Kompetenzen

Die Relevanz und der Mehrwert von Künstlicher Intelligent (KI) und Machine Learning (ML) sind in den letzten Jahren signifikant gestiegen. Insbesondere im Bereich der Produktion haben sich hierbei weitreichende Potenziale ergeben. Die hohe Komplexität von ML und der fehlende Nachweis über den Mehrwert, der sich hierbei ergibt, führen jedoch häufig dazu, dass sich insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht weiter mit der Einführung und Nutzung von ML beschäftigen. Daher wurde ein holistischer Leitfaden entwickelt, der produzierende KMU von der Identifikation geeigneter Anwendungsfälle über die Reifegraduntersuchung bis hin zur Durchführung von Handlungsmaßnahmen und der Implementierung von kontinuierlichen Verbesserungsprozessen begleitet und die hierzu notwendigen Konzepte zur Verfügung stellt.

Machine Learning, Einführungsstrategie, Leitfaden, Produktion, Reifegrad

Prozessüberwachung und die daraus resultierende Qualitätssteigerung durch KI finden in weiten Teilen der produzierenden Industrie zunehmend Beachtung. Im Rahmen der Forschung des Sonderforschungsbereichs 1153 werden die Möglichkeiten der Inline-Prozessüberwachung des Querkeilwalzens untersucht. Ziel ist es, ein Überwachungssystem zu entwickeln, das eine Inline-Prozessregelung ermöglicht, um Prozessabweichungen, die während des Umformprozesses auftreten, zu kompensieren. Dazu wird ein Algorithmus entwickelt, der Prozessabweichungen innerhalb weniger Sekunden und bei laufendem Prozess erkennen und klassifizieren kann. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wurde ein KI-basierter Bilderkennungsalgorithmus eingesetzt. Die Prozessdaten wurden im Rahmen einer Sensitivitätsstudie der Prozessparameter erhoben. Anhand einer Parameterstudie wurden optimierte Hyperparameter für die KI-Modellierung ermittelt, die eine hohe Vorhersagegenauigkeit ermöglichen. Die Herausforderung der notwendigen Geschwindigkeit der Vorhersage wurde getestet und validiert. Die Auswertung des Algorithmus einschließlich der Generierung eines Bildes benötigt im Durchschnitt 270 ms und ist damit schnell genug, um als Vorbereitung für die Prozesssteuerung eingesetzt zu werden. Die Untersuchungen ergaben eine Möglichkeit zur Datenanreicherung, die die Vorhersagegenauigkeit der Modelle deutlich erhöht. Die Gesamtleistung des Modells wurde mittels Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) ermittelt.

Querkeilwalzen, Hybridbauteile, Prozessüberwachung, KI-basierte Bilderkennung

Mit künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich Fehler zuverlässig erkennen, Ausschuss reduzieren und die Bauteilqualität steigern. Im Projekt „AutoPress" haben Forschende ein System aus Sensoren und KI entwickelt, das 95 bis 98 Prozent aller Prozessabweichungen erkennt.

Künstliche Intelligenz, KI, Prozessüberwachung, Fehlererkennung

In dieser Arbeit werden die Herausforderungen der Vollautomatisierung des innerbetrieblichen Waren-transports in Umgebungen untersucht, in denen manuell geführte Flurförderzeuge aufgrund von undefinierten Positionen und Formen der Ladungsträger weiterhin notwendig sind. Imitation Learning (IL) wird als eine vielversprechende Lösung für die Fahrzeugsteuerung bei sich wiederholenden Aufgaben identifiziert, jedoch wird seine Anwendung in der Intralogistik durch die Komplexität der Dynamik von Flurförderzeugen und dem großen abzubildenden Dimensionsraum erschwert. Es wird ein Robot Operating System 2 (ROS2) Framework vorgestellt, dass die Erfassung von Experten Fahrdaten sowohl aus Simulationsumgebungen als auch von realen Demonstrator Fahrzeugen ermöglicht. Darüber hinaus wird eine Netzwerkarchitektur präsentiert, die ein Convolutional Neural Network (CNN) mit einem nachgeschalteten Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerk kombiniert, um aus Bild- und Geschwindigkeitsdaten sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen zu erlernen. Evaluiert wird die Effektivität des Frameworks anhand eines Datensatzes mit Expertenfahrmanövern, wobei das Generalisierungspotential des trainierten Netzes für die Fahrzeugsteuerung bewertet wird. Ziel der Arbeit ist es, den Nutzen des vorgeschlagenen Frameworks für die Datenerfassung zu demonstrieren und IL als Steuerungsansatz für Flurförderzeuge zu validieren

Imitationslernen, Flurförderzeug-Automatisierung, Intralogistik, ROS2, Lasthandhabung

Durch den Einsatz von Spritzgießwerkzeugen wird die ökonomische Massenfertigung von Produkten ermöglicht. Als Schnittstelle zwischen Produktentwicklung und Produktion muss der Werkzeugbau möglichst früh ein verlässliches Richtpreisangebot abgeben können. Durch einen stetig intensiver werdenden, globalen Wettbewerb sollten die Kosten für Spritzgießwerkzeuge vor einer Investition daher möglichst genau abgeschätzt werden.

In der vorliegenden Arbeit wird deshalb eine Methode zur Kostenvorhersage auf Grundlage von Artikeldaten, welche bei der Angebotsanfrage vorhanden sind, entwickelt. Die Basis bildet ein auf Maschinellen Lernverfahren basierendes Modell, welches sowohl mit den Geometriedaten der Artikel, als auch mit den dazugehörigen artikel- und werkzeugbezogenen Metadaten trainiert wird. Zusätzlich wird ein System zur Implementation der Methode entwickelt. Dadurch wird die Methode in ein selbstlernendes System überführt.

Im Rahmen von zwei Fallstudien wird die entwickelte Methode auf zwei konkrete Anwendungsfälle aus der Produktionswelt - dem Spritzgießen und der additiven Fertigung - angewendet. Das System wird in Form eines Softwaredemonstrators umgesetzt und anhand von realen Produktionsdaten evaluiert.

Werkzeugbau, Spritzgießen, Maschinelles Lernen, Additive Fertigung, Kostenvorhersage

Increasing the service life and process reliability of systems plays an important role in terms of sustainable and economical production. Especially in the field of energy-intensive bulk forming, low scrap rates and long tool lifetimes are business critical. This article describes a modular method for AI-supported process monitoring during hot forming within a screw press. With this method, the following deviations can be detected in an integrated process: the height of the semi-finished product, the positions of the die and the position of the semi-finished product. The method was developed using the CRISP-DM standard. A modular sensor concept was developed that can be used for different screw presses and dies. Subsequently a hot forming-optimized test plan was developed to examine individual and overlapping process deviations. By applying various methods of artificial intelligence, a method for process-integrated detection of process deviations was developed. The results of the investigation show the potential of the developed method and offer starting points for the investigation of further process parameters.

Prozessüberwachung, Verschleiß, Warmmassivumformung, Qualitätsmanagement

Automatisierte Flurförderzeuge meistern schwierige Fahrsituationen schlechter als Menschen – noch. Neue Ansätze auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) sollen das menschliche Fahrverhalten nachbilden und automatisierten Systemen mehr Flexibilität verleihen.

FFZ, Künstliche Intelligenz, Intralogistik,

Bienen stellen einen wichtigen Bestandteil lokaler Ökosysteme dar. Viele Unternehmen lassen als ökologische Maßnahme Bienenstöcke auf ihren Firmengrundstücken aufstellen und von Imker*innen betreuen. Um den Arbeitsaufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Gesundheit und den Fortbestand des Bienenvolkes sicherzustellen, kann eine digitale Überwachung aus der Ferne sinnvoll sein. Die entwickelte, prototypische und auf KI basierende Objekterkennung bietet Imker*innen die Möglichkeit, Aktivitätszustände am Bienenstock zu überwachen, Eindringlinge wie beispielsweise Wespen zu bemerken oder frühzeitig eine Drohnenbrütigkeit zu erkennen, die entsteht, wenn die Bienenkönigin stirbt.

KI, Bildüberwachung, Bienen

Eine autonom fliegende Indoor-Drohne entwickelt das IPH im Forschungsprojekt AIMS 5.0 als eines von 20 Anwendungsbeispielen für die Industrie der Zukunft. Das Projekt wird von der EU gefördert, beteiligt sind 53 Forschungs- und Industriepartner aus zwölf Ländern.

