Referenzprojekte

Die europäische Fertigungsindustrie steht vor mehreren Herausforderungen. Dazu gehören u. a. der Übergang von der Massenproduktion zur kundenspezifischen Fertigung, die ständig zunehmende Komplexität der Produktionslinien, der Wettbewerb mit Ländern mit niedrigem Einkommen, das Risiko von Pandemien und die Erwartung niedriger Fehlerquoten. Das Projekt GreenBotAI zielt darauf ab, die Reaktions- und Latenzzeiten von Industrierobotern zu reduzieren, die Bahnplanung zu optimieren und die fließende Ausführung bestimmter Aufgaben zu ermöglichen. Das Projekt befasst sich mit der Entwicklung der notwendigen Hardwarekomponenten sowie modernster Deep-Learning-Methoden zur Überwachung, Datenverarbeitung und Fehlerkontrolle, um eine neue Generation der Robotik zu schaffen. Ein Hauptziel des Projekts ist die Senkung des Energieverbrauchs für Roboteraufgaben um 50 %.

Industrielle Manipulatoren zur Werkstück- oder Werkzeughandhabung sind Kernkomponenten in nahezu allen Produktionsanlagen. Angesichts der steigenden Industrieanforderungen an Leistung, Präzision, Bauraum und Effizienz existiert auch ein Bedarf dafür, dass Roboter und industrielle Greifer schneller, leichter und präziser werden. In der Regel werden diese Greifer entweder elektromechanisch oder pneumatisch angetrieben. Während elektrische Antriebe viel Raum in Anspruch nehmen, ist bei pneumatischen Greifern vor allem der hohe Energieverbrauch und die Notwendigkeit zusätzlicher Anbausensoren von Nachteil. In Zusammenarbeit mit einem Industriepartner wurde ein Greifersystem auf Basis von thermischen Formgedächtnislegierungen (FGL) entwickelt, das kompakt und nicht auf zusätzliche Sensorik angewiesen ist.

Im Projekt sollen innovative hybride Automatisierungsansätze für die PKW-Endmontage entwickelt werden. Konkret geht es um die Entwicklung und Umsetzung eines hybrid-autonomen Montagesystems (HAutoMont), das eine wirtschaftliche und teilautonome Montage von Pkw-Unterbodenverkleidungen ermöglichen soll. Hierbei steht nicht die vollständige Automatisierung aller Tätigkeiten im Vordergrund, sondern eine hybride Prozessabfolge mit situativer Einbindung von menschlichem Personal.

Die Montage von Flugzeugtüren ist normalerweise sehr zeitaufwendig, da viele Zwischenschritte nötig sind, um u.a. Materialkorrosion zu vermeiden. Durch den Einsatz von thermoplastischen Kohlefaserverbundmaterialien (CFK), die ohne Trennlagen automatisiert verschweißt werden können, reduziert sich die Fertigungszeit der Türstruktur von 110 auf nur 4 Stunden.

Eine Umfrage unter Maschinen- und Anlagenherstellern ergab, dass zur Grundlastoptimierung und Absenkung von Lastspitzen noch einiger Forschungsbedarf besteht. Unterschiedliche Anwendungsszenarien und Maschinentypen müssten betrachtet werden, um eine maschinenoptimierte Auslegung dank passender Algorithmen zu erreichen, Energiespeicher optimal auszulegen und bestmöglich ausnutzen zu können. Auch die jeweils passende Energiespeichertechnologie solle berücksichtigt werden. Dieser Problematik nimmt sich das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Projekt »Energiespeicher in der Produktion« (ESiP) an.

Die herkömmlichen Umwandlungsprozesse von Wechselstrom (AC) zu Gleichstrom (DC) und zurück können zu erheblichen Energieverlusten führen. Unsere Lösungsidee – die Gleichstromversorgung der Fabrik (DC-Fabrik) – minimiert diese Verluste, reduziert die Abwärme, spart Platz und senkt den Materialverbrauch, was ebenfalls zu einer Reduzierung des CO2-Fußabdrucks beiträgt. Profitieren Sie von einer schlankeren, effizienteren Stromversorgung, die nicht nur Ihre Betriebskosten senkt, sondern auch Ihre Produktionsprozesse nachhaltiger macht

Im Projekt »AUDIo - Auditlösung für ML-basierte, datengetriebene Dienstleistungen« wird eine praxisorientierte Lösung zum sicheren Umgang mit produktionsnahen (Maschinen-)Daten in verteilten Wertschöpfungsnetzwerken erarbeitet. Hierbei werden die Daten überprüfbar und manipulationssicher mittels Blockchain-Technologie gespeichert.

Noch fehlt es in vielen Unternehmen der Produktionstechnik an Wissen, wie die aufgrund der zunehmenden Digitalisierung anfallenden zahlreichen Mess- und Maschinendaten richtig ausgewertet werden können. Im Vorhaben »GIgAfLoPs« werden Methoden zum Maschinellen Lernen im Produktionsumfeld für verschiedene Zielgruppen aufbereitet und in anwendungsorientierter Form im Rahmen von Hands-On-Workshops vermittelt.

Um der derzeit langen Ladezeit von Batteriesystemen entgegenzuwirken, wird ein innovatives Schnellladesystem entwickelt, das anstelle von klassischen Steckkontakten einen Stirnflächenkontakt verwendet. Um Ladeleistungen im Megawattbereich zu ermöglichen, wird eine elektrische Kontaktfläche so funktionalisiert, dass der Übergangswiderstand reduziert und die thermischen sowie die mechanischen Eigenschaften verbessert werden. Am Fraunhofer IWU werden die Kontaktoberflächen nach der simulationsgestützten Auslegung und der Entwicklung und Umsetzung der erforderlichen Fertigungstechnologien experimentell charakterisiert.