Nachrichten

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.

Analyse der Effekte von Werkerassistenzsystemen auf die Leistungsfähigkeit manueller Montagesysteme – Dissertation von Dr.-Ing. Thimo Keller

Ein Jahr nach Start des Darmstädter Kompetenzzentrums für Arbeit und Künstliche Intelligenz (KompAKI), dessen Leitung im August von Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich übernommen wurde, gibt es in einigen Teilprojekten bereits weitreichende Fortschritte. Gemeinsam mit elf Instituten der TU Darmstadt und der Hochschule Darmstadt sowie acht Unternehmen und sieben Multiplikatoren sind MitarbeiterInnen unterschiedlicher Forschungsgruppen des PTW an insgesamt sieben der elf Entwicklungs- und Pilotprojekten beteiligt. Das Kompetenzzentrum für Arbeit und Künstliche Intelligenz (KompAKI) in Darmstadt zielt darauf ab, Potentiale einer menschengerechten Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI) zu untersuchen und zu erschließen. Hierfür werden u.a. Ansätze kooperativer KIs erforscht sowie neue Methoden entwickelt, um die Arbeit in KI-unterstützten Arbeitssystemen zu bewerten. KompAKI verfolgt einen zweiteiligen Ansatz: Zunächst werden in sechs Entwicklungsprojekten die Potentiale von KI in der Arbeitswelt im Rahmen unterschiedlicher Themenfelder untersucht. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend in fünf Pilotprojekten gemeinsam mit den Industriepartnern des Projekts validiert. Die Ergebnisse aller Teilprojekte werden nach deren Abschluss für einen Transfer in Lehre und Praxis aufbereitet. Mit dem Start des Projekts im Oktober 2020 begann auch für einige PTW-Mitarbeiter*Innen die Arbeit an ersten Entwicklungs- und Pilotprojekten. Neben der Entwicklung einer Methodik zur Identifikation von KI-Bedarfen in Entwicklungsprojekt 1 konnte eine umfangreiche Liste möglicher KI-Use Cases erstellt werden. Diese wird zu Beginn des Jahres 2022 auf der Projekthomepage veröffentlicht und kann im weiteren Verlauf als Inspiration für verschiedene Anwendungsfälle zur Deckung identifizierter KI-Bedarfe eingesetzt werden. In Pilotprojekt 1, welches die Erkenntnisse des ersten Entwicklungsprojektes nutzt, konnte die entwickelte Methodik zur Bedarfsidentifizierung bereits bei zwei Partnerunternehmen angewandt und validiert werden. In diesem Zuge entstanden Use Cases zum Einsatz von KI in digitalen Assistenzsystemen, deren Implementierung Bestandteil zukünftiger Arbeitspakete sein wird. Erste Ergebnisse zeigten sich ebenfalls in Entwicklungsprojekt 2, welches den Fokus auf die Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle legt. Hierbei wurde durch Auswertung bestehender Geschäftsmodelle eine Taxonomie entwickelt, um unterschiedliche Geschäftsmodellansätze zu systematisieren und vergleichbar zu machen. Weiterhin wurden im Rahmen von Unternehmensbefragungen Erkenntnisse zur Zahlungsbereitschaft für KI-basierte Dienstleistungen gesammelt. Der Konferenzbeitrag zu den Ergebnissen dieses Teilprojekts wird im kommenden Jahr auf der Projekthomepage veröffentlicht. Das ebenfalls zu Beginn von KompAKI gestartete Pilotprojekt 3 behandelt den Einsatz von KI in der Qualitätssicherung. Hier steht der Paradigmenwechsel von der klassischen Post-Prozess statistischen Prozesskontrolle hin zur KI-basierten In-Prozessüberwachung mit Hilfe von Deep Learning im Fokus. Die Ergebnisse dieses Pilotprojekts resultieren in einem Demonstrator, der im Jahr 2022 in der Prozesslernfabrik CiP fertiggestellt wird. Neben den fünf bereits laufenden Teilprojekten werden im kommenden Jahr auch die letzten drei Pilotprojekte unter Beteiligung von PTW Mitarbeiter*Innen starten. Diese werden sich unter anderem mit dem Einsatz von KI im Kontext von Wertstromanalysen, Geschäftsmodellen sowie User Interfaces bei Werkzeugmaschinen befassen.

Mit Start zum 01. Oktober 2020 nahm das Verbundprojekt „Kompetenzzentrum für Arbeit und Künstliche Intelligenz im Rhein-Main Gebiet“ (KompAKI) unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr.-Ing. Ralph Bruder (IAD) seine Arbeit auf. Aufgrund seiner Berufung als Präsident an die Universität Oldenburg hat Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich (PTW) zum 01. August 2021 die Rolle des kommissarischen Leiters übernommen.