Drohne, Kopter, Datenerfassung, Digitaler Zwilling, Industrie 5.0

Eine alternde Gesellschaft sowie das Auftreten immer neuer Krankheiten erzeugen ein schnelles Wachstum der Gesundheitsbranche in vielen Industriestaaten. Die Nutzung von KI kann zu einer Leistungssteigerung bei gleichzeitigem Einsparen von Kosten führen. Daher nimmt der Einsatz von KI im Bereich der Medizintechnik kontinuierlich zu, angetrieben von den zahlreichen Vorteilen, die sie mit sich bringt, unter anderem:

• Die Diagnosestellung kann erheblich optimiert werden, indem umfangreiches Erfahrungswissen in KI-Systeme eingepflegt und von diesen abgerufen werden kann. In dieser Hinsicht befähigt KI, Bilder, Laborergebnisse sowie Patient*innenakten zu analysieren und auszuwerten.
• Individualisierte Behandlungspläne können durch die Anwendung von KI entwickelt werden. Diese Pläne berücksichtigen ganzheitlich sämtliche Aspekte der Patient*innen und tragen dadurch dazu bei, die Wirksamkeit der Therapie in bedeutender Weise zu steigern.
• Prädiktive Analysen werden durch die Nutzung von KI ermöglicht. Hierbei kann die KI Risikofaktoren identifizieren und Komplikationen vorhersagen.

KI, Unüberwachtes Lernen, Diagnostik

Energiewende ja, aber ein Windrad in der Nähe? Nein! Der Ausbau der Windenergie ist dringend notwendig, doch Widerstand in der Nachbarschaft und von Naturschutzvereinen verzögert oder stoppt viele Bauprojekte. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) will das interdisziplinäre Verbundprojekt WindGISKI den Ausbau der Windenergie beschleunigen. Acht Unternehmen, Verbände und Forschungseinrichtungen entwickeln ein Geoinformationssystem, das die Erfolgsaussichten von Windenergie-Bauprojekten vorhersagen soll.

Künstliche Intelligenz, KI, Energiewende, Windenergie, Flächenbewertung, Geoinformationssystem

Machine Learning findet bereits in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens Anwendung und bietet weitreichende Potenziale in der Produktion. Gleichzeitig gewinnt durch die zunehmende Relevanz von ESG der effiziente Einsatz von Ressourcen immer mehr an Bedeutung. Mit der Umsetzung von Machine Learning in der Produktion zur Steigerung der Ressourceneffizienz können Unternehmen effektiver und effizienter werden, wobei sie gleichzeitig ESG-Strategien umsetzen. Insbesondere KMU stellt die Einführung vor eine große Herausforderung. Neben der hohen Komplexität von Machine Learning-Anwendungen fehlt oft die Kenntnis über passende Anwendungsmöglichkeiten sowie die Überzeugung des Nutzens, der sich daraus ergibt. Im folgenden Artikel werden Anwendungen des Maschinellen Lernens zur Steigerung der Ressourceneffizienz entlang der internen Lieferkette sowie deren Potenziale diskutiert.

Machine Learning, Produktion, Ressourceneffizienz

Die Nutzung von Machine Learning hat sich bereits in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens etabliert und findet zunehmend Anwendung. Auch im Bereich der Produktion und Logistik gewinnt Machine Learning immer mehr an Bedeutung. Die komplexe Implementierung stellt jedoch vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor große Herausforderungen. Dies führt dazu, dass viele KMU auf die Nutzung von Machine-Learning-Anwendungen verzichten. Daher befasst sich das IPH – Institut für Integrierte Produktion gemeinsam mit dem IPRI – International Performance Research Institute in dem Forschungsprojekt „MLready“ mit der Entwicklung einer Einführungsstrategie, die KMU dazu befähigen soll, Machine Learning einfach und effizient implementieren und nutzen zu können

Maschinelles Lernen, KMU, Produktion, ML-Einführungsstrategie

Obwohl Fabrikplanung als Möglichkeit zur signifikanten Steigerung der Produktivität in der Fertigung weitgehend anerkannt ist, können die damit verbundenen Kosten in Bezug auf Zeit und Geld ein Hemmnis sein. In diesem Beitrag präsentieren wir eine Lösung für diese Herausforderung durch die Entwicklung eines Software-in-the-Loop (SITL) Frameworks, das ein automatisiertes unbemanntes Luftfahrtsystem (UAS). Das Framework beinhaltet simulierte Sensoren, ein UAS und eine virtuelle Fabrikumgebung. Darüber hinaus sellen wir einen Deep Reinforcement Learning (DRL) Agenten vor, der in der Lage ist, Kollisionen zu vermeiden und Explorationen mit dem Dueling Double Deep Q-Network (3DQN) mit priorisierter Erfahrungswiedergabe durchzuführen.

Künstliche Intelligenz, Bestärkendes Lernen, Unbemannte Luftfahrtsysteme

Die fortschreitende Digitalisierung und neue Technologien haben die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) in den letzten Jahren stark beeinflusst. Besonders für Unternehmen aus dem Bereich des Handwerks nimmt der Faktor Zeit aufgrund von verändertem Kundenverhalten, komplexer und anspruchsvoller werdenden Aufgaben und anderen Herausforderungen eine immer entscheidendere Rolle ein.

Künstliche Intelligenz, Handwerk, Leitfaden

Um das Laserdurchstrahlschweißen (LDS) für additiv gefertigte Bauteile wie Prototypen, Kleinserien oder Einzelanfertigungen zu nutzen, ist ein erweitertes Prozesswissen erforderlich, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten beim Fügen der Bauteile zu überwinden. Im Vergleich zum Spritzgussverfahren für thermoplastische Teile führt das additive Fertigungsverfahren Fused Deposition Modeling zu einer inhomogenen Struktur mit Lufteinschlüssen im Inneren des Bauteils.

In diesem Beitrag wird ein auf einem neuronalen Netz basierendes Expertensystem vorgestellt, das dem Anwender Prozesswissen zur Verfügung stellt, um die Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen zu verbessern. Sowohl der additive Fertigungsprozess als auch der LDS-Prozess werden durch das Expertensystem begleitet. Zunächst unterstützt das entwickelte Expertensystem den Anwender bei der Parametrierung des additiven Fertigungsprozesses, um die Transmissivität der gedruckten Bauteile zu erhöhen. Beim Schweißen werden die Parameter des additiven Fertigungsprozesses und des LDS-Prozesses zur Vorhersage der Schweißnahtfestigkeit verwendet. Um die Datenbasis für das Expertensystem zu schaffen, werden Proben aus transparentem und schwarzem Polylactid additiv gefertigt. Zur Veränderung der Transmissivität bei einer Wellenlänge von 940 nm des verwendeten Diodenlasers werden die Fertigungsparameter für die transparenten Teile variiert. Die Transmissivität der Proben wird mit einem Spektroskop gemessen. Die transparenten Proben werden mit Laserleistungen zwischen 8 und 14 W als Überlappstoß mit den schwarzen Proben verschweißt und im Scherzugversuch geprüft. In dieser Arbeit werden die Vorhersagen der Transmissivität und der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von mehr als 88,1 % der für das Expertensystem verwendeten neuronalen Netze nachgewiesen.

Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem

Das Laserdurchstrahlschweißen (LTW) ist eine bekannte Technologie zum Verbinden konventionell hergestellter thermoplastischer Teile, z. B. Spritzgussteile. Wird LTW für additiv gefertigte Teile (in der Regel Prototypen, Kleinserien) verwendet, muss das Verfahren weiterentwickelt werden, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten bei der Teilezusammensetzung zu überwinden.

In diesem Beitrag wird eine Methode zur Verbesserung der Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen mithilfe eines auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems vorgestellt. Zur Validierung des Expertensystems werden Probekörper aus Polylactid additiv gefertigt. Die Parameter des additiven Fertigungsprozesses, die Transmissivität und die Parameter des LTW-Prozesses werden verwendet, um die Scherzugkraft mit dem neuronalen Netzwerk vorherzusagen. Die transparenten Proben werden mit schwarzen absorbierenden Proben als Überlappstoß verschweißt und in Scherzugversuchen geprüft. In dieser Arbeit wird die Vorhersage der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von 88,1 % des auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems nachgewiesen.

Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem

Die Planung von Fabriken kann die Produktivität der Produktion erheblich steigern, obwohl der Prozess sehr kosten- und zeitintensiv ist. In dieser Arbeit wird ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) vorgestellt, das diesen Prozess beschleunigt und die Kosten senkt. Das System besteht aus einem UAV, das mit einer IMU, einer Kamera und einem LiDAR-Sensor ausgestattet ist, um unbekannte Innenräume zu navigieren und zu erkunden. Es ist also unabhängig von GNSS und nutzt ausschließlich die bordeigenen Sensoren. Die gewonnenen Daten sollen es einem DRL-Agenten ermöglichen automatisiert Entscheidungen zu treffen und dabei den Ansatz des Bestärkenden Lernens anzuwenden. In der Arbeit präsenteiren wir eine virtuelle Trainings- und Testumgebungen, die für das Anlernen eines DRL-Agenten verwendet werden soll.

Drohne, UAS, Bestärkendes Lernen

In der Energiewende werden dringend Fortschritte benötigt – doch immer wieder kommt es bei den erneuerbaren Energien zu Akzeptanzproblemen und Klageverfahren. Im Projekt „WindGISKI“ soll ein Geoinformationssystem auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt werden, was an diesen Fragestellungen ansetzt. In einem Vorprojekt wurden dazu bereits Einflussfaktoren innerhalb des Spannungsfeldes aus Arten-, Umwelt- und Klimaschutz identifiziert. Ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaft und Wirtschaft geht mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nun den nächsten Schritt.

Windenergie, Flächenauswahl, Künstliche Intelligenz

Das Laserdurchstrahlschweißen (LTW) ist ein etabliertes Verfahren zum Fügen konventionell hergestellter thermoplastischer Großserienteile, z. B. Spritzgussteile für den Automobilsektor. Für den Einsatz von LTW bei additiv gefertigten Bauteilen (in der Regel Prototypen, Kleinserien oder Einzelanfertigungen) muss das Verfahren weiterentwickelt werden, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten beim Fügen der Bauteile zu überwinden. Im Vergleich zum Spritzgussverfahren führt das additive Fertigungsverfahren zu einer inhomogenen Struktur mit Lufteinschlüssen im Inneren des Bauteils. Daraus resultiert eine Veränderung der Transmissivität.

In diesem Beitrag wird eine Methode zur Verbesserung der Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen mit Hilfe eines auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems vorgestellt. Das entwickelte Expertensystem unterstützt den Anwender bei der Einstellung des additiven Fertigungsprozesses. Mit den Ergebnissen einer Vorarbeit wird ein neuronales Netz trainiert, um die Transmissionswerte der transparenten Proben vorherzusagen. Um das Expertensystem zu validieren, werden Proben aus transparentem Polylactid mit verschiedenen Fertigungsparametern additiv gefertigt, um die Transmissivität zu verändern. Die Transmissivität der Proben wird mit einem Spektroskop gemessen. Die Parameter des additiven Fertigungsprozesses werden zur Vorhersage der Transmissivität mit dem neuronalen Netz verwendet und mit den Messungen verglichen. Die transparenten Proben werden mit schwarzen Polylactidproben mit unterschiedlicher Laserleistung in Überlappungskonfiguration verschweißt und Scherzugversuche durchgeführt. Mit diesen Experimenten wird die Vorhersage von additiven Fertigungsparametern mit dem Expertensystem demonstriert, um die Bauteile für einen LTW-Prozess zu verwenden.

Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem

Produktkomplexität und Variantenvielfalt steigern den Aufwand für die Entwicklung von Produktionsprozessen bei KMU. Im Rahmen des IGF-Forschungsprojekts „Selbstlernende mehrstufige Qualitätsüberwachungsverfahren für die (Laser)-Materialbearbeitung“ (AiF-Nr.: 20419N) wurde daher ein Expertensystem für produzierende Unternehmen aus dem Bereich Lasermaterialbearbeitung entwickelt. Das Expertensystem unterstützt die Anwender bei der Prozessteuerung und Qualitätsvorhersage von neuen Produkten und Produktvarianten .

Lasermaterialbearbeitung, Expertensystem, Machine Learning

Die Reduzierung der Planungs- und Entwicklungszeit für effiziente Stadienfolgen beim Gesenkschmieden bietet für Unternehmen der Schmiedebranche ein hohes Potenzial, um auf die Herausforderungen im Wettbewerb zu reagieren und konkurrenzfähig zu bleiben. Die Digitalisierung von Entwicklungsprozessen eröffnet den Unternehmen innovative Unterstützungsmöglichkeiten

Stadienplanung, Umformtechnik, Digitalisierung, Prozessentwicklung, CAD

Um die Wirtschaftlichkeit bei der Herstellung geometrisch komplizierter Schmiedeteile zu erhöhen, ist die Materialeffizienz ein entscheidender Faktor. In dieser Studie wird eine Methode validiert, die eine mehrstufige Stadienfolge auf Basis der CAD-Datei des Schmiedeteils automatisch entwirft. Die Methode soll materialeffiziente Stadienfolgen generieren und die Entwicklungszeit sowie die Abhängigkeit von Referenzprozessen bei der Auslegung von Stadienfolgen reduzieren. Mittels künstlicher neuronaler Netze wird die Geometrie des Schmiedeteils analysiert und in eine Formklasse eingeordnet. Ergebnis der Analyse sind Informationen über die Bauteileigenschaften, wie z. B. Biegung und Löcher. Daraus lassen sich spezielle Operationen wie z. B. ein Biegevorgang in der Stadienfolge ableiten. Mit einem Slicer-Algorithmus wird die CAD-Datei des Schmiedeteils in Schnittebenen aufgeteilt und die Massenverteilung um die Schwerpunktslinie des Schmiedeteils berechnet. Ein Algorithmus nähert die Massenverteilung und die Querschnittskontur vom Schmiedeteil schrittweise bis zum Halbzeug an. Jede Zwischenform wird als CAD-Datei exportiert. Der Algorithmus benötigt wenige Minuten, um eine mehrstufige Stadienfolge zu generieren. Die entworfenen Stadienfolge werden durch FEM-Simulationen überprüft. Qualitätskriterien, die bewertet und untersucht werden, sind Formfüllung und Falten. Erste FEM-Simulationen zeigen, dass die automatisch generierten Stadienfolgen die Herstellung unterschiedlicher Schmiedeteile ermöglichen. In einem iterativen Anpassungsprozess werden die Ergebnisse der FEM-Simulationen zur Anpassung der Methode genutzt, um materialeffiziente und prozesssichere Stadienfolgen zu gewährleisten.

Automatische Prozessauslegung, Schmieden, FEM, Ressourceneffizienz, CAD

Es wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht die Komplexität eines Schmiedeteils automatisiert auf Basis der CAD-Datei des Schmiedeteils zu bestimmen. Eine automatisierte Bewertung der Schmiedeteilkomplexität ist für eine digitalisierte und automatisierte Auslegung von Stadienfolgen notwendig, um wichtige Auslegungsparameter wie den Gratanteil oder die Anzahl der Stadien festlegen zu können.

CAD, Umformtechnik, Algorithmen

Unbemannte Luftfahrtsysteme haben die Industrie stark verändert. Die rasant voranschreitende technologische Entwicklung von sogenannten Unmanned Aircraft Systems (UAS) macht es notwendig, sich frühzeitig mit der Ausgestaltung künftiger  Einsatzszenarien zu befassen.

UAS, Drohnen, Navigation

Um die Auftragskontrolle von Zahnerstatzprodukten zu automatisieren wurde ein KI-Modell entwickelt, das eine Klassifizierung in verschiedene Produktklassen ermöglicht. Die einzelnen Zahnersatzprodukte liegen in STL-Dateien vor. Für das KI-Modell wurde ein Mixed-Data Ansatz verwendet. Die STL-Datei wird in eine Bild-Datei konvertiert und an ein CNN übergeben und parallel wurden Informationen wie Volumen und Oberflächenmaße aus der STL-Datei extrahiert und an ein KNN übergeben. Der Output aus dem KNN und dem CNN wird dann zur endgültigen Klassifizierung des Zahnersatzproduktes kombiniert.

