Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu entwickeln – und zwar quer durch alle Branchen und Lebensbereiche. Das eröffnet Unternehmen aus Baden-Württemberg neue Chancen für zusätzliche Wertschöpfung und Wachstum.

Mit dem KI-Innovationswettbewerb fördert das Wirtschaftsministerium deshalb die Entwicklung und Kommerzialisierung von KI-Innovationen aus Baden-Württemberg. Weil die Kompetenzen und Unterstützungsbedarfe der Unternehmen im Bereich KI sehr unterschiedlich sind, setzt der KI-Innovationsbedarf an zwei Punkten an:

Förderlinie 1: KI-Innovationswettbewerb BW für einzelbetriebliche Vorhaben

Im Rahmen dieser Förderlinie werden hochinnovative, etablierte und junge KI-Unternehmen bei der raschen (Weiter-)Entwicklung marktfähiger KI-Produkte und Dienstleistungen direkt unterstützt. Seit 2021 können darüber hinaus auch Datenkooperationen von KI-Unternehmen mit kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) gefördert werden.

Förderlinie 2: KI-Innovationswettbewerb BW für Verbundforschungsprojekte

Förderlinie 2 richtet sich an Projektkonsortien, die aus mindestens einer Forschungseinrichtung und zwei KMU bestehen, die gemeinsam ein industriegetriebenes, vorwettbewerbliches FuE-Projekt umsetzen wollen. Damit sollen insbesondere KMU dabei unterstützt werden, eigene KI-Kompetenzen durch den Technologietransfer aus der Wissenschaft aufzubauen oder zu stärken.

Einzel- und Verbundprojekte aus den „KI-Innovationswettbewerben 2019 und 2020“

Seit 2019 wurden und werden im Rahmen von drei Förderaufrufen bisher insgesamt 90 KI-Innovationsprojekte gefördert. Es handelt sich hierbei um einzelbetriebliche und Verbundprojekte. Sie decken bei den Anwendungsfeldern und Wirtschaftszweigen eine große Bandbreite ab – vom Gesundheitssektor über das produzierende Gewerbe und den Handel bis hin zum Bau- und Infrastruktursektor sowie Mobilität und Logistik. Diese Projekte sollen auch als Vorbilder dienen und weitere Unternehmen anregen, alleine oder gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Forschung an innovativen KI-Lösungen zu arbeiten.

Im Folgenden erhalten Sie eine Übersicht der Projekte mit Steckbriefen nach Anwendungsbranche sortiert (PDF-Dokumente).

Embedded AI in a Box

Qualitätsprüfung im Lichtfeld mit integriertem Objekt-Handling (HD Vision Systems GmbH)

IBH Learning Kit (Ingenieurbüro Bernd Hölle GmbH)

KI-basierte Steuerungsarchitektur für vernetzte, flexible Materialflusssysteme

Mesh AI – Automatisierte Gittergenerierung durch maschinelles Lernen

SimKI – Echtzeitdatenerfassung und Parameterkorrektur mittels einer mit Simulationsdaten angelernten KI

HOLO-KI: Holographisch gemessene 3D-Daten mit selbstlernender, KI-basierter Bildverarbeitung auswerten (Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, Werner Gießler GmbH, Scitis.io GmbH)

KIOWA: Kooperative vorausschauende Wartung für Drehmaschinen (Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e.V., prenodeGmbH, J.G. WEISSER SÖHNE GmbH & Co. KG)

ViSKI: Virtuelle Sensorik mittels KI für smarte Prozessüberwachung am Beispiel der Holzzerspanung (Fraunhofer IPA, scitis.io GmbH, ATEMAG Aggregatetechnologieund Manufaktur AG)

VibroAI: Robuste Schall-und Vibrationsanalysen auf Basis maschineller Lernverfahren (IPEK –Institut für Produktentwicklung am KIT, INTES mbH, RenumicsGmbH)

SLEM: Selbstlernende und selbsterklärende Maschine (Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, SABO Mobile IT GmbH, KnowtionGmbH)

KITA: KI-unterstützte Tomographie-Auswertung in Faserverbundbauteilen (Fraunhofer-Institut für Werkstoffmechanik IWM, RayScanTechnologies GmbH, ITM-predictiveGmbH)

KInCNC: Optimierung von Fräsprozessen mit Methoden der künstlichen Intelligenz (Kompetenzzentrum für Spanende Fertigung KSF der Hochschule Furtwangen, SynopSystems UG, HB microtecGmbH & Co. KG)

SyDaVis-AI: Synthetic Data for Vision Systems with AI (Hochschule Karlsruhe -Institut für Angewandte Forschung, VisionToolsBildanalyseSystemeGmbH, LensationGmbH)

Automatische Erkennung von Spanwicklungen und Qualitätsmerkmalen auf Basis von KI-Algorithmen (Hochschule Heilbronn, Craft4 -SH Digital Management GmbH, KW Präzisionswerkzeuge GmbH)

KI-VISOPRO: Entwicklung KI-basierter virtueller Sensoren zur Prozesssteuerung (Hochschule Albstadt-Sigmaringen, 42 asa Service GmbH, top flowGmbH)