Kooperationen

Zusammenarbeit für die Zukunft der Automation

In der Kooperation mit anderen Unternehmen und engen langjährigen Partnern entwickeln wir unsere Lösungen und Produkte für Sie weiter, schulen unsere Mitarbeiter und bauen Know How für die Zukunft auf. Die Beteiligung an Forschungsprojekten stärkt überdies unsere Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit und und damit auch die Entwicklung von Lösungen für die aktuelle und zukünftige Anwendungen. AIS arbeitet aus diesem Grund mit sächsischen Forschungsinstituten und Hochschulen in Projekten oder Diplomarbeiten zusammen.


B&R - Qualified Partner

www.br-automation.com | Automation

Das B&R Qualified Partner Programm ist ein Netzwerk von Systemintegratoren und Ingenieurbüros mit langjähriger Erfahrung im Einsatz von B&R Technik. Das Ziel des Programmes ist die erfolgreiche, gemeinsame Umsetzung von Endkundenprojekten und der Aufbau einer langfristigen partnerschaftlichen Zusammenarbeit. Die Partner erhalten spezielle Trainings und durchlaufen eine jährliche Rezertifizierung um mit höchster Kompetenz in der Beratung, Planung und Projektierung Kundenprojekte umzusetzen.


Siemens Solution Anwender

Automation


Brooks Solution Provider

Brooks Solution Provider (BSP) sind unabhängige Anbieter von Produkten und/oder Dienstleistungen, die auf Brooks Produkten basieren. BSPs haben diese Empfehlung durch die Bereitstellung von Lösungen erhalten, die für Brooks-Plattformen und -Produkte optimiert wurden und damit für einen messbaren Mehrwert für die Kunden sorgen. 


Oracle Partner Network - Gold Partner

IT-Lösungen


Deutsche Bahn AG - gelisteter Softwarelieferant

Bremsen- und Förderanlagensteuerungen


OPC Foundation Mitgliedschaft


Aktuelle Forschungsprojekte

Forschungsprojekte stärken die Innovationskraft und die Wettbewerbsfähigkeit. Sie leisten einen essentiellen Beitrag zur Weiterentwicklung zukunftsträchtiger Technologien.

HERA: Fertigungskonzepte für eine effiziente, kostengünstige Produktion von langlebigen PV Modulen

Titel: Fertigungskonzepte für eine effiziente, kostengünstige Produktion von langlebigen PV Modulen basierend auf Heterojunction-Solarzellen mit rückseitig sammelndem amorphen Emitter

Gesamtziel: Innovative Fertigungstechnologien und neue Modulkonzepte sind notwendig, um die Stromgestehungskosten von photovoltaisch erzeugtem Strom z.B. auch in Deutschland (1100W/m²/a) auf <6ct/kWh zu senken. Damit wäre das gesellschaftliche Ziel einer Energieversorgung basierend auf überwiegend erneuerbaren Energien bis zur Mitte dieses Jahrhunderts auch mit Hilfe der Photovoltaik wirtschaftlich zu erreichen.

Gefördert durch: Bundesministerum für Bildung und Forschung (BMBF)

Laufzeit: 01.10.2015 bis 30.09.2018

Förderkennzeichen: 0325825D

Partner:

  • Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme (ISE)
  • Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB)
  • DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme (vorm. Next Energy)
  • Meyer Burger Germany (AG)
  • Hennecke Systems GmbH
  • Koenen GmbH
  • Solarwatt GmbH
  • AEP Energie-Consult GmbH

MLP - Entwicklung einer Machine Learning Plattform für Zustands- u. Prognoseaufgaben in produzierenden Unternehmen

Titel: Entwicklung einer Machine Learning Plattform für Zustands- u. Prognoseaufgaben in produzierenden Unternehmen

Gesamtziel: Der Trend zu Industrie 4.0 sorgt dafür, dass große Datenmengen erfasst und gespeichert werden. Doch das darin enthaltene Wissen wird aktuell noch nicht konsequent genutzt. In Folge der riesigen Datenmengen mit extrem vielen Parametern sind die in den Daten enthaltenen Zusammenhänge jedoch auch nicht einfach sichtbar. Mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens (KI/ML) sollen diese Zusammenhänge erfasst und nutzbar gemacht werden. Dafür gibt es viele Verfahren, welche sich für bestimmte Aufgabenstellungen unterschiedliche gut eignen. Mit einem ML-Assistenten soll die Auswahl eines passenden Verfahrens ermöglicht werden. Im Ergebnis erhält der Anwender Unterstützung bei der Nutzung seiner umfangreichen Daten. Damit sind Prognosen für die Verbesserung der Geschäftsprozesse möglich. Mit deren Hilfe sollen Vorhersagen von Kundenverhalten, Auftragseingängen und Bedarfen ebenso ermöglicht werden wie Aufgaben zur Vorhersage von Wartungen und Maschinenausfällen.

Gefördert durch: Sächsische Aufbaubank SAB, Europäischer Fond für regionale Entwicklung EFRE

Laufzeit: 01.03.2018 bis 31.08.2019

Förderkennzeichen: 100321172

Partner:

  • CPT Präzisionstechnik GmbH Chemnitz (http://www.cptcnc.de/)
  • ITW e.V. Chemnitz (http://www.itw-chemnitz.de/)