Automatisierte Auftragskontrolle, KI, KNN, Bildverarbeitung, CAD

Kleinskalige modulare Fördertechnik ermöglicht es, mehrere Förderaufgaben gleichzeitig und auf kleinstem Raum durchzuführen und bietet so ein großes Potenzial zur Flexibilisierung und Effizienzsteigerung von Förderanlagen. Aktuell existiert keine einfach anwendbare Methode, die Unternehmen dabei unterstützt, diese neuartige Fördertechnik auf Prozessebene unter Berücksichtigung logistischer und wirtschaftlicher Zielstellungen in konventionelle Fördersysteme zu integrieren. Daher wird in einem Forschungsprojekt derzeit eine Optimierungsmethode für Förderanlagenlayouts entwickelt, mit der Unternehmen die Potenziale der neuartigen Fördertechnik bewerten können.

Kleinskalige modulare Förderer, Fördersysteme, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz

Bis heute ist die Auslegung von Vorformen für Gesenkschmiedeprozesse ein zeitaufwändiger und manueller Trial-and-Error Prozess. Die Qualität der Vorform ist dabei maßgeblich abhängig vom konstruierenden Ingenieur. Gleichzeitig besitzt die Vorform einen großen Einfluss auf das spätere Schmiedeergebnis. Um unabhängig von der Erfahrung des Ingenieurs und zeitaufwändigen Optimierungsprozessen zu werden, präsentiert und untersucht dieser Artikel einen Algorithmus zur Vorformoptimierung von querkeilgewalzten Vorformen. Der Algorithmus berücksichtigt dafür die Massenverteilung des fertigen Bauteils, das Vorformvolumen, die Komplexität der Vorformkontur, die Auftrittswahrscheinlichkeit von Falten im fertigen Bauteil und den notwendigen Gratzuschlag. So bildet sich ein multikriterielles Optimierungsproblem, das zu einem großen Suchraum führt. Daher wird ein evolutionärer Algorithmus zur Optimierung verwendet. Der entwickelte Algorithmus wird anhand eines Pleuels getestet, um den Einfluss der Algorithmusparameter zu bestimmen. Es zeigt sich, dass der Algorithmus in der Lage ist, innerhalb einer Minute eine geeignete Vorform hinsichtlich der gegebenen Kriterien, auszulegen. Darüber hinaus zeigen zwei der fünf Algorithmusparameter, der Selektionsdruck und die Populationsgröße, einen signifikanten Einfluss auf die Laufzeit und Qualität der Optimierung.

Vorformoptimierung, Genetischer Algorithmus, Querkeilwalzen, Adaptiver Grat

Eine produktabhängige, individuelle Prozessentwicklung stellt in der Lasermaterialbearbeitung einen Hauptkostentreiber dar. In einem FQS-geförderten Projekt wird daher das Expertensystem SmQL entwickelt, in dem sich Prozesswissen formalisiert speichern und in Regelform repräsentiert lässt. Das soll Zeiten für den Einrichtprozesse minimieren und langfristig Wissen im Unternehmen sichern.

Expertensystem, Industrie 4.0, Lasermaterialbearbeitung

Im Beitrag wird eine Methode auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze vorgestellt, die es erlaubt, schmiedetechnisch hergestellte Bauteile automatisiert zur Einordnung in Formenklassen zu klassifizieren. Dadurch ist es möglich, direkt aus der CAD-Datei des Schmiedeteils eine Formenklasse und für die Auslegung des Prozesses relevante Charakteristika zu ermitteln, die in einem übergeordneten Ziel dazu genutzt werden, eine automatisierte Stadienplanung durchzuführen.

Schmieden, KNN, CAD

Fahrerlose Transportsysteme sind ein Baustein für leistungsfähigere Produktionssysteme in der Intralogistik, haben aber Schwächen in der Mensch-Maschine-Interaktion. In einem komplexen Forschungsvorhaben wird u. a. eine sprachbasierte Beauftragung entwickelt, die die Mensch-Maschine-Interaktion intuitiver gestalten und ihre Akzeptanz erhöhen soll.

Fahrerloses Transportsystem, Fahrerloses Transportfahrzeug, Datenbrille, Sprachsteuerung

Zur Erhöhung der Wirtschaftlichkeit bei der Herstellung komplexer Schmiedeteile sind die Materialeffizienz und die Entwicklungszeit einer Stadienfolge entscheidende Kriterien. Gerade KMU können Stadienfolgen aufgrund zu geringer Kapazitäten und des hohen Wettbewerbsdrucks häufig nur verkürzt auslegen. Daher soll eine allgemeingültige Methode entwickelt werden, die basierend auf der Massenverteilung eines beliebigen Schmiedeteils automatisiert mehrstufige, effiziente Stadienfolgen generiert.

Automatisierte Prozessauslegung, Gesenkschmieden, Ressourceneffizienz

Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind ein etabliertes und wirksames Instrument, um die Wirtschaftlichkeit von modernen Produktionsanlagen zu steigern und intralogistische Prozesse effizienter zu gestalten. Neben einer Leitsteuerung und einem Kommunikationssystem gehören auch Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) zu den Hauptkomponenten eines FTS. In Relation zu manuell gesteuerten Flurförderfahrzeugen zeichnen sich automatisierte FTF durch eine höhere Effizienz aus. Der Nachteil von FTF besteht darin, dass sie nicht in der Lage sind kritische Betriebssituationen selbstständig zu lösen. In diesem Fall ist ein aufwendiges Eingreifen durch Fachpersonal erforderlich.

Mit dem Ziel diese Hemmnisse zu überwinden ist das Projekt „Mobile Mensch-Maschine-Interaktion zur Beauftragung und Steuerung von FTF (MobiMMI)“ entstanden. In diesem Projekt soll die Mensch-Maschine-Interaktion zwischen einem Bediener und einem FTF durch den Einsatz eines sprach- und gestenbasierten Systems erweitern werden, um die Intervention durch den Bediener einfacher und intuitiver zu gestalten und somit die Anschaffungs- und Betriebskosten von FTF signifikant zu senken.

Vor dem Hintergrund der Sicherheit, Ergonomie, Benutzerfreundlichkeit und Integrierbarkeit wird mit diesem Zweck ein mobiles System entwickelt und mit verschiedenen Sensoren zur 3D-Erfassung der Umgebung, zur Indoor-Positionsbestimmung und zur multimodalen Kommunikation ausgestattet. Die aufgezeichneten Daten werden mittels Computer Vision und Machine Learning ausgewertet, sodass der Bediener befähigt wird schnell und unkompliziert auf kritische Betriebssituationen zu reagieren.

Fahrerloses Transportsystem, Fahrerloses Transportfahrzeug, Mensch-Maschine-Interaktion

Die derzeitig genutzten Methoden zur Planung von Fabriklayouts sind hinsichtlich ihrer Bewertungsmethoden beschränkt. Die Fabrikbewertung erfolgt entweder qualitativ oder quantitativ, hierbei aber beschränkt auf wenige Zielgrößen. Diese Defizite wurden durch die Entwicklung einer Methode zur quantitativen, mehrdimensionalen ad hoc Fabrikbewertung überwunden. Auf dieser Basis ist es nun möglich, eine Fabriklayoutplanungsmethode zu entwickeln, die den Planungsaufwand reduziert und die Lösungsgüte deutlich erhöht.

Fabriklayoutplanung, Fabrikplanung, Fabrikbewertung, Operations Research, mathematische Modellierung

Auch heutzutage ist der Entwicklungsprozess von Massivumformverfahren in der Schmiedebranche durch eine getrennte Konstruktion und Simulation gekennzeichnet. Die dadurch entstehenden Iterationsschleifen benötigen viel Zeit. Am Beispiel eines gratlosen Umformprozesses für einen Flansch wird gezeigt, dass es mithilfe der Data-Mining Methode ”Neuronales Netzwerk” möglich ist, die Umformkraft zu prognostizieren ohne zeitaufwendige Finite-Elemente-Simulation durchzuführen.

