Technologieentwicklung. Schnellere Markteinführung.
Die Innovationsabteilung von T&S ist eine eigenständige Forschungs- und Entwicklungsabteilung, die experimentelle Plattformen, angewandte KI, intelligente Systeme und industrielle Validierungsumgebungen vereint.
Ein Innovationsmodell, das auf Inkubation basiert
Die Innovationsabteilung fungiert als integrierte Forschungs- und Entwicklungsstruktur, deren Aufgabe darin besteht, neue Technologien zu erforschen, zu validieren und zu industrialisieren.
Unser Ansatz verbindet experimentelle Plattformen, Softwareumgebungen, KI-Fähigkeiten und multidisziplinäre Teams, die an operativen industriellen Herausforderungen arbeiten. Die Technologien werden unter realen Bedingungen entwickelt und getestet, bevor sie in die Umgebungen unserer Kunden integriert werden. Ziel ist es, den Übergang vom Experimentstadium zum operativen Einsatz zu beschleunigen und dabei eine enge Verbindung zwischen Innovation, industriellen Rahmenbedingungen und realen Einsatzbedingungen aufrechtzuerhalten.
Ein Umfeld, das auf industrielle Innovation ausgerichtet ist
Ein engagiertes Forschungs- und Entwicklungsteam
Ingenieure, Datenwissenschaftler, Robotiker und Doktoranden.
Experimentelle Plattformen
Drei Laderampen in einer 1.500 m² großen Anlage in der Nähe von Straßburg.
TRL-basierter Ansatz
Technologien, die vor der Integration beim Kunden bis zum TRL 7 validiert wurden.
Forschungs- und Entwicklungsmittel
Eine Struktur, die mit öffentlichen F&E-Fördermechanismen (F&E-Steuergutschrift, öffentliche Zuschüsse) vereinbar ist.
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Drei experimentelle Plattformen – „
“ – ein integriertes Programm
Jede Plattform vereint spezielle Ausrüstung, Software-Infrastruktur und Fachwissen, um Technologien in realen Betriebsumgebungen zu validieren.
Industrie 5.0
Automatisierte Fertigungslinie mit KI-gestützter Qualitätsprüfung, Prozessdigitalisierung und Systemen zur Unterstützung der Bediener.
Automatisierte Prüfung unter Verwendung von Computer-Vision-Modellen zur Erkennung und Klassifizierung von Oberflächenfehlern an gefertigten Bauteilen.
Digitale Integration industrieller Prozesse durch die Anbindung an Manufacturing Execution Systems und die Erfassung von Produktionsdaten in Echtzeit.
Sensorbasierte Überwachung, Erkennung von Anomalien und Ausfallprognose mithilfe der SPARQ Predictive-Plattform.
Robotisierung und Automatisierung industrieller Fertigungslinien.
Echtzeit-Gesterkennung, biomechanische Analyse, projektionsbasierte Führung und ein auf dem LLM „
“ basierender Chatbot für Bediener.
Robotik
Inspektionsroboter, ausgestattet mit Multisensor-Wahrnehmungssystemen für unstrukturierte Außen- oder Industrieumgebungen.
Kartierung, Positionsbestimmung und Wegplanung für Außenbereiche und industrielle Umgebungen unter Verwendung von ROS2 und SLAM-Algorithmen.
KI-gestütztes Szenenverständnis für unstrukturierte Außenumgebungen, mit annotierten Datensätzen und halbautomatischen Kennzeichnungstools.
Personenerkennung, Hindernisvermeidung, Lokalisierung von Anomalien und Szenenbeschreibung, ausgeführt auf der integrierten Jetson-Hardware.
KI-gestützte Korrektur und Optimierung von erfassten Bewegungsbahnen unter Verwendung von Stereosicht und der Fusion von IMU-Daten.
Freihändige Robotersteuerung über Befehle in natürlicher Sprache unter Verwendung von integrierten und serverbasierten LLM-Architekturen.
Softwaregesteuertes Produkt
Eine Hardware-in-the-Loop-Testumgebung, die Echtzeitsimulation, Sensorintegration und Digital-Twin-Funktionen vereint.
FOC-Vektorregelung, Drehzahl- und Drehmomentregelkreise, PWM-Erzeugung und Stromüberwachung über dSPACE.
