Inhalte der Online-Ausgabe 3-2024

Wachstumschancen des Produktionsstandorts Deutschland

J. Schilp – Lehrstuhl für Produktionsinformatik, Universität Augsburg sowie Fraunhofer für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV, Augsburg

Demographie, Digitalisierung und Nachhaltigkeit – diese drei bekannten Herausforderungen müssen gelöst werden, um den Wirtschaftsstandort wieder auf die Erfolgsspur zu bringen. Wertschöpfungserhalt und Produktivitätssteigerung in einer nachhaltigen Produktion sind dabei die zentralen Ziele. Handlungsfelder hinsichtlich der demographischen Entwicklung sind die Automatisierung beziehungweise die Kollaboration mit sozio-technischen Systemen. In der Digitalisierung steht die Nutzung durchgängiger Vernetzungslösungen, Datenanwendungen in souveränen Datenräumen beziehungsweise nutzenorientierte Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Vordergrund. In der Nachhaltigkeit muss die Transformation der industriellen Produktion hin zu einer Kreislaufwirtschaft sozialverträglich und wirtschaftsorientiert vorangetrieben werden. S. 33

Vernetzte Produktion im 3D-Druck

B. Ringel, A. Raber, M. Luber, L. Trauner, G. Schlick, C. Gonnermann, J. Schilp; J. Berlak – Fraunhofe IGCV, Augsburg; software4production GmbH, München

Bei pulverbettbasierten Fertigungsverfahren wird der eingesetzte Pulverwerkstoff nicht vollständig verfestigt. Unverbrauchtes Material kann je nach Zustand wiederverwendet werden. Die Nachverfolgung über die Prozesskette, vor allem in der Multi-Materialfertigung, ist jedoch mit hoher Komplexität verbunden. Ein zugeschnittenes Manufacturing Execution System (MES) soll die behälterspezifische Nachverfolgung ermöglichen. Weiter sollen Maschinenzustands- und Prozessüberwachungsdaten automatisiert den Aufträgen zugeordnet werden. Energieflexibilität steht im Mittelpunkt. S. 34

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-6

Anwendung des Process Data Twin

A. Leinenbach; M. Wagner; F. Oettl; J. Schilp – Universität Augsburg, Lehrstuhl für Produktionsinformatik; Intel Deutschland GmbH, Feldkirchen; MicroStep Europa GmbH, Bad Wörishofen; Fraunhofer IGCV, Augsburg

Der digitale Zwilling wird als virtuelle Abbildung von bestehenden oder entstehenden Produktionsanlagen eingesetzt. Die Nutzung für tiefergreifende Anwendungen erfordert einen datengetriebenen Zwilling basierend auf dynamischen Daten. Hierfür wird der Process Data Twin (PDT) eingeführt und die dafür entwickelte Open-Source-­Technologieumgebung beschrieben. Die Anwendung, seine Mehrwerte sowie weiter­führende Entwicklungsschritte zeigen abschließend die vielfältigen Möglichkeiten des PDT. S. 40

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-12

Kollaborative Fabrikplanung mit Augmented Reality

M. Birkle, B. Voringer, F. Wagner, J. Böck; J. Riegel; O. Bernhard; J. Gaede; S. Dirr – Fraunhofer IGCV, Augsburg; plavis GmbH, Chemnitz; Technische Universität München iwb, Garching; Radiusmedia KG, Bremen; fabplus GmbH, Tapfheim

Die Gestaltung des Fabriklayouts beeinflusst das Arbeitsumfeld der Mitarbeitenden maßgeblich. Eine Berücksichtigung ihres Fachwissens bei Umplanungen kann die Akzeptanz in der Belegschaft fördern und die Qualität der Planungsergebnisse steigern. Augmented Reality bietet das Potenzial einer neuen Form der interdisziplinären Zusammen­arbeit. Durch eine nutzerzentrierte Darstellung relevanter Informationen direkt vor Ort können Verbesserungspotenziale effizienter identifiziert und erfasst werden. S. 46

