Industrie 4.0

Effizient, vernetzt, flexibel: Die Wertschöpfungsketten der Zukunft

Wir entwickeln umsetzungsbereite, effizienz- und mehrwertsteigernde Lösungen für die Fabrik durch Symbiose aus Informationstechnik, Betriebsorganisation und Maschinenbau. Orientiert am Nutzen unserer Kunden, bringen wir unsere Kompetenzen und Erfahrungen aus regionalen, nationalen und internationalen Projekten ein und unterstützen von der Idee bis zur Realisierung. Unsere zukunftsfähigen Lösungen und Dienstleistungen adressieren das Leitthema Industrie 4.0 in der industriellen Produktion.

Qualitätsüberwachung durch Prozesstransparenz

Am Fraunhofer IWU wird für die Überwachung von Umformmaschine und -prozess ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt. Im Fokus steht der maximale Informationsgewinn unter Nutzung möglichst weniger, robuster Sensoren, die einfach nachzurüsten sind. Die von uns entwickelte Inbetriebnahmestrategie für Sensoren und Software liefert bereits während der Durchführung der Inbetriebnahme wertvolle Informationen über das Maschinenverhalten unter Prozesslast.

 

Integration wissensbasierter Assistenzsysteme in Werkzeugentstehungsprozesse

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Methode eines automatisierten Werkzeugeinarbeitungsprozesses für Ur- und Umformwerkzeuge im Werkzeugentstehungsprozess. Mit den im Projekt zu entwickelnden Methoden lassen sich die Anzahl der Iterationsschleifen und die Zeiten für die einzelnen Iterationen senken. Hierzu werden für verschiedene Bereiche des Werkzeugentstehungsprozesses Lösungen erarbeitet.

 

QuinDa-ML - Qualitätssicherung in Fertigungsanlagen durch intelligente Datenintegration und Einsatz von Maschinellen Lernmethoden

Im Vorhaben QuinDa-ML wird ein Baukastensystem von softwarebasierten Tools entwickelt, das Methoden des Maschinellen Lernens (ML) zur intelligenten Datenintegration und Datenauswertung einsetzt.

 

KInO – Produktionsoptimierung zur Ressourcenschonung unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI)

Im Projekt KInO geht es darum, Methoden der KI zur Verbesserung von Produktionsprozessen im Hinblick auf die Schonung der Ressourcen Energie, Material und Zeit einzusetzen. Zu diesem Zweck sollen Daten aus Automationsanlagen oder Sondermaschinen zur Generierung eines Expertenmodells genutzt werden, das den Zusammenhang zwischen Prozesseingangsdaten und gemessenen Produktqualitäten beschreibt.

 

AUDIo - Auditlösung für ML-basierte, datengetriebene Dienstleistungen

Im Projekt wird eine praxisorientierte Lösung zum sicheren Umgang mit produktionsnahen (Maschinen-)Daten in verteilten Wertschöpfungsnetzwerken erarbeitet. Das Fraunhofer IWU forscht gemeinsam mit den Projektpartnern an Lösungen, um eine Serviceplattform zu entwickeln, bindet verschiedene Demonstratormaschinen sowie Messsysteme an diese Dienstleistungsplattform an und implementiert erste Services.

 

GIgAfLoPs - Ganzheitliches Maschinelles Lernen in der Produktion

Im Vorhaben „GIgAfLoPs“ sollen Methoden zum Maschinellen Lernen im Produktionsumfeld für verschiedene Zielgruppen aufbereitet und in anwendungsorientierter Form im Rahmen von Hands-On-Workshops vermittelt werden.

HMMI – Harmonisierung vom Sensor bis zum Menschen

Deutschlands Anlagenbetreiber erleben eine zunehmende Komplexität und Heterogenität ihrer Produktion. Durch neue technische Möglichkeiten, unterschiedlichste Kommunikationsprotokolle und die zunehmende Digitalisierung wird eine flexible Bedienung auf dem Hallenboden erschwert. Von einer mittelstandsgerechten Standardisierung ist man weit entfernt. Aus diesem Grund haben sich unter Leitung des Fraunhofer IWU sächsische IT- und Design-Experten mit Anlagenbauern und -Betreibern in dem Verbundvorhaben HMMI – Harmonisierung der Mensch-Maschine-Interaktion in der Produktion zusammengeschlossen.

