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1. Projektsitzung in der ETA-Fabrik erfolgreich durchgeführt

Das Thema Energieeffizienz spielt in der Produktionsindustrie in Deutschland eine immer größere Rolle. Im Rahmen des Projekts Endi-QM wurde ein großes Potenzial identifiziert, den Primärenergieverbrauch beim hybriden

„Pay-per-Stress“ schafft die Grundlage für innovative Bezahlmodelle im Maschinenbau

Nach dreijähriger Bearbeitung wurde das Forschungsprojekt „Pay-per-Stress“ im Juli 2022 erfolgreich abgeschlossen. Ziel des Projektes war die Gestaltung eines fairen Leasingmodells für Werkzeugmaschinen, bei dem die Belastungen während der Fertigungsprozesse ausschlaggebend für die resultierende Leasingrate sind. Informationen über das Projektvorgehen sowie die Zielerreichung lesen Sie im nachfolgenden Artikel.

Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg in die Praxis

Unternehmen haben die Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) erkannt: Auf dem Anwendertag KI.produktiv 2022 versammelten sich Führungskräfte und Beschäftigte aus Industrie und Mittelstand im Darmstadtium sowie an der Lichtwiese der TU Darmstadt. Der Tag drehte sich stets um Fragestellungen zur konkreten Anwendung: Wie erkenne ich, ob ich KI sinnvoll in meinem Unternehmen einsetzen kann? Wie helfe ich meinen Mitarbeitenden bei den Veränderungsprozessen? Für Prof. Metternich ergab sich die Veranstaltung aus dem bereits vorhandenen Knowhow in Darmstadt ganz selbstverständlich: „In Darmstadt haben wir gleich zwei starke Projekte, die sich mit künstlicher Intelligenz auseinandersetzen: Das @Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt und das @Kompetenzzentrum Arbeit und KI. Ziel beider Zentren ist es, den Mittelstand bei der digitalen Transformation kostenfrei zu unterstützen. Uns wurde schnell klar, dass wir etwas Großes auf die Beine stellen können, wenn sich beide zusammentun und ihre Angebote für diesen Tag bündeln.“

Von prädiktiver Qualitätssicherung zur Closed-Loop Qualitätskontrolle

Laserschweißen nimmt in vielen Industriezweigen eine wesentliche Rolle beim Fügen von Bauteilen ein. Insbesondere die Möglichkeit, Fügeprozesse kontaktlos umzusetzen, bietet erhebliche Vorteile. Im Rahmen des Projekts „KI-ProLaser“ erforschen das PTW sowie die Industriepartner Audi, Laserline, Automation W+R sowie DIA-die.interaktiven die Möglichkeiten, den Laserschweißprozess mittels künstlicher Intelligenz zu optimieren. Konkret besteht das Ziel darin, zerstörende Prüfungen von Schweißnähten durch datenbasierte Qualitätsprognosen zu ersetzen. Ermöglicht werden diese durch ein Set komplementärer Sensoren, die ein möglichst detailliertes Daten-Abbild des Schweißprozesses erzeugen. Die aufgezeichneten Signale werden dann mittels maschineller Lernverfahren verarbeitet und liefern die Prognose, ob die Schweißnaht „i.O.“ oder „n.i.O.“ werden wird. Diese Prognose soll anschließend zur Rücksteuerung des Laser-Systems genutzt werden, um „n.i.O.-Nähten“ vorzubeugen. Zum Versuchsauftakt besichtigte das Projektteam den Versuchsaufbau bei Audi in Ingolstadt, um die nächsten Schritte zu planen. Für weitere Informationen besuchen Sie: https://www.ptw.tu-darmstadt.de/forschung_ptw/mip/projekte_mip/ki_prolaser/index.de.jsp

2nd International SEA4DQ workshop co-organized by PTW

Researchers from PTW co-organized the 2nd International Workshop on Software Engineering and AI for Data Quality (http://sea4dq.github.io) along with researchers from SINTEF Digital. The workshop was held on the 17th of November at the ESEC/FSE conference in Singapore. We greatly appreciate the financial support from the H2020 project InterQ (https://interq-project.eu/) that allowed us to create an international and cross-disciplinary platform to discuss automation to verify and improve data quality and develop reliable machine learning applications in the broad context of cyber-physical systems.