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-18

Auswahlmethode für bedarfsgerechte Assistenzroboter

A. Lottermoser, S. Parpoulas, S. Zeller, J. Berger – Fraunhofer IGCV, Augsburg

In diesem Beitrag wird eine Methode vorgestellt, wie basierend auf körperlichen Einschränkungen ein geeigneter Assistenzroboter ausgewählt werden kann. Hierzu werden zunächst die Körperfunktionen einer leistungsgewandelten Person mit den Anforderungen an einen Montageprozess verglichen und ermittelt, an welchen Stellen eine Unterstützung erforderlich ist. Für diese Schritte wird daraufhin ein passender Assistenzroboter und je nach Vorliebe der Person die entsprechende Interaktionsform bestimmt. S. 52

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-24

Digitale Arbeitsmodelle und Methoden

M. Tröster, M. Holl, R. Rack, U. Daub,, U. Schneider, T. Bauernhansl; G. Müller – Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart; Schenker Deutschland AG, Frankfurt a. M.

Physisch anspruchsvolle Tätigkeiten verursachen auf die Dauer muskuloskelettale Beschwerden. Fachkräfte sind daher schwierig zu finden und zu halten. In diesem Beitrag werden Modelle und Methoden aus der digitalen Ergonomie zur effizienten und ganzheitlichen Planung von manueller Arbeit und zum Einsatz von Exo­skeletten auf zwei Ebenen vorgestellt. Damit können ganz­heitliche ergonomische sowie detaillierte biomechanische Effekte von Exoskeletten transparent gemacht werden. S. 59

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-31

Methodik zum effizienten Einsatz von Sprachsteuerung

M. Norda, J.-E. Appell, S. C. Lange; A. Hahn – Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT, Oldenburg; Hochschule Emden/Leer; Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Institut Systems Engineering für zukünftige Mobilität, Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg

Sinkende Losgrößen, kürzere Produktlebenszyklen und die Hyper-Individualisierung von Produkten erschweren die wirtschaftliche Automatisierung von Produktionsprozessen, wodurch nutzerzentrierte und damit effiziente HMIs, wie Sprachsteuerung an Bedeutung gewinnen. Die Einflussfaktoren auf deren Effizienz in der Produktion sind vielfältig und komplex, weshalb in diesem Artikel eine Methodik zur systematischen Identifikation von Anwendungsszenarien für den effizienten Einsatz von Sprachsteuerung vorgestellt wird. S. 66

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-38

EcoHub: Datenbasierte Nachhaltigkeitsoptimierung

R. Camargo Garcia, D. Koch, S. Schmid; R. Tesch, M. Runde; J. Brandt, A. Präger – Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, Stuttgart; Conact GmbH, Mainz; Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie gGmbH

Digitalisierung und Nachhaltigkeit sind Megatrends der Gegenwart und der Zukunft. Die Digitalisierung bietet das Potenzial, das Nachhaltigkeits­management von Unternehmen zu unterstützen. Die Nachhaltigkeitsplattform „EcoHub“ erlaubt es, Unternehmensdaten mit Bezug zur Nachhaltigkeit an einer zentralen Stelle unter Berücksichtigung von Aspekten der Datensicherheit und Zugriffsberechtigung zu sammeln und als zentrale Datensenke der weiteren Analyse und für die Rückkopplung im Unternehmen zur Verfügung zu stellen. S. 71

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-43

Demand Side Management bis zur Anlage

R. Lodwig; F. Stetter – Fraunhofer IPA, Stuttgart; DataCoffee GmbH, Horb

Der Beitrag gibt einen kurzen Überblick zur Einbindung von Maschinen in die Energieflexibilität von Unternehmen, also der Fähigkeit, sich schnell und prozesseffizient an den Energiemarkt anzupassen. Im Fokus steht der „Smart Konnektor“, wie er im Kopernikus-Projekt „SynErgie“ entwickelt und eingesetzt wird. Er stellt die direkte Verbindung zu den Anlagen her und setzt Steuersignale um. Darüber hinaus berechnet er erste Kennzahlen und bietet Möglichkeiten zur Erfolgskontrolle und Fehleranalyse. S. 78

