Co-Creation Lab Fabrik der Zukunft

Co-Creation Lab Fabrik der Zukunft

Die Realisierung von Industrie 4.0-Szenarien ermöglicht eine effektive und effiziente Fertigung von kundenspezifischen Kleinserien und Einzelaufträgen. In einer derart gestalteten Umgebung werden intelligente Werkstücke und Maschinen den Prozess steuern, miteinander kommunizieren und sich eigenständig durch die Fertigung bewegen.

Das Co-Creation Lab Fabrik der Zukunft bündelt die Potentiale des Transferverbunds Saxony5 und seiner Partner für die Entwicklung dafür notwendiger Prozessinnovationen. Das Co-Creation Lab fokussiert auf die Industrie 4.0-Themenbereiche: Smart Factory, Smart Operations, Smart Products, Data-driven Services, Mitarbeiter und Digital Leadership. In der interdisziplinären Forschungsumgebung werden in Zusammenarbeit mit Industriepartnern Konzepte und Demonstratoren für die Digitalisierung der Fertigung und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen erarbeitet.

Flyer Fabrik der Zukunft

Flyer Mechatronik Master

Projekte im Co-Creation Lab

Im Projekt wurde ein Funktionsmuster zur funkbasierten Ansteuerung und Überwachung eines Spannsystems entwickelt und realisiert. Es ist mit diesem Demonstrator möglich, über eine stationäre SPS das Öffnen und Schließen mit variablen Geschwindigkeiten anzusteuern sowie die Spannkraft, den Ladezustand des Akkus sowie das Hauptrelais zu überwachen und eine "Leerfahrt" zu erkennen.

Ziel des Projektes war die Erarbeitung eines Demonstrators zur automatischen Erfassung von Prozessparametern und die Entwicklung eines Algorithmus zur systematischen Erkennung von Prozessanomalitäten.

Das konkrete Ziel dieses Vorhabens ist es, ein ganzheitliches KI-Labor für die modernen Methoden des Condition-Monitoring zu errichten. Hierfür wird eine innovative Umgebung für die umfassende Bearbeitung von Problemen des maschinellen Lernens mittels etablierter Herangehensweisen aus den Gebieten des Software Engineering sowie des Scientific Computing erstellt. Ferner ist es das Ziel, die anwendungsbezogene Forschung im Bereich des maschinellen Lernens mittels sogenannter Neuronalen Tensorformate neu zu befruchten. Das im Projekt angestrebte Konzept stellt einen hybriden Ansatz aus Finite-Elemente-Methode, realer Messdatenerfassung und Machine-Learning-Algorithmen dar.

Ziel ist eine Machine-Learning gestützte Sensordatenfusion, die aus einer variablen Anzahl an Messwertaufnehmern eine vollständige Erhebung und Beurteilung des Anlagenzustandes während des Betriebs ermöglicht. Um schon vor dem (kostenintensiven) Auftreten realer Ausfälle die Machine-Learning-Algorithmen entsprechend zu trainieren, sollen diese Algorithmen mit Ergebnissen aus FEM-Analysen vorkonditioniert werden. Unser innovativer Ansatz bei der Darstellung von Hypothesen im Kontext des maschinellen Lernens sind neuronale Tensorformate.

Das Ziel dieses Vorhabens ist es, ein funkbasiertes fahrerloses Transportsystem für die Intralogistik zu entwickeln, welches aufgrund der mittels Tensorformaten erlernten Logik zum einen eine hohe Ausfallsicherheit bietet und zum anderen schnell an neue Aufgabenfelder angepasst werden kann. Technische Basis hierfür soll das mobile Robotersystem Robotino® sein, dass bereits die Grundfunktionalität sowie einen modularen Aufbau sicherstellt. Die Forschungsaufgabe, die sich daraus ableitet setzt sich aus folgenden drei Forschungsschwerpunkten zusammen:

  • Funkbasierte Übertragung der wechselnden Logistikaufgaben, abgeleitet aus dem ERP- System
  • Erarbeitung der virtuellen Lernumgebung sowie hard- und softwaretechnische Umsetzung am realen Demonstrator in der Laborumgebung
  • Erarbeitung des Lernmodells mittels Tensorformaten

Ziel des Projektes besteht in der automatisierten Überwachung der Einhaltung der Prozessvorgaben in einem RFID-geführten Bearbeitungs- und Montageprozess zur Qualitätssicherung. Hierfür wurde ein Allround Vision-Sensor Advanced in eine existierende Demonstrationsfertigungsstrecke mechanisch und softwaretechnisch integriert.

Ziel ist es, eine Methodik zu entwickeln, Maschinen und Anlagen als digitalen Zwilling in der Virtuellen Realität abzubilden und somit die Möglichkeit zu eröffnen, den Entwurf und die Erprobung von Steuerungen im Virtuellen durchzuführen. Hierfür soll die Demonstratoranlage im VR- Labor der WHZ abgebildet werden und somit die zukünftige Maschinen- und Anlagenentwicklung durch die Möglichkeiten der Virtuellen Realität auf ein höheres Niveau zu heben. Perspektivisch soll den jeweiligen Entscheidungsträgern eine Anlage demonstriert werden können, die im Virtuellen Teile in realer Größe fertigt. Als weiteres Ziel gilt es zu untersuchen, welche derzeitigen Schnittstellen zur späteren realen Fertigung notwendig und geeignet sind, um das virtuelle Modell für die interaktive Abfrage von Maschinen- und Anlagenzuständen zu nutzen.

Geräte und Ausstattung

Ansprechpartnerin an der WHZ:

Transferbeauftragte Dr. Marina Domschke 
marina.domschke[at]fh-zwickau.de
0375-536 1740

Expertenwissen für die Fabrik der Zukunft