Erstes Treffen in Darmstadt auf dem Campus Lichtwiese

Am 14.10.2022 fand das erste Beiratstreffen zum Projekt Plattform dataPro statt. Den Industriebeiräten des Projektes wurde der aktuelle Projektstand vorgestellt und die entwickelten Demonstratoren vorgeführt. In den Diskussionsrunden gab der Beirat wertvolle Anregungen für die weiteren Projektphasen. Das vom Land Hessen über die Förderline Distr@l geförderte Projekt hat zum Ziel, eine Transferumgebung an den Instituten PTW und PLCM zu implementieren, in der die datengetriebene Produktion vor allem hessischen KMUs nähergebracht werden soll.

Neues begonnenes Forschungsprojekt mit dem PtU: Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion

Mit dem 01. Oktober 2022 durften wir mit dem Demonstrations- und Transfernetzwerk KI in der Produktion (kurz: ProKI) ein neues Forschungsprojekt in Zusammenarbeit mit dem Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU)

Aktuellen Ausgabe der Universitätszeitung hoch³

Die Lernfabriken CiP, ETA und FlowFactory des PTW wurden in der aktuellen Ausgabe der Universitätszeitung hoch³ der Technische Universität Darmstadt vorgestellt. Viel Spaß beim Lesen!

Kongress in Darmstadt zeigt: KI ist auf dem Weg in die Praxis

Unternehmen haben die Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) erkannt: Auf dem Anwendertag KI.produktiv 2022 versammelten sich Führungskräfte und Beschäftigte aus Industrie und Mittelstand im darmstadtium sowie an der Lichtwiese der TU Darmstadt. Der Tag drehte sich stets um die konkrete Anwendung: Wie erkenne ich, ob ich KI sinnvoll in meinem Unternehmen einsetzen kann? Wie helfe ich meinen Mitarbeitenden bei den Veränderungsprozessen? Welche neuen Geschäftsmodelle winken dem Mittelstand? Welche Expertise brauche ich oder meine Beschäftigten?

Digitaler nachhaltiger Produktentstehungsprozess

Das im Juli 2021 gestartet Projekt „DiNaPro“ hat das Ziel, einen integralen Digitalen Zwilling zur Optimierung der ökologischen Nachhaltigkeit entlang des Produktlebenszyklus zu entwickeln.

Online teilnehmen: Anwendertag KI.produktiv 2022 am 19. September 2022 | Teilnahme kostenfrei!

Welche Rolle kann Künstliche Intelligenz für Ihr Unternehmen spielen? Welche Erfolgsbeispiele des KI-Einsatzes gibt es schon? Wie können auch Sie Zugang zu dieser Schlüsseltechnologie finden?

Energieeffizienz durch intelligentes in-Prozess Quality Monitoring | Endi-QM

Wachsende Anforderungen an die Energieeffizienz und die Reduktion von CO2-Emissionen bei der industriellen Produktion stellen immer größere Herausforderungen für Unternehmen dar. Um das im Klimaschutzgesetz verankerte Ziel zu erreichen, bis zum Jahr 2045 klimaneutral zu sein, müssen die Produktionsunternehmen zunehmend mehr Verantwortung übernehmen. In diesem Zusammenhang ist die kunststoffverarbeitende Industrie mit einer jährlichen Produktionsmenge von über 14 Mio. Tonnen in Deutschland von großer Relevanz. Mit einem Jahresumsatz von etwa 61,5 Mrd. € und 322.000 Beschäftigten in 3.037 Betrieben ist sie einer der bedeutendsten Wirtschaftszweige in Deutschland und dabei größtenteils mittelständisch geprägt. Die zunehmende Digitalisierung und der Einsatz von Methoden der Datenanalyse im Zuge von Industrie 4.0 bieten Unternehmen umfangreiche Potenziale, ihre produktionsrelevanten Prozesse energie- und ressourceneffizienter zu gestalten (Siehe Abbildung 1). Das Projekt Endi-QM verfolgt dabei einen intelligenten, voll kontrollierbaren und energieeffizienten Spritzgießprozess.

