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Darmstadt als neues Kompetenzzentrum für Arbeit und künstliche Intelligenz
19.11.2020
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.
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Beyond Pareto – how to get more out of your quality data and use in operations
17.11.2020
Pareto (chart) is a great tool to identify top issues in any domain. It is especially used to identify quality issues in production processes. However, in many quality applications errors occur in different forms and time frames: • Some errors occur sporadic, i.e. only occasionally • Some errors show a clear trend over the last days or weeks • Others are critical in terms of total numbers. The EIT IVE project uses data analytics to address this issue and highlight errors that “fly under the pareto radar”. The following parameters are calculated from rework data sets: • Frequency of occurrence • Trend • Infrequency (sporadic) • Time effort for rework To make the results available in operations, an overall error score is calculated and displayed to operators in rework and in line. This helps identify critical quality issues that lead to rework efforts and thus reduce these efforts. To learn more follow us on Social Media or visit our web sites: Magna, MAN, SFM Systems, PTW TU Darmstadt.
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Erste virtuelle Industriebeiratssitzung im Transferprojekt ArePron
22.09.2020
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.
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Projekt ArePron – Agiles ressourceneffizientes Produktionsnetzwerk
14.09.2020
Für produzierende Unternehmen gewinnen die Themen Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz zunehmend an Bedeutung. Häufig mangelt es jedoch an einem Vorgehen zur Adressierung des Themas und einer Datengrundlage, die eine Übersicht über den Ressourceneinsatz und die Zuordnung der Verbräuche auf das hergestellte Produkt ermöglicht.