Industrie-4.0-Testumgebungen für KMU

Deutschland gilt als Vorreiter von Industrie 4.0. Zur Stärkung dieser Position hat das BMBF die Initiative »Industrie 4.0-Testumgebungen – Mobilisierung von KMU für Industrie 4.0« initiiert. Die E³-Forschungsfabrik Ressourceneffiziente Produktion des Fraunhofer IWU in Chemnitz unterstützt darin als offizielles Test- und Kompetenzzentrum Mittelständler bei der Umsetzung ihrer Ideen.

Smart Data Services für Produktionssysteme

Das InnoTeam »Smart Data Services für Produktionssysteme« will durch gemeinsame Strategieentwicklung und Bearbeitung von Aufgaben auf dem Gebiet der datengetriebenen Dienstleistungen das Verständnis für Industrie 4.0 aus den verschiedenen Blickwinkeln von produzierenden Unternehmen, IoT-Anbietern, Servicedienstleistern und Wissenschaft signifikant vertiefen.  

Instandhaltung 4.0

Durch die Integration von realen und virtuellen Sensoren in Produktionsanlagen sowie die spezifische Auswertung der erfassten Daten innerhalb einer unternehmensinternen »Wartungs-Cloud« ergeben sich völlig neue Möglichkeiten zur Generierung von instandhaltungsrelevanten Informationen. Das Zusammenführen von Expertenwissen und technischem Know-how zur Datenerfassung, -auswertung und Fehleranalyse ermöglicht die Anlagenüberwachung, -wartung und Restlebensdauerprognose nahezu jeder beliebigen industriellen Maschine oder Anlage in einer neuen Qualität.

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Selbstregulierende Systeme

© Fraunhofer IWU

Im Gegensatz zur Steuerung, beschreibt der Begriff Regulierung lernfähige Systeme, die sich durch Feedback an veränderte Rahmenbedingungen im Produktionsprozess anpassen. Wir entwickeln und erproben u. a. intelligente Softwaretools, bpsw. zur Unterstützung des Justageprozesses im Karosseriebau, oder nutzen die Eigenschaften von Formgedächtnislegierungen um funktionale Eigenschaften auf der Werkstoffebene in Komponenten und Baugruppen zu integrieren.

Intelligente Prozessketten

© Fraunhofer IWU

Um Einzelprozesse in Wechselwirkung ihrer vor- und nachgelagerten Prozessschritte aufeinander abzustimmen und auf Fehler frühzeitig reagieren zu können, muss Anlagentechnik möglichst über die Gesamtprozesskette lückenlos überwacht werden. Am Fraunhofer IWU werden anhand von seriennahen Modellprozessketten aus den Bereichen Karosseriebau und der Herstellung von Antriebsstrangkomponenten Lösungen zur Prozessüberwachung und intelligenten Steuerung entwickelt und unter Fabrikbedingungen erprobt.  

Demonstration und Cross-Learning

Forschungsprojekte unter dem Aspekt Industrie 4.0 können am Fraunhofer IWU in einer deutschlandweit einzigartigen Modellfabrik zu den Themen Karosseriebau und Antriebsstrang seriennah und unter Fabrikbedingungen getestet, optimiert und einer breiten Fachöffentlichkeit in Industrie und Wissenschaft demonstriert werden. Durch die enge Vernetzung mit repräsentativen Partnern aus Industrie und Wissenschaft, insbesondere der intensiven Zusammenarbeit mit kleinen und mittelständischen Unternehmen, sowie der Mitarbeit in überregionalen Leit- und Großprojekten ergeben sich darüber hinaus Multiplikationseffekte bei der Verbreitung und Demonstration neuer Industrie 4.0-Lösungen: branchenübergreifend und praxisnah.