Simulation, KI, Prognose, Umformkraft

In der Umformtechnik wie auch in anderen technischen Bereichen ist es heutzutage üblich, Prozesse zuerst zu simulieren, bevor experimentelle Vorversuche durchgeführt werden. Ein iterativer Simulationsprozess ist wirtschaftlicher als Vorversuche, nimmt aber dennoch viel Zeit in Anspruch, da eine Simulation mit realistischen Parametern meist viele Stunden dauert. Hinsichtlich eines wirtschaftlichen Entwicklungsprozesses entstand die Idee, zumindest Teile des Simulationsergebnisses innerhalb weniger Minuten durch Data Mining Verfahren vorherzusagen. In diesem Paper werden die vier Data Mining Verfahren Künstliches Neuronales Netz, Support Vector Machine, Lineare Regression und Polynomielle Regression bezüglich der Eignung zur Vorhersage der Umformkraft und simulativen Volumenschwundes durch Remeshing vorhergesagt. Beide Ausgangsgrößen wurden aufgrund ihrer Signifikanz für das Simulationsergebnis ausgewählt. Bei Betrachtung der Ausgangsgrößen kann für beide Vorhersagen festgestellt werden, dass das Künstliche Neuronale Netz am geeignetsten ist.

Data Mining, Neuronales Netzwerk, Lineare und Polynomielle Regression, Support Vector Machine

Die Losgrößenbildung ist eine wichtige Aufgabe der Produktionsplanung und -steuerung. Bei der Losgrößenbildung wird üblicherweise auf losgrößenabhängige Auftragswechselkosten- sowie Lagerhaltungskosten zurückgegriffen. Modelle zur Losgrößenbildung vernachlässigen jedoch den Aspekt von losgrößenabhängigen Instandhaltungskosten. Insbesondere für Schmiedeunternehmen ist der Werkzeugverschleiß aber von hoher wirtschaftlicher Bedeutung, weil die Werkzeugkosten einen Hauptkostenfaktor der Herstellungskosten darstellen. In diesem Artikel wird das deterministische Logsgrößenmodell von Andler um losgrößenabhängige Instandhaltungskosten erweitert. Hierfür wird zunächst der Zusammenhang zwischen der Losgröße und dem Werkzeugverschleiß als Funktion abgebildet. Diese Funktion wird im Anschluss mit losgrößenabhängigen Instandhaltungskosten bewertet und in das Losgrößenmodell von Andler integriert. Die Validierung des erweiterten Losgrößenmodells erfolgt in zwei Schritten. Zuerst wird die Funktionalität des erweiterten Losgrößenmodells validiert. Danach wird eine Sensitivitätsanalyse hinsichtlich der losgrößenabhängigen Kosten und Stückkosten durchgeführt.

Losgrößenbildung, Werkzeugverschleiß, Schmiedeindustrie, Sensitivitätsanalyse

Falsch bücken, schwer heben, über Kopf greifen: Auf Dauer können solche Bewegungen krank machen. Um dem vorzubeugen, entwickeln Forscher am IPH und IFA ein System zur Ergonomiebewertung in der Montage: Mit Hilfe von 3D-Kameras sollen ungesunde Bewegungen automatisch erkannt werden.

3D-Kamerasystem, Ergonomiebewertung, Montage

Die Gestaltung der Vorform eines Schmiedeprozesses hat einen großen Einfluss auf die Qualität der Stadienfolge, welche sich direkt auf deren Wirtschaftlichkeit auswirkt und ist aktuell ein zeitaufwendiger, manueller Prozess. ln dieser Arbeit wird eine Methode zur algorithmischen Vorformoptimierung für komplexe Langteile vorgestellt, um den Entwicklungsaufwand für mehrstufige Stadienfolgen zu reduzieren. Dazu werden analytische Gleichungen entwickelt, welche die Eignung von Vorformen beschreiben. Diese Gleichungen berücksichtigen alle wesentlichen Qualitäts- (Formfüllung und Faltenfreiheit) und Wirtschaftlichkeitsparameter (Gratanteil, Umformkraft, Fertigungsaufwand).

Um das multikriterielle Optimierungsproblem zu lösen, wird ein evolutionärer Algorithmus eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass es mit Hilfe des entwickelten Algorithmus möglich ist, automatisiert Vorformen in weniger als 60 Sekunden zu erzeugen. Weiterhin wird eine Methode zur Reduktion des Gratanteils für querkeilgewalzte Vorformen entwickelt. Auf Basis dieser Methode kann der minimal erforderliche Gratanteil in einzelnen Bauteilmodulen bestimmt und so insgesamt der Gratanteil durch eine optimierte Massenvorverteilung reduziert werden. lm Vergleich zu konventionell ausgelegten Vorformen wurde so eine Gratreduktion um bis zu 66 % erreicht.

Massivumformung, Evolutionärer Algorithmus, Vorformoptimierung, Gratreduktion

Die Auslegung von Massivumformprozessen erfordert viel Zeit. Aufwendige FEM-Simulationen dienen der Vorabuntersuchung, benötigen jedoch in Abhängigkeit der Ergebnisgüte Berechnungszeiten von Stunden oder Tagen. Forscher des Instituts für Integrierte Produktion Hannover gGmbH (IPH) wollen dies beschleunigen: Ein Algorithmus soll relevante Ergebnisteile der Simulation innerhalb einer Minute vorhersagen. Die Basis zur Vorhersage sind viele Simulationen, die automatisiert aufgesetzt, durchgeführt und ausgewertet werden sollen. Der Artikel zeigt, wie man ebendiese Automatierung sinnvoll durchführen könnte.

KImulation, Simulation, Automatisierung

Arbeitsbedingte Erkrankungen und ihre Folgen können für Unternehmen zu einem Produktivitätsverlust und damit zu einer Abnahme ihrer Wettbewerbsfähigkeit führen. Eine ergonomische Arbeitsplatzgestaltung kann dazu beitragen, einige Ursachen dieser Erkrankungen zu beseitigen. Häufig fehlt es den Unternehmen jedoch an dem erforderlichen Know-how zur Umsetzung. In diesem Beitrag werden Anforderungen an ein zu entwickelndes System beschrieben, das Unternehmen bei der ergonomischen Arbeitsplatzgestaltung unterstützen soll.

Ergonomie, Evaluation, Optimierung, Arbeitsplatzdesign

Eine Software, die Fabriklayouts objektiv bewertet, entwickeln Forscher am Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH). Die Auswahl des optimalen Layouts ist damit keine Bauchentscheidung mehr, sondern lässt sich mit Zahlen belegen.

Fabrikplanung, Layoutbewertung, Optimierungsverfahren

In der Reklamationsbearbeitung werden 8D-Reports zur Dokumentation der Analyse und Beseitigung von Fehlern eingesetzt. Die Qualität dieser Reports ist jedoch oftmals unzureichend und führt unter anderem zu längeren Bearbeitungszeiten und der Wiederholung von Fehlern. Das neu entwickelte Bewertungssystem QuSys ermöglicht eine automatisierte Überprüfung von 8D-Reports.

Reklamationsbearbeitung, Qualität, Bewertungssystem, Fehler, 8D-Reports

8D-Reports werden für die Analyse und Behebung von Fehlern verwendet, die im Produktionsprozess auftreten. Allerdings ist die Qualität dieser Berichte oft unzureichend und führt zu längeren Verarbeitungszeiten und Fehlern. Durch Zeit- und Kapazitätsbeschränkungen werden 8D-Reports einer ungenügenden internen Qualitätsprüfung unterzogen. In diesem Paper beschreiben wir Probleme mit fehlerhaften 8D-Reports und präsentieren darauf aufbauend ein System, das eine automatisierte Qualitätsprüfung von 8D-Reports ermöglicht. Dieser Beitrag konzentriert sich auf den Aufbau des entwickelten Systems und wie es die Qualität von 8D-Reports innerhalb der Reklamationsbearbeitung verbessert.