Um stetige Effektivitäts- und Qualitätssteigerungen zu gewährleisten und entstehende Datenmengen gezielt nutzen zu können, werden Produktionsanlagen vermehrt mit Informations- und Kommunikationstechnologien sowie neuartigen Analysealgorithmen verknüpft.

Das neue Kompetenzzentrum für Arbeit und künstliche Intelligenz (KompAKI) an der TU Darmstadt zielt darauf ab, Potentiale einer menschengerechten Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) zu untersuchen und zu erschließen. Hierfür werden u.a. Ansätze einer kooperativen KI erforscht sowie neue Methoden entwickelt, um die Arbeit in KI-unterstützten Arbeitssystemen zu bewerten. Die Erkenntnisse aus den genannten Themenfeldern werden in Pilotprojekten mit Unternehmen angewendet und erprobt. Ein mögliches Anwendungsfeld von KI ist im Bild aufgezeigt. Nach einem Praxistest werden die Erkenntnisse systematisiert und methodisch aufbereitet, so dass sie für die Ausbildung von Studierenden und den Transfer in die unternehmerische Praxis zur Verfügung stehen. Das Projekt KompAKI startete am 01.10.2020 mit einer Gesamtlaufzeit von 5 Jahren und verfolgt einen zweiteiligen Ansatz: Zunächst werden in Forschungs- und Entwicklungsprojekten die Potentiale von KI in der Arbeitswelt in sechs Themenfeldern untersucht. Dies erfolgt in einem Konsortium aus Fachgebieten der TU Darmstadt und der Hochschule Darmstadt. Anschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse in fünf Pilotprojekten gemeinsam mit Industriepartnern validiert und so mit den Erfordernissen der regionalen Unternehmen abgeglichen. Die Gesamtprojektleitung liegt, aufgrund der Ausrichtung auf die Arbeitsforschung, beim Institut für Arbeitswissenschaften der TU Darmstadt. Das PTW ist innerhalb des Projekts v.a. in den Pilotprojekten und damit der praxisorientierten Umsetzung federführend. Folgende Einsatzbereiche von KI werden durch das PTW untersucht: • KI-unterstützte digitale Assistenzsysteme • KI-basierte Interfaces von Werkzeugmaschinen • KI in der Qualitätssicherung • KI-unterstützte Werstromanalyse • Datenbasierte Geschäftsmodelle und KI Um den Wissenstransfer in Lehre und Praxis sicherzustellen wird während der Laufzeit von KompAKI u.a.: • eine Transferplattform etabliert, um Unternehmen, die an KI-Anwendungen interessiert sind, an Softwareunternehmen zu vermitteln. • eine eigenständige und unabhängige Anlaufstelle für Unternehmen, Sozialpartner, Verbände und die Politik eingerichtet. • mittelfristig ein Studienschwerpunkt „Arbeit und KI“ eingerichtet, wobei kurzfristig die gewonnen Erkenntnisse in die Lehre der beteiligten Fachgebiete einfließen. • ein Zertifikatlehrgang für die Industrie entwickelt und angeboten. Langfristig verfolgt KompAKI die Ausgründung einer Transferstelle um eine Verstetigung über die Laufzeit hinaus zu etablieren.

In der Beiratssitzung des Projekts „ArePron“ standen nach der ersten Produktionswoche im Sommer 2019 weitere Umsetzungen und Erkenntnisse der zweiten Produktionswoche im Juli 2020 im Fokus. Die Berechnung des CO2-Fußabdrucks eines Produkts bei der Maul GmbH für die Pulverbeschichtungsanlage zeigt die Praktikabilität der Methode und stellt eine wichtige Basis für die CO2-Neutralität der Produktion dar. Nach der Implementierung passte das DiK die IoT-Plattform durch weitere Programmierung so an, dass, es in der zweiten Produktionswoche als „Nachhaltigkeitsplattform“ eingesetzt werden konnte. Die Schnittstellen zu etablierten Unternehmensplattformen gilt es zum Einsatz in der industriellen Praxis weiter auszugestalten. Mit der ökobilanziellen Modellierung auf den Ebenen Produktionssystem, Maschine und Prozess beschäftigte sich das SuR und stellte wesentliche Treiber der Wirkungskategorie Klimawandel heraus. Das PTW analysierte durch die Auswertung der Traceability-Zeitdaten mit Process Mining die Prozesseinhaltung sowie den Einfluss von Liegezeiten auf die Gesamtdurchlaufzeit. Zudem wurde gezeigt, wie Traceability-Zeitdaten in Kombination mit Ergebnissen der analysierten Ressourcenaufwendungen je Maschine für die PPS unter Berücksichtigung der Zielgrößen Ressourceneffizienz, Zeit und Kosten genutzt werden können. Der Vortrag der Weiss Umwelttechnik GmbH zur PPS-Logik zeigte auf, mit welchen Maßnahmen das Thema Ressourceneffizienz in der industriellen Praxis etabliert werden kann.