Entwicklung einer sensorischen Spindel für Werkzeugmaschinen auf Basis von Wälzlagerimpedanzmessungen

Im Förderprojekt „ImpSpin“ (Start: Mai 2022) wird eine durchgängige, digitale Wertschöpfungskette für Werkzeugmaschinen untersucht und entwickelt, welche auf der Digitalisierung der Motorspindel basiert. Hierfür wird eine Motorspindel mit Sensoren zur Messung der elektrischen Impedanz der Spindellager ausgestattet, sodass u. a. Spindelkollisionen und der Zustand der Schmierung überwacht werden können. Das entstehende Ökosystem basiert auf einem durchgängigen Datenkonzept vom Sensor, über das Edge Device bis hin zur Verarbeitung in der Cloud und soll neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Ziel dieser Geschäftsmodelle ist es, für alle Stakeholder die Kosten zu senken, die Qualität zu verbessernund zu einer nachhaltigen Steigerung der Material-, Ressourcen- und Energieeffizienz beizutragen. Das Projektkonsortium besteht neben dem PTW aus den Projektpartnern optiMEAS GmbH, Christ Feinmechanik GmbH & Co. KG, Datron AG und dem Fachgebiet pmd der TU Darmstadt. Ausgangssituation Vor allem kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) erleben Herausforderungen in den aktuellen Krisen durch schwankende Nachfragen, kurze Planungshorizonte und größer werdende technologische Vorsprünge von Großunternehmen mit Blick auf Trendthemen wie Digitalisierung und eine CO2-neutralen Produktion. Gleichzeitig besteht ein hoher Preisdruck bei wachsenden Kundenerwartungen an das Produkt-Service Bündel. In diesem Zuge kommt den F&EAktivitäten eine zentrale Bedeutung zu, um Kunden durch die Kombination innovativer Produkte und Dienstleistungen einen möglichst einzigartigen Nutzen bieten zu können. Das Angebot datenbasierter Funktionen und Services kann hier den Unterschied zu den Mitbewerbern machen. Zielsetzung Ziel des Vorhabens ist es, die Daten entlang der Datenwertschöpfungskette der Werkzeugmaschine zu verarbeiten. Dabei durchlaufen die Daten verschiedene Stufen von der Generierung und Erfassung bis hin zur Informationsbereitstellung für Geschäftsentscheidungen und steigern somit ihren Wert. Das zu entwickelnde Geschäftsmodell ermöglicht es jedem Teilnehmer, Daten bzw. Informationen an einer beliebigen Stelle der Wertschöpfungskette zu nutzen. Gleichzeitig behalten Nutzer und Datenlieferant die volle Kostenkontrolle. Für die Umsetzung werden verschiedene Technologien, wie bspw. eine Abonnementlösung oder eine Abrechnung nach Laufzeit- oder Datenmengen eingesetzt. Das Ertrags- und Kostenmodell zielt auf einen klaren, quantifizierbaren finanziellen Vorteil aller Stakeholder ab. Vorgehensweise Im Laufe des Projektes werden zunächst die konkreten Bedürfnisse der Unternehmen untersucht. Anschließend wird für das digitale Produkt der sensorischen Motorspindel inklusive der Geschäftsmodelle und zugehöriger digitaler Dienstleistungen der Funktionsnachweis auf Systemebene erbracht und validiert. Für den nächsten Schritt der Implementierung des digitalen Produkts in Kundenanwendungen ist insbesondere die Interoperabilität, Datensicherheit und die Zuverlässigkeit essenziell, da im Betrieb bestehende Funktionen nicht negativ beeinflusst werden dürfen. Mit der erfolgreichen Implementierung und Validierung soll das System auf andere Maschinen übertragen werden, um das digitale Produkt zu skalieren.

PTW-Strategietagung 2022 im Kleinwalsertal – ein voller Erfolg!