Ein dynamisches Motormodell, das parallel zum physikalischen System läuft und das Simulationsverhalten mit dem tatsächlichen Verhalten in Echtzeit vergleicht.
Leichte ML-Modelle, die mithilfe von SPARQ Predictive Temperaturabweichungen, Schwingungsabweichungen und Stromasymmetrien in Echtzeit erkennen.
Kontrollierte Fehlerinjektion für die Validierung gemäß ISO 26262, Tests im eingeschränkten Betriebsmodus und die Bewertung der funktionalen Sicherheit.
Dynamische Aktualisierung von Parametern und Steuerungslogik ohne Anhalten des Motors – ein Beweis für softwaredefinierte Flexibilität.
Künstliche Intelligenz als übergreifende Ebene des „
“
KI ist in allen drei Plattformen als eine Reihe wiederverwendbarer Bausteine integriert, die jeweils unter realen Versuchsbedingungen getestet wurden, bevor sie in Kundenprojekten zum Einsatz kommen.
Bildverarbeitung
Objekterkennung, semantische Segmentierung, 3D-Prüfung, Personenverfolgung und Szenenverständnis auf allen Plattformen.
Erstellung synthetischer Datensätze
Automatische Generierung realistischer, beschrifteter Trainingsdaten aus 3D-Modellen und CAD-Dateien, wodurch die Kosten für die Annotation gesenkt und Verzerrungen vermieden werden.
Integration von LLM und NLP
Schnittstellen in natürlicher Sprache zur Unterstützung von Bedienern und zur Robotersteuerung unter Verwendung von sowohl Cloud-basierten als auch eingebetteten LLM-Architekturen.
KI für vorausschauende Instandhaltung
Anomalieerkennung, Schätzung der verbleibenden Lebensdauer und Ausfallvorhersage, integriert in die SPARQ Predictive-Plattform.
Drei Arten von Partnerschaften – „
“ – ein integriertes Innovationsmodell
Die Innovationsabteilung agiert innerhalb eines strukturierten Ökosystems, das akademische Forschung, institutionelle Unterstützung und gemeinsame Entwicklung mit der Industrie vereint.
Forschungslabore und Universitäten
Öffentliche Förderinstitutionen und nationale Programme
Gemeinsame Entwicklung und Systemintegration für POC
Von der Versuchsplattform zum industriellen Einsatz
Technologien, die auf den Plattformen der Abteilung entwickelt wurden, wurden im Rahmen von gemeinsamen Entwicklungsprojekten oder direkten Integrationsprojekten an Industriekunden weitergegeben. Der Inhalt wird derzeit fertiggestellt.
Durch wissenschaftliche Veröffentlichungen belegte Forschungsergebnisse
Die Arbeit der Innovationsabteilung basiert auf wissenschaftlicher Genauigkeit und wird über Fachzeitschriften mit Peer-Review, internationale Konferenzen und Doktorarbeiten verbreitet.
Promotionsstudiengänge & CIFRE-
-Dissertationen
- „Auf dem Weg zu Industrie 5.0: Entwurf eines Assistenzsystems zur Optimierung der Aufmerksamkeitsressourcen und zur nachhaltigen Einbindung der Bediener in den Montageprozess“ – Julian Salazar, ICube, 2024 (ANRT)
- „Adaptive autonome Navigation in unstrukturierten Umgebungen: Künstliche Intelligenz und optimierte Entscheidungsfindung für die Befahrbarkeit autonomer Bodenfahrzeuge“ – Titouan Leost, DRIVE, 2025 (ANRT-AID)
Mehrere laufende Promotionsprogramme, die in Zusammenarbeit mit Forschungslabors betreut werden und sich mit autonomer Mobilität, Geländewahrnehmung, KI und eingebetteten Systemen befassen.
Veröffentlichungen & Konferenzen
Die Forschungsergebnisse werden regelmäßig in Fachzeitschriften mit Peer-Review veröffentlicht und auf internationalen Konferenzen zu den Themen Robotik, Computer Vision, KI und eingebettete Systeme vorgestellt.
Perspektiven zum industriellen Wandel.
Einblicke in die Themen Automatisierung, vernetzte Fertigung, industrielle Abläufe und betriebliche Leistungsfähigkeit in Fertigungsökosystemen.
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Häufig gestellte Fragen
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