Reklamation, Qualitätssystem, Qualitätsmanagement, 8D-Methode, 8D-Report

Die Bewertung von Fabriklayouts kann derzeit durch Experten oder aber mithilfe von Simulationsmodellen durchgeführt werden. Die Bewertung durch einen Experten ist schnell und aufwandsarm durchzuführen, jedoch ist sie lediglich qualitativ und in der Regel subjektiv geprägt. Eine quantitative, objektive Bewertung wird durch Simulationsmodelle möglich. Diese sind jedoch teurer sowie zeitintensiver als die Expertenbewertung. Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) bedeuten sie oftmals eine zu große finanzielle oder kapazitive Belastung. Um diese Lücke zu schließen, wird in einem Forschungsprojekt eine Methodik entwickelt, welche zukünftig eine aufwandsarme quantitative und somit objektive Bewertung von Fabriklayouts erlauben soll. Die Grundlage dafür bildet die entsprechende Modellierung der Fabriklayouts sowie Berechnungsvorschriften, von denen zwei exemplarisch vorgestellt werden.

Fabrikbewertung, Fabriukplanung, Layoutbewertung

In mehrstufigen Schmiedeprozessen wird das Schmiedeergebnis hauptsächlich von der Geometrie der Vorform bestimmt. Das Auslegen von mehrstufigen Schmiedeprozessen ist dennoch immer noch ein zeitaufwendiger Trial- and Error Prozess. Die Qualität der entwickelten Schmiedeprozesse hängt weiterhin stark vom Erfahrungswissen des zuständigen Konstrukteurs ab. Dieses Paper präsentiert einen Algorithmus, um das multikriterielle Optimierungsproblem der Vorformoptimierung zu lösen. Dazu werden querkeilgewalzte Vorformen untersucht und ein evolutionärer Algorithmus eingesetzt, um die Vorformen so zu verbessern, bis die gewünschten Qualitätskriterien in der Fertigschmiedestufe erreicht werden. Dabei werden die Massenverteilung des Fertigteils, das Vorformvolumen und die Bauteilkomplexität als Bewertungsparameter eingeführt. Der entwickelte Algorithmus wird anhand eines Pleuels validiert und die fortlaufende Optimierung überprüft.

Vorformoptimierung, Schmieden, Evolutionäre Algorithmen, Querkeilwalzen

Vorformen für Schmiedeteile lassen sich künftig automatisiert auslegen: Das IPH arbeitet derzeit an einer Software auf Basis evolutionärer Algorithmen. Damit können Unternehmen wertvolle Entwicklungszeit sparen und die Wirtschaftlichkeit von Schmiedeprozessen steigern.

Umformtechnik, Schmieden, Vorform, evolutionäre Algorithmen

Die Auslegung von Massivumformprozessen erfordert viel Zeit. Aufwendige FEM-Simulationen dienen der Vorabuntersuchung, benötigen jedoch in Abhängigkeit der Ergebnisgüte Berechnungszeiten von Stunden oder Tagen. Forscher des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) wollen dies beschleunigen: Ein Algorithmus soll relevante Ergebnisteile der Simulation innerhalb einer Minute vorhersagen.

Künstliche Intelligenz, FEM

Eine Fabrikplanung wird derzeit entweder aufwandsarm und qualitativ durch Experten oder quantitativ durch ein Simulationsmodell bewertet. Eine Bewertung mittels Simulationsmodell ist jedoch sowohl teuer als auch zeitintensiv und für kleine und mittelständische Unternehmen eine große Belastung. Dieser Beitrag beschreibt das Vorgehen eines Forschungsprojekts und die Auswahl von Bewertungsfeldern, die zukünftig eine aufwandsarme und zugleich quantitative Fabrikbewertung ermöglichen soll.

Fabrikplanung, quantitative Fabrikbewertung, Simulationsmodell

8D-Reports dienen dazu, Fehler zu analysieren und zu beseitigen. Ihre häufig mangelnde Qualität führt jedoch zu langen Bearbeitungszeiten von Reklamationen und zu Problemen bei der nachhaltigen Fehlerbeseitigung in Unternehmen. Ein automatisiertes Bewertungssystem hilft Qualitätsmängel aufzudecken und bewahrt Unternehmen davor, mangelhafte 8D-Reports an ihre Kunden zu senden.

Qualitätsmanagement, Reklamationsbearbeitung, 8D-Report, Qualitätsbewertung, Bewertungsmethode

Die Unternehmen der Werkzeugbaubranche sind einer hohen Wettbewerbsintensität ausgesetzt. Um Kundenaufträge zu erhalten, müssen sie verlässliche Angebote in kurzer Zeit abgeben. Die dafür vorliegenden rudimentären und teilweise unvollständigen Informationen über das Werkzeug sind nur bedingt für eine verlässliche Herstellkostenermittlung geeignet. Die vorliegende Arbeit verfolgt daher das Ziel, die Werkzeugbauunternehmen bei der Angebotserstellung durch eine Methode zur merkmalbasierten Herstellkostenermittlung zu unterstützen. Wesentliche Grundlage bildet eine digitale Repräsentation des zu betrachtenden Werkzeugs, die mittels eines Regelwerks durch eine automatisierte CAD-Modellerstellung erzeugt wird. Die Methode wird in Form eines Expertensystems umgesetzt. Die Herstellkostenermittlung erfolgt zum einen, indem die Kosten für die mechanische Bearbeitung mittels eines analytischen Verfahrens auf Basis des CAD-Modells bestimmt werden. Zum anderen werden die Herstellungsprozesskosten mit Hilfe eines Data Mining-basierten Verfahrens ermittelt, indem Merkmale aus dem CAD-Modell abgeleitet werden und als Eingangsgrößen für Prognosemodelle dienen. Anhand von Praxisbeispielen wird die Anwendung des Expertensystems in der Praxis beschrieben und die Methode evaluiert. Dabei werden die praktische Anwendbarkeit und die Grenzen der Methode aufgezeigt.

Werkzeugbau, Angebotskalkulation, Data Mining, Expertensystem

In dem Vortrag wurde das Forschungsprojekt „Entwicklung eines Qualitätssystems zur inhaltlichen Bewertung von 8D-Reports (QuSys)“ vorgestellt. Die Ziele des Forschungsprojekts sind die effektivere Gestaltung des Reklamationsmanagements und des internen Fehlermanagements über die automatisierte Qualitätsbewertung von 8D-Reports. Die Bewertung ermöglicht gezielt Verbesserungsmaßnahmen zu treffen und verhindert darüber hinaus, dass mangelhafte 8D-Reports an den Kunden geschickt werden.

Reklamationsmanagement, Reports, Qualitätsbewertung

Immer mehr Menschen wollen in Metropolen leben – da wird nicht nur für Wohnungen der Platz knapp, sondern auch für Büros, Gewerbeflächen, Straßen, Schienen, Parkplätze und Bahnhöfe. Hannoversche Ingenieure werfen einen Blick in die Zukunft: Reicht die städtische Infrastruktur dann noch aus? Und wie lassen sich knappe Flächen besser nutzen?

Materialflusssimulation, Bahnverkehr

Die Reklamationsbearbeitung leidet unter fehlerhaft ausgefüllten 8D-Reports und damit auch die Kunden-Lieferanten Beziehung. In einem Forschungsprojekt soll nun ein System zur formalen und inhaltlichen Bewertung von 8D-Reports entwickelt werden – mit dem Ziel, die Reklamationsbearbeitung effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten.

8D-Methode, 8D-Report, 8D-Bericht, Reklamation, Reklamationsbearbeitung, Reklamationsmanagement, Qua

Ist der Güterbahnhof auch in zehn Jahren noch groß genug – oder müssen schon jetzt neue Gleise gebaut werden? Das fragte sich ein Unternehmen aus Österreich. Das IPH half beim Blick in die Zukunft – mithilfe einer detaillierten Materialflusssimulation.

Materialflusssimulation, Güterbahnhof, Bahnverkehr

Die systematische Analyse von Lebenszyklusdaten bietet das Potential, Schwächen aktueller Produkte zu identifizieren und Ansatzpunkte für Produktinnovationen zu liefern. Dieser Beitrag beschreibt ein Konzept zur automatischen Analyse von Lebenszyklusdaten. Erklärt werden insbesondere die Zusammenführung der Daten aus verschiedenen Systemen, die Vorverarbeitung der Rohdaten sowie die Analyse und Interpretation der Daten. Zudem werden zwei Modelle für die automatische Analyse von Lebenszyklusdaten vorgestellt und die Implementation in einen Softwaredemonstrator wird erläutert.

