IT Kongress 2026 Neu-Ulm | Ulm
KI und Automatisierung, Hörsaal B, 11:00 Uhr
Low-Cost KI: Fehlerfreie Produktion und Logistik mit smarter Bilderkennung
Hochschule Neu-Ulm/ Technologietransferzentrum Smart Production/Logistics Leipheim | TTZ Management
Prof. Dr. Jürgen Grinninger ist Professor für Operations & Supply Chain Management an der Hochschule Neu-Ulm und Leiter des TTZ Smart Production & Logistics in Leipheim. Mit über 25 Jahren Erfahrung in der Automobilindustrie verbindet er Praxis und Forschung – mit Fokus auf Industrial Metaverse, Digital Twin und die Zero Emission Smart Factory.
Der Vortrag zeigt, wie mit kostengünstiger KI-basierter Bilderkennung manuelle Prozesse in Produktion und Logistik signifikant sicherer gemacht werden können. Es wird praxisnah erläutert, wie einfache Hardware wie Webcams und Edge-Devices genutzt wird, um Pick-Vorgänge in Echtzeit zu überwachen und automatisch zu verifizieren.
- Produktions- und Logistikverantwortliche (KMU-Fokus)
- Leiter Produktion, Logistik, Operations, die manuelle Prozesse effizienter und fehlerärmer gestalten wollen – insbesondere in papierbasierten Umgebungen.
- IT- und Digitalisierungsverantwortliche CIOs, IT-Leiter, Digitalisierungsmanager, die nach skalierbaren, low-cost KI-Lösungen mit minimalem Integrationsaufwand suchen.
- Industrial Engineers & Prozessmanager
- Experten für Lean, Operational Excellence und Prozessoptimierung, mit Fokus auf Fehlerreduktion und Produktivitätssteigerung.
- Technologie- und Innovationsmanager
- Verantwortliche für Industrie 4.0, Smart Factory und KI-Anwendungen, die konkrete Use Cases mit schneller Umsetzbarkeit suchen.
- Wissenschaft & angewandte Forschung
- Hochschulen, Forschungsinstitute und Transferzentren mit Interesse an Computer Vision, Mensch-Technik-Interaktion und Low-Cost-Ansätzen.
- Klarer Business Case
Fehler in manuellen Prozessen sind ein signifikanter Kostenfaktor – und lassen sich mit einfachen Mitteln messbar reduzieren. - Low-Cost statt High-End-Invest
KI-basierte Bilderkennung funktioniert heute mit Standard-Hardware (Webcams, Edge Devices) – ohne große IT-Infrastruktur. - Minimalinvasive Integration
Bestehende Prozesse (z. B. pick-by-paper) können ohne Systembruch erweitert und sofort verbessert werden. - Konkreter Lösungsansatz
Verständnis, wie Echtzeit-Verifikation via Computer Vision technisch funktioniert und praktisch umgesetzt wird. - Skalierbarer Einstieg in KI
Ein pragmatischer Weg, wie KMU schrittweise in die Digitalisierung und Smart Factory einsteigen können. - Direkter Umsetzungstransfer
Konkrete Ideen und Ansatzpunkte, wie die Zuhörenden eigene Use Cases identifizieren und pilotieren können.