Nachdem die PTW-Strategietagung Quo Vadis Corona-bedingt in den letzten beiden Jahren in vorwiegend virtuellen Formaten stattgefunden hat, haben wir für 2022 einen neuen Anlauf gestartet, um das Format endlich wieder in Präsenz im Kleinwalsertal in Österreich stattfinden zu lassen. Mit stetigem Blick auf die Corona-Lage veränderten sich dabei unsere Planungsrandbedingungen häufig, sodass sich die Vorbereitung für dieses Jahr besonders herausfordernd gestaltete. Umso mehr freut es uns, dass die Anstrengungen in der Planung von Erfolg gekrönt waren. Quo Vadis hat am PTW Tradition seit über 20 Jahren und verfolgt u. a. die Ziele spannende Einblicke in Unternehmen zu gewinnen, den gruppenübergreifenden Austausch zu stärken und bestimmte strategische Themen zu diskutieren und zu erarbeiten. Zunächst besuchte das PTW-Team am Tag der Anreise TRUMPF in Ditzingen und hat sehr spannende Einblicke in die Smart Factory für flexible Blechbearbeitung wie auch in SYNCHRO – das Lean Management System von TRUMPF – erhalten. Ein ganz besonderer Dank gilt Alexander Kunz und Dr. Philipp Kuske, die den Besuch ermöglicht haben. Auf der Weiterreise in das Kleinwalsertal besuchten wir anschließend Bosch in Blaichach/Immenstadt und haben sehr spannende Einblicke in verschiedenste Bereiche des Bosch-Leitwerks erhalten. Ein ganz besonderer Dank gilt Jochen Kärcher, Dr. Anna Regensburg und Sylke Petzold-Witt, die den Besuch ermöglicht haben. Nach der Ankunft im Darmstädter Haus und gemeinsamen Abendessen standen ab Dienstagmorgen bis Donnerstagnachmittag verschiedene strategische Themen auf der Agenda. Bei überwiegend gutem Wetter konnten die Gruppenarbeiten häufig auch ins Freie rund um das Darmstädter Haus gelegt werden mit einem tollen Bergpanorama im Hintergrund. Natürlich durfte auch Teambuilding, insbesondere nach den über 2 Jahren Corona-bedingter Einschränkungen, nicht fehlen. In diesem Jahr galt es im Rahmen unseres Teambuildingevents Seifenkisten zu bauen, ein dazugehöriges Marketingkonzept zu entwickeln und die Qualität der Seifenkisten in der anschließenden Rallye unter Beweis zu stellen. Dabei sind acht kreative Seifenkisten-Konzepte entstanden mit denen die Pilot:innen und deren Teams in der Rallye mit mehreren Läufen an den Start gegangen sind. Die drei besten Teams wurden im Rahmen der Siegerehrung gekürt und vom gesamten PTW-Team entsprechend gefeiert. Daneben wurde das Programm in der Zeit außerhalb der fest geplanten Agenda individuell mit Wanderungen, Schwimmbadbesuchen, Gesellschaftsspielen und Fahrradtouren oder auch Fußballspielen abwechslungsreich ergänzt. Wir ziehen nach unserer Strategietagung ein durchweg sehr positives Fazit: Quo Vadis 2022 war ein voller Erfolg!

4 erfolgreiche Promotionen in den letzten zwei Monaten

Das PTW gratuliert Amina Ziegenbein, Felix Geßner, Jessica Walther & Adrian Meinhard zur erfolgreichen Verteidigung ihrer Promotion und dankt den Kolleg:Innen für ihre Arbeit am Institut.

Die CPSL – Wissenschaftliche Austausch in Vancouver | Kanada 2022

Wir freuen uns, dass der wissenschaftliche Austausch wieder durch Begegnungen in Präsenz belebt wird! Neben einer Keynote von Prof. Metternich zum Thema #Hochleistungswertstrom sind 6 Mitarbeitende des PTW mit 7 Vorträgen auf der Conference on Production Systems and Logistics (#CPSL) in Vancouver vertreten.

Das 2021 gestartete Forschungsprojekt KI-ProLaser hat zum Ziel die Produktqualität während des Laserschweißprozesses zu erkennen und diese Information zur Echtzeit-Nachregelung zu verwenden. Genutzt wird dazu eine Kombination aus Maschinensteuerungs- und Sensordaten. Nach der Anforderungsanalyse freut sich das Projektteam auf den Einstieg in die Datenanalysephase des Projekts, um den Zusammenhang zwischen Steuerung, Prozess und Qualität datenbasiert zu beschreiben.