Softwarewerkzeug, Lebenszyklus, Datenanalyse, Data-Mining, Wissensbereitstellung

Die gezielte Analyse von Lebenszyklusdaten bietet das Potential, Schwächen aktueller Produkte und Ansatzpunkte für Produktinnovationen zu identifizieren. Der Beitrag stellt ein Konzept zur Auswertung von Lebenszyklusdaten in diesem Sinne vor und beschreibt, welche Teilschritte für das automatisierte Zusammenführen, Vorverarbeiten und Analysieren der Daten erforderlich sind. Dabei wird insbesondere die Klassifikation von Fehlerbeschreibungen erläutert.

Softwarewerkzeug, Lebenszyklus, Datenanalyse, Data-Mining, Wissensbereitstellung

Fahrerlose Transportsysteme (FTS) bestehen grundsätzlich aus einer Leitsteuerung, einem Kommunikationssystem und den Fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF). Die Steuerung des FTS hat die Aufgabe, einen Transportauftrag durchzuführen, sobald dieser von einem übergeordneten System erteilt wird. Der Transportauftrag wird von der FTS-Steuerung in eine tatsächliche Bewegung des FTF umgesetzt. Die Anzahl der FTF variiert dabei zwischen einigen wenigen bis hin zu 100 FTF. Durch die hohe Anzahl von FTF wird die Wahrscheinlichkeit von Behinderungen im Streckennetz erhöht. Heutige zentrale FTS-Steuerungen berücksichtigen die entstehenden dynamischen Verkehrssituationen nur unzureichend und sind im Hinblick auf Veränderungen und Störungen zu wenig flexibel und robust.

FTS, Dezentrale Steuerung, Fahrerlose Transportsysteme

Durch den Einsatz von Temperiersystemen in Spritzgießwerkzeugen wird die Reduzierung der Zykluszeit und die Erhöhung der Formteilqualität angestrebt. Neue Fertigungsverfahren wie das selektive Laserschmelzen ermöglichen den schichtweisen Aufbau von Temperiereinsätzen und erlauben die freie Gestaltung von Temperiersystemen nah an der Formteilgeometrie. Mit diesen konturnahen Temperiersystemen können z. B. die Zykluszeiten reduziert werden. Die Freiheitsgrade bei der Auslegung von Temperierkreisläufen steigen mit den neuen Fertigungsverfahren jedoch, was die manuelle Auslegung erschwert und die Simulationszeiten verlängert. Methoden zur dreidimensionalen Auslegung von konturnahen Temperiersystemen unter Berücksichtigung von Geometrie- und Prozessparametern sind derzeit nicht verfügbar. Unterstützung bietet eine neuartige Software, die die Kanäle konturnah auslegt und dadurch die Formteilqualität und die Zykluszeit bei minimiertem Konstruktionsaufwand verbessert.

Spritzgießen, konturnahe Temperiersysteme, Auslegung, naturanaloge Verfahren

Das wirtschaftliche Wachstum in Deutschland und Europa sichert Arbeitsplätze und Wohlstand. Doch sind die Auswirkungen für unsere Umwelt häufig negativ. Denn, wenn mehr Waren produziert werden und der Konsum zunimmt, steigen auch das Verkehrsaufkommen und damit die Treibhausgasemissionen. Um diese Emissionen so gering wie möglich zu halten, ist das erklärte Ziel die Verlagerung der Warentransporte vom Straßenverkehr auf die Schiene. Vor diesem Hintergrund bereiten sich viele Anschlussbahnhöfe auf steigende Umschlagszahlen vor. Zu den bisher ungelösten Fragestellungen gehört unter anderem auch die Maximierung der Durchsatzleistung. Um diese Frage zu beantworten, hat das IPH für seine Kunden ein innovatives, ereignisdiskretes Modell in Form einer Materialflusssimulation auf Basis der Software Plant Simulation entwickelt.

Anschlussbahnhof, Simulationsmodell, Materialflusssimulation

Gesamtziel des Vorhabens war die Entwicklung einer Methode zur automatisierten CAD-Modellerstellung und Kostenkalkulation von Folgeverbundwerkzeugen. Die Methode sollte zum einen die automatisierte Erstellung eines CAD-Modells des Werkzeugs auf Basis eines Streifenbildes ermöglichen. Dazu sollten die Werkzeuge modularisiert und die Wechselwirkungen der einzelnen Module auf die Werkzeugkonstruktion in Regeln abgebildet werden. Die Regeln sollten anschließend die automatisierte CAD-Modellerstellung ermöglichen. Zum anderen sollte eine Verknüpfung der CAD-Modelle mit einer automatisierten Kostenkalkulation und -überwachung erfolgen. Grundlage der Kostenkalkulation und -überwachung waren die CAD-Modelle des Werkzeugs und die eingeführten Standardprozesse in der Werkzeugproduktion.

Künstliche Intelligenz, Werkzeugbau, Herstellkostenermittlung, Produktkonfiguration, CAD-Automation

Ein Ausfall einer Windenergieanlage (WEA) zieht hohe Ausfallkosten nach sich. Je zuverlässiger die Prognose des Zustands einzelner Komponenten erfolgt, desto besser kann die Instandhaltung geplant und bspw. in eine Phase mit geringer Windausbeute verlegt werden. Weiterhin können sich anbahnende Ausfälle frühzeitig erkannt und damit vermieden werden. Im Rahmen des Projekts „SteigProg“ wurden Data Mining-Algorithmen auf ihre Eignung zur Zustandsprognose bei Windenergieanlagen untersucht. Durch eine verbesserte Zustandsprognose kann ein Beitrag für einen wirtschaftlicheren Betrieb von WEA geleistet werden. Messbare Einsparungen ergeben sich durch die Minimierung von Ausfallzeiten, eine bessere Planbarkeit und die Verkürzung von Instandhaltungseinsätzen.

Zustandsprognose, Windenergieanlage

Innovative Entwicklungen resultieren oftmals aus dem Wissen, das im Lebenszyklus vorhandener Produkte erzeugt wird. Diesem Ansatz folgend entwickeln Ingenieure des IPH in einem aktuellen Forschungsprojekt Methoden und Werkzeuge zur Akquisition und Nutzung von Wissen aus dem gesamten Produktlebenszyklus.

Produktlebenszyklus, Wissensmanagement

Eine zentrale Steuerung von Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) wird den Anforderungen einer wandlungsfähigen Produktion nicht mehr gerecht. Mit Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz kann eine Steuerung dezentralisiert und flexibilisiert werden. Die Aufgaben der zentralen Steuerung können auf diesem Wege auf verschiedene Entitäten im System verteilt und ihre Komplexität verringert werden. Der vorliegende Artikel befasst sich mit der Dezentralisierung einer FTS-Steuerung. Die Schwerpunkte liegen auf der Auftragsvergabe, der Routenfindung sowie der Konfliktlösung.

FTS, Dezentrale Steuerung, Fahrerlose Transportsysteme

Bei Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) zeichnet sich ein Trend in Richtung intelligenter, dezentraler Systeme ab. Hierbei spielen die sogenannten Agententechnologien, die ursprünglich aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz kommen eine wichtige Rolle. Agenten sind autonome Einheiten, die anhand vorgegebener Regeln selbstständig Entscheidungen treffen. Aufgaben in einem FTS wie z. B. die Vergabe von Transportaufträgen oder die Wegefindung, können also durch bestimmte Verhaltensmuster der Agenten abgebildet werden. Gemeinsam mit dem IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover erarbeiten die Wissenschaftler des OFFIS ein Gesamtkonzept für die dezentrale Selbststeuerung von FTS.

FTS, Dezentrale Steuerung, Fahrerlose Transportsysteme

Die Energiewende ist beschlossene Sache. Doch um den Energiebedarf zu stillen, sind auch im Bereich der regenerativen Energien weitere Entwicklungen erforderlich. Ingenieure des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) haben in zwei Forschungsprojekten untersucht, wie sich die Effizienz von Windkraftanlagen steigern lässt.

XXL-Produkte, großskalige Produkte, Windenergie, Leichtbau, Data Mining

Die Auslegung einer Stadienfolge für einen Schmiedeprozess ist vom Erfahrungswissen des Konstrukteurs abhängig. Ziel der Vorformoptimierung ist die Auslegung einer Stadienfolge retrograd von der Fertig- zur Vorform unter Voraussetzung einer vollständigen und faltenfreien Ausformung der Formen. Im dem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der eine solche Auslegung der Vorform unter Kopplung von Umformsimulationen auf Basis der Finiten Elemente mit einem Evolutionären Optimierungsalgorithmus erreicht.

