Referenzprojekte zum Thema Künstliche Intelligenz

Die automatisierte Herstellung von Aktorsystemen auf Basis von Formgedächtnislegierungen (FGL) ist aufgrund der besonderen Eigenschaften dieser innovativen Werkstoffe eine Herausforderung. Gerade kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) fehlen oft die personellen und finanziellen Mittel, um eigene, spezialisierte Fertigungsanlagen zu entwickeln. Deshalb setzen wir jetzt ein starkes Zeichen für die Zukunft: Mehrere Partner bündeln ihre Kompetenzen und entwickeln eine modulare Automatisierungsplattform, die es KMU ermöglicht, auf dem gesammelten Know-how des Projekts aufzubauen und eigene Automatisierungslösungen kostengünstig umzusetzen.

Ziel des Verbundprojekts war die Entwicklung einer digitalen Abbildung von Funktionsmaterialien (thermischen und magnetischen Formgedächtniswerkstoffen, dielektrischen Elastomeren und piezoelektrischen Keramiken) und Bauelementen sowie ihrer Herstellungsprozesse.

Im Rahmen des Programms »IMPROVE! – Technologies for Smart Manufacturing, Intelligent Logistics and Sustainability« der Europäischen Weltraumorganisation ESA hat das Fraunhofer IWU gemeinsam mit AS Consulting offiziell das Projekt SmartSENS gestartet. Ziel ist es, die Entwicklung intelligenter Fertigungstechnologien im europäischen Raumfahrtsektor weiter voranzutreiben.

Bei der Fertigung von Blechformteilen werden höchste Anforderungen an die Umformbarkeit der verwendeten Halbzeuge gestellt. Trotzdem führen – insbesondere bei umformtechnisch kritischen Bauteilen – Chargenschwankungen der Materialeigenschaften immer wieder zu einem unzureichenden Umformvermögen des Halbzeugs. Das Resultat sind fehlerhafte Bauteile und letztendlich eine hohe Ausschussquote. Der von uns entwickelte Werkstofftester stellt eine Abkehr von bisherigen Prüfkonzepten dar und ermöglicht eine schnelle Prognose der Prozessfähigkeit von Blechhalbzeugen.

Alltägliche Aufgaben in Produktionsunternehmen erfordern eine Vielzahl komplexer Informationen und spezifisches Fachwissen. Das schnelle Auffinden relevanter Informationen in komplexen Dokumenten ist durch (juristische) Fachsprache, zahlreiche Querverweise oder den schieren Umfang jedoch oft aufwändig und fehleranfällig. Damit sich solche Informationen schneller auffinden lassen bzw. komplexe Dokumente verständlich gemacht werden, hat das Fraunhofer IWU einen KI-Assistenten entwickelt, der Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzt.

Viele kleine und mittelständische Betriebe kämpfen mit einem Mangel an Fachkräften und unzureichender Automatisierung ihrer Produktion. Die Folgen sind häufige Maschinenstillstände und Produktionsfehler. Gängige Überwachungslösungen sind oft kostspielig und nicht flexibel. ECC4P setzt genau hier an: Die Automatisierungslösung ist flexibel, kosteneffizient und ermöglicht die Aufzeichnung von Prozessdaten. ECC4P reduziert Ausschuss, senkt Prüfkosten und ermöglicht eine kontinuierliche Produktionsüberwachung in einem durchgängigen Datenraum mit geringen Latenzzeiten.

Ein am Fraunhofer IWU entwickelter Schnelltest ermöglicht die schnelle Bewertung der Prozessfähigkeit verschiedener Materialchargen. Der Schnelltest erfasst verschiedene Sensordaten, anhand derer mithilfe von Prognosemodellen eine Aussage über die Prozessfähigkeit getroffen werden kann. Die möglichst schnelle und kostengünstige Erstellung dieser Prognosemodelle ist Ziel des Projekts »ZeroWaste«.

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.

Im Fraunhofer-Leitprojekt »Heterogene, auslastungsoptimierte Roboterteams und Produktionsarchitekturen« (SWAP) wurden seit 2020 technologische Konzepte erforscht und umgesetzt, mit denen die Produktion der Zukunft flexibel gestaltet werden kann. Das Projekt schafft die Grundlagen für eine Fertigung mit modularen Einheiten, die kollaborieren und (teil)autonom produktiv zusammenarbeiten.

Grund für das Auftreten von Rissen während des Scherschneid-Kragenzieh-Prozesses sind stochastische Schwankungen durch Blechdickenunterschiede oder Werkzeugverschleiß. Diese Schwankungen können derzeit kaum oder nur bedingt bei der Prozessauslegung berücksichtigt werden. Das Projekt Data4Collar will durch die Entwicklung übertragbaren Wissens eine robuste Gestaltung der Werkzeugwirkflächen ermöglichen.