Hyperspektrale Soft-Sensorik für das Monitoring im Weinbau – Maschinelles Lernen für die Praxis

Der Weinanbau ist ein Wirtschaftszweig von globaler Bedeutung mit hohen Ansprüchen an die Erzeugerqualität. Mittels eines durchgehenden digitalen und durch Sensoren unterstützten Monitorings soll frühzeitig auf Risiken reagiert werden. Die Anforderungen an solch ein Monitoringsystem unterscheiden sich erheblich je nach Anbauregion. Notwendig sind hier Machine-Learning-Technologien, die sich schnell und effektiv an konkrete Aufgabenstellungen anpassen lassen.

Echtzeit-Analysen für die Getreideernte

Welche Qualität hat das Getreide? Wieviel Proteine und Öl enthält das Korn? Das Fraunhofer IFF entwickelt Messverfahren, mit denen sich zukünftig Gerste oder Weizen in Echtzeit analysieren lassen. Landwirte können damit in Zukunft schon während der Ernte standortspezifisch die Qualität ihrer Ware dokumentieren. Lebensmittelerzeuger wiederum können damit ihre Prozesse für eine Produktion auf gleichbleibend hohem Niveau steuern.

Digitalisierung in der industriellen Fertigung – mehr Transparenz in der Montage

Wurde die Kabinentür wie geplant geliefert? Weist sie die gleiche Temperatur auf wie der Flugzeugrumpf? Und funktioniert der Einbau wie vorgesehen? Das Fraunhofer IFF entwickelt digitale Mess- und Informationsnetzwerke, die mehr Transparenz in die Montageprozesse des Flugzeugbauers Airbus bringen. Ziel ist es, Störungen im Ablauf frühzeitig zu erkennen und das Zusammenspiel von Menschen und Maschinen zu optimieren.

Close