Schmieden, Genetische Algorithmen, Vorformoptimierung

Bei Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) geht der Trend von zentraler Steuerung zur Dezentralisierung. Immer häufiger wird in diesem Umfeld der Begriff des Agenten verwendet. Dabei sind die Agenten keine Geheimdienst- oder Versicherungsagenten, sondern Softwareagenten. Softwareagenten sind autonome Einheiten, die anhand vorgegebener Regeln selbständig Entscheidungen treffen und so zur dezentralen Steuerung beitragen. Bisherige dezentrale Lösungskonzepte sind nicht konsequent dezentral – die Fahrzeuge nutzen eine gemeinsame Topologie (z.B. ein festes Streckennetz) oder werden zentral gesteuert. Gemeinsam mit dem "OFFIS - Institut für Informatik" entwickeln die Wissenschaftler des IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH ein Gesamtkonzept für die dezentrale Selbststeuerung von FTS.

FTS, Dezentrale Steuerung, Fahrerlose Transportsysteme

Wirtschaftlichkeit und Qualität sind nach wie vor entscheidende Wettbewerbsfaktoren im produzierenden Gewerbe. Hochwertige Teile mit gleichbleibender Qualität zu geringeren Kosten zu liefen – diese Herausforderung besteht auch im Spritzgießen. Unterstützung biete eine neuartige Software, die die Kanäle konturnah auslegt und dadurch due die Formteilequalität und die Zykluszeit bei minimierten Konstruktionsaufwand verbessert

Spritzguss, Temperaturführung, Softwareentwicklung

Formteilqualität und Zykluszeiten werden bei Spritzgießprozessen durch das Temperiersystem im Werkzeug gesteuert. Bisher legen erfahrene Konstrukteure manuell konturnahe Temperiersysteme aus, um sie dann iterativ und versuchsbasiert zu simulieren. In dem vorliegenden Artikel wird eine Methode zur automatisierten Temperiersystemauslegung vorgestellt. In der Methode sind naturanaloge Verfahren verknüpft, die den Konstruktionsprozess beschleunigen und die Wirtschaftlichkeit des Spritzgießprozesses verbessern.

Spritzgießen, konturnahe Temperiersysteme, Auslegung, naturanaloge Verfahren

Wirtschaftlichkeit und Qualität sind nach wie vor entscheidende Wettbewerbsfaktoren im produzierenden Gewerbe. Hochwertige Teile mit gleichbleibender Qualität zu geringeren Kosten zu liefern – diese Herausforderung besteht z. B. auch beim Spritzgießen. Unterstützung bietet eine neuartige Software, die die Kanäle konturnah auslegt und dadurch die Formteilqualität und die Zykluszeit bei minimiertem Konstruktionsaufwand verbessert.

Temperierkanalauslegung, Spritzgießen, Wirtschaftlichkeit und Qualität

Wirtschaftlichkeit und Qualität sind nach wie vor entscheidende Wettbewerbsfaktoren im produzierenden Gewerbe. So steht auch das Spritzgießen vor der Herausforderung, hochwertige Teile mit gleichbleibender Qualität zu geringeren Kosten zu liefern. Unterstützung dafür liefert eine neuartige Software zur automatischen und konturnahen Temperierkanalauslegung mittels künstlicher Intelligenz, die das IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH zusammen mit mehreren Unternehmen entwickelt.

Temperierkanalauslegung, Spritzgießen, Wirtschaftlichkeit und Qualität

Ziel ist die Entwicklung einer funktionsbasierten Methode zur Unterstützung der Angebotsplanung im Spritzgießwerkzeugbau. Bei Werkzeugen und Formen geht man davon aus, dass diese zwar Unikate sind, die Werkzeugfunktionen aber wiederkehrend sind. Mögliche Nachkalkulationen werden in der Regel erfasst und können mit der funktionsbasierten Angebotskalkulation besser für die Angebotskalkulation genutzt werden. Die Methoden der Ähnlichkeitssuche helfen bei der Vorhersage und bei der genauen Ermittlung des Herstellaufwandes eines Werkzeuges. Zur Validierung des Konzeptes mit Realdaten wird der Software-Demonstrator mit vorhandenen Nachkalkulations-Tools verknüpft und konzeptionell auf weitere Unikatprodukte übertragen.

Angebotsplanung, funktionsbasierte Methode, Spritzgießwerkzeugbau

In dem Vortrag wurde das IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH mit seinen drei Arbeitsgebieten Umformtechnik, Logistik und Automatisierungstechnik vorgestellt. Forschungs- und Beratungsschwerpunkte des Instituts wurden an Praxisbeispielen diskutiert. Außerdem wurden Lebenszykluskosten von Werkzeugen und Formen diskutiert sowie Methoden zur Prognose der Lebenszykluskosten vorgestellt.

Werkzeug- und Formenbau, Lebenszykluskosten, Forschung und Entwicklung

Blechverarbeitende Werkzeuge verursachen während ihrer Nutzungsphase bis zu 70 % der eigenen Lebenszykluskosten. In der Regel werden sie heutzutage jedoch nur auf Basis ihres Einkaufspreises beschafft. Das IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH hat eine Methode entwickelt, mit der die Lebenszykluskosten von diesen Werkzeugen bereits während der Planung wissensbasiert prognostiziert und berücksichtigt werden können.

Kalkulation, Lebenszykluskosten, Werkzeugbau

Infolge der zunehmenden Globalisierung im Beschaffungswesen ergibt sich ein verschärfter Wettbewerb für produzierende Unternehmen. Im Bereich der Blechumformung werden Betriebe daher auch in Zukunft gefordert sein, qualitativ einwandfreie Produkte mit kurzer Lieferzeit bei hoher Termintreue und möglichst geringen Herstellkosten zu produzieren. Vor diesem Hintergrund ist es erforderlich, dass blechumformende Unternehmen ihre Produktionsabläufe sowohl technisch als auch organisatorisch auf einem qualitativ hohen Niveau beherrschen. Ob bestimmte Zielgrößen erreicht werden, wird signifikant durch Technologieentscheidungen beeinflusst, da der Unternehmens-erfolg von diesen Unternehmen maßgeblich durch die Leistungsfähigkeit und Art der Nutzung der eingesetzten Anlagen bestimmt wird. Diese Anlagen stellen komplexe Systeme dar: Das Wissen über Störungen und die dazu passenden Abhilfemaßnahmen erreicht einen hohen Komplexitätsgrad, so dass eine effiziente Verwaltung und Aufnahme dieses Wissens Rechnerunterstützung erfordert.

Blechumformung, Erfahrungsrückgewinnung, Anlageneffektivität

Auf Grund der Komplexität und des Unikatcharakters von Werkzeugen und Formen erfolgen individuelle Kalkulationen und zugleich verbindliche Angebote auf Basis von Kundenanforderungen und meist unzureichenden Produktinformationen. Zunehmend finden dabei kommerzielle Softwarepakete Verwendung. Dennoch ist die Unterstützung bei der Angebotserstellung weiterhin ungenügend. Das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH entwickelt eine Methode, die basierend auf einer funktionsorientierten Werkzeugstrukturierung und dem Wissen über bereits produzierte Werkzeuge eine präzise, aufwandsarme und transparente Angebotskalkulation ermöglicht.

Angebotsplanung, funktionsbasierte Methode, Spritzgießwerkzeugbau

Um Preisangebote für komplexe Unikatprodukte wie Spritzgießwerkzeuge abgeben zu können, werden zunächst die Herstellkosten und -zeiten der jeweiligen Einzelteile und Baugruppen abgeschätzt. Meist orientieren sich die Angebotsplaner dabei an ähnlichen Werkzeugen, die bereits hergestellt wurden. Dieser recht zweckmäßige Weg erfordert aber viel Erfahrung; zudem ist er meist zeitaufwändig und fehleranfällig. Schneller und kostengenauer ist eine ähnlichkeitsbasierte, funktionsgestützte Methode zur Angebotsplanung.

Angebotsplanung, funktionsbasierte Methode, Spritzgießwerkzeugbau