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Materialflusssimulationen automatisieren
Das Open Source Python-Paket „prodsys“ des KIT automatisiert Materialflusssimulationen zur Optimierung von diskreten Produktionssystemen.
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Leistungstest für Brennstoffzellensysteme
Ein neuer Brennstoffzellenprüfstand des KIT vereinfacht das Testen von kompletten Brennstoffzellensystemen mit austauschbaren Teilkomponenten.
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Mit Autorensystem zum virtuellen Zwilling
Virtual-Engineering-Software PolyVR des KIT vereinfacht und beschleunigt die Virtualisierung von Maschinen, Anlagen und technischen Prozessen.
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Herzmodelle zur Behandlung von Vorhofflimmern
Mit individuellen, digitalen Herzmodellen können Therapien getestet werden, um diejenige auszuwählen, die den größten Erfolg verspricht. Ein Verfahren des KIT erstellt aus klinischen Daten patientenspezifische virtuelle Abbilder des Herzens.
Roboter mit Hand-Arm-Modell testet Power-Tools
Das KIT bietet ein hochmodernes Prüffeld für automatisierte Tests von handgehaltenen Elektrowerkzeugen. Ein Roboter simuliert Nutzergruppen und sorgt für reproduzierbare Testergebnisse.
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Power-Hardware-in-the-Loop als Reallabor für die Energiewende
Das Energy Lab 2.0 am KIT bietet eine virtuelle Echtzeit-Simulationsumgebung für die Prüfung von Hardware-Komponenten im Bereich Energie unter realen Strom-Netzbedingungen.
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Von Fahrzeuggeräuschen zum Warnsystem
Forschende des KIT analysieren, wie sich mobilitätsbedingte Geräusche und Lärm auf den Menschen auswirken. Auf dem Rollenprüfstand wird zudem erforscht, wie das Auto der Zukunft klingen kann.
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Intelligente Maschinen und IIoT erleben
Im Application Center IIoT-EDGE des KIT ermitteln Unternehmen ihre Vorteile von Industrie 4.0. Vorträge und Seminare begleiten die Teilnehmenden von der Idee bis zur Umsetzung.
Mit Augmented Reality den Kopf gläsern machen
Ein System des KIT unterstützt in der Chirurgie bei der Ventrikelpunktion durch Augmented Reality. Mit Datenbrille erhalten Operierende unterstützende Informationen beim Eingriff.
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Smart-Data-Potenzialanalysen für KMU
Ein Service des KIT unterstützt Unternehmen bei der Evaluierung moderner Machine-Learning-Algorithmen und erarbeitet Potenzialanalysen auf Basis bereitgestellter Datensätze.