Aufwind für OÖ durch gezielte Maßnahmen und Impulse

Von Künstlicher Intelligenz über innovative Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung und Prozessoptimierung bis hin zur Kreislaufwirtschaft: Durch neue Forschungsprojekte soll die Wettbewerbsfähigkeit der Betriebe und des gesamten Standorts gestärkt werden. Im Rahmen einer Pressekonferenz unter dem Titel „Aufwind für Oberösterreich – Schwerpunkte des OÖ. Standort-Ressorts 2026“ stellt Wirtschafts- und Forschungs-Landesrat Markus Achleitner fünf neue Projekte im UAR Innovation Network vor:

AI4IA – Künstliche Intelligenz in der Industriellen Automation

Das neue Forschungsprojekt „AI4IA“ der PROFACTOR GmbH zielt auf die Weiterentwicklung von KI-Methoden ab, um sie im Umfeld der industriellen Automatisierung besser nutzbar zu machen. In diesem Projekt werden zwei Anwendungsfälle als Beispiele behandelt, konkret Qualitätssicherung/Oberflächeninspektion sowie Prozessplanung/Roboterprozesse. Der Schwerpunkt liegt darauf, die bestehenden Probleme in Bezug auf die Verfügbarkeit von (Trainings-)Daten zu lösen und KI-Modelle zu entwickeln, die mit geringerem Trainingsaufwand eine ausreichend hohe Robustheit in der Anwendung erreichen.

APA – Auto Prescriptive Analytics

Das Forschungsprojekt „APA“ der FH OÖ Forschungs & Entwicklungs GmbH in Wels und RISC Software GmbH in Hagenberg erforscht Auto Prescriptive Analytics – die automatisierte autonome Generierung von Anpassungs- und Optimierungsempfehlungen für komplexe Systeme (z. B. industrielle Produktionsanlagen, Intralogistikprozesse). Dabei werden Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Knowledge-guided Machine Learning, Transfer Learning oder Model Context Protocol weiterentwickelt. Ziel ist es, nachvollziehbare und vertrauenswürdige Handlungsempfehlungen zu erstellen und das Potenzial bestehender Technologien praxisnah auszuschöpfen. Die Projektergebnisse – Algorithmen, Konzepte und weitere Entwicklungen – werden durch die Veröffentlichung einer Open-Source Softwareplattform nachhaltig für Wissenschaft und Wirtschaft gesichert. Dies bietet Unternehmen vor Ort einen niederschwelligen Zugang zu aktuellen Forschungsergebnissen.

Data-T-Rex 2 – Datenbasierte Optimierung von Recyclinglegierungen in metallurgischen Prozessen

Das Forschungsprojekt „Data-T-Rex 2“ der LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH verfolgt das Ziel, nachhaltige, intelligente und sich selbst optimierende Fertigungsprozesse für hochwertige, recyclingfähige Leichtmetallprodukte zu entwickeln. Im Mittelpunkt steht dabei die datengetriebene Optimierung von Prozessketten und Analyseverfahren, basierend auf den metallurgischen Prozessen Rekristallisation, Texturentwicklung und Eigenspannungen. Im Rahmen des Projektes werden verschiedene Produktionswege untersucht: Vom Gießverfahren über verschiedene Umformungstechniken, wie Strangpressen, Schmieden und Blechumformen, bis hin zu unterschiedlichen Wärmebehandlungsprozessen, darunter das Homogenisieren, Lösungsglühen und Auslagern.

EQUAMP - Effizienz und QUAlität – Innovative photonische Methoden zur Materialcharakterisierung und Prozessoptimierung

Das Forschungsprojekt „EQUAMP“ der RECENDT - Research Center for Non-Destructive Resting GmbH zielt auf die Erforschung und methodische Weiterentwicklung innovativer Verfahren zur zerstörungsfreien Prüfung und Prozessoptimierung ab. Durch das Forschungsvorhaben soll eine effiziente und schnelle Datenerfassung und -analyse für intelligente Prozesse ermöglicht werden, die weit über die heutigen Möglichkeiten hinausgehen. In zukünftigen kooperativen Forschungsprojekten mit Firmenpartnern werden die erforschten Messtechniken in Produktionslinien implementiert, um kritische Informationen über die Prozesse zu gewinnen.

Medical Image Processing, Modeling and Simulation empowered by next generation AI (mimas.ng)

Durch den Einsatz von (next generation) Artificial Intelligence-Methoden werden datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen und im medizinischen Bereich verbessert und somit neues Wissen und Wertschöpfung generiert. Die entwickelten AI-Methoden im medizinischen Umfeld tragen zur Erreichung einer Vorreiterposition in den Forschungsgebieten Human Centered AI und Zuverlässigkeit von AI-Systemen bei. Insgesamt unterstützt das Forschungsprojekt der RISC Software GmbH die Digitale Transformation in der modernen Medizin. Medizinischem Personal wird ermöglicht, Softwareabläufe selbst und intuitiv auszuführen, indem die Komplexität durch AI-Methoden reduziert wird.

Weitere Informationen zur Pressekonferenz sind unter diesem Link zu finden.