B4B Schwaben

Holen Sie sich B4BSCHWABEN.de auf Ihr Smartphone.
Klicken Sie auf das Symbol zum „Teilen” in der Toolbar von Safari. Finden Sie die Option „Zum Home-Bildschirm”. Mit einem Klick auf „Hinzufügen” ist die Installation abgeschlossen! Schon ist die Website als App auf Ihrem iOS-Gerät installiert.

B4B Schwaben
 / 
B4B Nachrichten  / 
KI-Projekt Hochschule Kempten: Wie können KMU mit KI Wissen sichern?
Digitalisierung

KI-Projekt Hochschule Kempten: Wie können KMU mit KI Wissen sichern?

Hochschule Kempten startet KI-Forschungsprojekt SPAIC für den Mittelstand.
Die Hochschule Kempten hat das KI-Forschungsprojekt SPAIC für den Mittelstand gestartet. Foto: Hochschule Kempten

Mit dem Forschungsprojekt SPAIC untersucht die Hochschule Kempten, wie generative KI kleine und mittelständische Industrieunternehmen bei der Sicherung von Wissen und der Digitalisierung von Produktionsprozessen unterstützen kann.

Die Digitalisierung industrieller Prozesse stellt insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen vor strukturelle und organisatorische Herausforderungen. Vor diesem Hintergrund hat die Hochschule Kempten das Forschungsprojekt „SPAIC – Smart Production AI Cockpit“ gestartet. Ziel des Vorhabens ist es, mithilfe generativer künstlicher Intelligenz eine Plattform zu entwickeln, die Wissen, Ideen und die Zusammenarbeit in Produktionsbetrieben systematisch digital abbildet und weiterentwickelt.

Das Projekt SPAIC wird am Institut für Effiziente Produktionstechnik (EPT) der Hochschule Kempten unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Peter Wurster durchgeführt. Es ist auf eine Laufzeit bis September 2027 angelegt und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand gefördert. Die maximale Fördersumme beträgt 280.000 Euro. Als Projektpartner ist die Blu Beyond GmbH beteiligt.

Wissenserhalt als zentrale Herausforderung

Ausgangspunkt des Projekts ist eine Situation, mit der viele produzierende KMU konfrontiert sind. Der zunehmende Fachkräftemangel trifft auf den altersbedingten Ausscheidungsprozess erfahrener Beschäftigter. Damit geht in vielen Unternehmen implizites Erfahrungswissen verloren, das häufig nicht oder nur unzureichend dokumentiert ist. Für neue Mitarbeitende erschwert dies den Zugang zu bestehenden Abläufen und Produktionslogiken. SPAIC setzt an dieser Schnittstelle an. Mithilfe KI-gestützter Verfahren soll vorhandenes Prozesswissen systematisch erfasst, strukturiert und digital verfügbar gemacht werden. Ziel ist es, unternehmensspezifisches Know-how langfristig zu sichern und für künftige Generationen nutzbar zu halten.

Niedrigschwellige Digitalisierung von Produktionsprozessen

Kern des Projekts ist die Entwicklung einer KI-basierten Plattform, die Unternehmen schrittweise bei der Digitalisierung zentraler Produktions- und Organisationsprozesse unterstützt. Dazu gehören unter anderem das Wissens- und Ideenmanagement sowie die abteilungsübergreifende Kommunikation.

Die Anwendung ist ausdrücklich auf die Bedürfnisse kleiner und mittelständischer Betriebe ausgerichtet und soll mit überschaubarem Aufwand einsetzbar sein. Die Plattform kombiniert verschiedene KI-Module und ermöglicht es, Prozesse digital abzubilden, zu simulieren und gezielt weiterzuentwickeln. Die Erprobung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Industriepartnern, um eine praxisnahe Umsetzung sicherzustellen.

Praxisbezug und technologische Zielsetzung

Projektleiter Prof. Dr.-Ing. Peter Wurster geht besonders auf den anwendungsorientierten Ansatz von SPAIC ein. „Mit dem Projekt SPAIC bringen wir generative KI dorthin, wo sie realen Mehrwert stiftet: In die Fertigungshallen des produzierenden Mittelstandes. Mit überschaubarem Aufwand können Prozesse digital abgebildet, simuliert und systematisch optimiert werden.“ Ziel sei eine praxisnahe Lösung, die flexibel an unterschiedliche Unternehmensstrukturen angepasst werden kann und das Fertigungspersonal dazu befähigt, direkten Anforderungen in komplexer werdenden Produktionssystemen bestmöglich gerecht zu werden. 

Artikel zum gleichen Thema