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-50

Kollaborative Geschäftsmodelle im Maschinenbau

A. Renz, J. Heidelbach, J. L. Schmitt, S. Nebauer; F. Aydin, C. Galante, S. Altmann – Fraunhofer IPA, Stuttgart; Hochschule Mannheim

In der Maschinenbaubranche bieten Dienstleistungen eine wichtige Möglichkeit, sich vom Umfeld abzuheben und die eigene Leistungs­fähigkeit zu steigern. Die stark produktorientierten Unternehmen der Branche stehen bei dieser Portfolioergänzung vor neuen Herausforderungen. Die Einbindung von Kollaborationspartnern bietet die Chance, diese Kompetenzlücke zu schließen. Auf Basis einer Mehrfachfallstudie wird eine Methodik entwickelt, um die entsprechenden kollaborativen Geschäftsmodelle zu erstellen. S. 82

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-54

CARA: Mensch-Roboter-­Kollaboration leichter umsetzen

M. El-Shamouty, M. Sompura, T. Jacobs – Fraunhofer IPA, Stuttgart

Das Engineering-Tool CARA (Computer-Aided Risk Assessment) des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA erleichtert die Einführung von Anwendungen mit Mensch- Roboter-­Kollaboration in der Industrie, indem es die Risikobeurteilung vereinfacht und teilweise automatisiert. Laut Entwicklungs­partner DENSO Corporation konnte der technische Aufwand für die Risikoanalyse und Risikominderung durch CARA um mehr als 55 % reduziert werden. S. 88

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-60

Formwerkzeuge für Faserkunststoffverbunde

M. Mages, T. Mayer – Fraunhofer IPA, Stuttgart

Dieser Beitrag stellt die Entwicklung eines anpassbaren Formwerkzeugs vor. Es soll automatisiert an beliebige Geometrien angepasst werden können, um Faserverbundbauteile kostengünstig herzustellen. Im Rahmen des Vorhabens wird das Formwerkzeug durch einen Roboter angepasst. Dieser verstellt eine Matrix aus 80 Pins in der Höhe. Zur Validierung des Formwerkzeugs wird sowohl die Genauigkeit der Pinverstellung als auch der Werkzeug­form untersucht. S. 94

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-66

Gefügeeinstellung mittels Schmieden im Mehrfachhub

M. Feistle – Fraunhofer IGCV, Augsburg

Titanaluminid-Legierungen bieten eine hervorragende Grundlage für Hochtemperatur­anwendungen in der Luft- und Raumfahrtindustrie. Die Bau­teilanfertigung erfordert eine Warmumformung bei hohen Dehnungen und eine Wärmebehandlung, um das gewünschte Betriebsverhalten zu erzielen. Zur Effizienzsteigerung kann das Reckschmieden eingesetzt werden. Sicherzustellen ist, dass die gewünschte Mikrostruktur in einem Zielvolumen erreicht wird. Nachfolgend wird die Gefügeentwicklung eines ein- und mehrhubigen Schmiedeprozesses dargestellt. S. 100

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-72

Prädiktionsgüte der Rückfederung in der Blechbearbeitung

P. Lange, P. Kurrle; U. Pado – Fraunhofer IPA, Stuttgart; Hochschule für Technik Stuttgart

Die Rückfederung ist ein für die Fertigungsgenauigkeit maßgeblicher Parameter bei Biegeprozessen. In dieser Studie wurde die Eignung von maschinellen Lernmethoden zur Vorhersage der Rückfederung geprüft und die Prädiktionsgüte der Vorhersagen evaluiert. Für den betrachteten Datensatz konnte die Rückfederung beim Biegen von Stahlblechen mit hoher Genauigkeit vorhergesagt werden. Für verschiedene Einsatzszenarien empfehlen sich verschiedene Lernmethoden und für den Gesamterfolg des Einsatzes von maschinellem Lernen erweist sich die Qualität der Trainings­daten als ausschlaggebend. S. 106

doi.org/10.37544/1436-4980-2024-03-78