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Ziel des Forschungsprojekts ‚SewGuide‘ ist es, den Ausbildungsprozess in der maschinellen Fertigung mithilfe eines digitalen Anlernassistenten zu unterstützen, zu individualisieren und zu beschleunigen. Dazu werden mit S-GARD®-Schutzkleidungen der Hubert Schmitz GmbH, einem der führenden Unternehmen für moderne Schutzbekleidungen, ausbildungsrelevante Inhalte generiert und in ein digitales Format transformiert.
Mit Fertigstellung der ersten digitalisierten Nähmaschine zeichnen sich sowohl Vorgehensmodelle als auch wertvolle Projektergebnisse ab, die branchenunabhängig wegweisend für die Ausbildung im Maschinenhandwerk sind. Über den Lehrprozess hinaus zeichnen sich weitere potenzielle Nutzen im Wissensmanagement sowie der Produktionsplanung in der handwerklichen Fertigung ab.
Dieses Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Die Ergebnisse des Ende März dieses Jahres erfolgreich abgeschlossenen Forschungsprojekts ‚SewGuide‘ zeigen anschaulich, wie man den Ausbildungsprozess in der maschinellen Fertigung mithilfe eines digitalen Anlernassistenten unterstützen, individualisieren und beschleunigen kann. Für das Projekt wurden mit S-GARD® Schutzkleidungen der Hubert Schmitz GmbH, eines der führenden Unternehmen für Schutzbekleidungen, sowie der Tinkerforge GmbH und der Formitas AG zwei Nähmaschinen durch Retrofitting digitalisiert und um eine intuitive Lehranwendung erweitert. Wertvolle Projektergebnisse liegen nun vor, die branchenunabhängig maßgebend für die Ausbildung im Maschinenhandwerk sein werden. Über den Lehrprozess hinaus bietet der im Forschungsprojekt entwickelte SewGuide, ein digitaler Anlernassistent, die geeignete Grundlage zur echtzeitdatengestützten Qualitätssicherung und dient als Begleiter in einer fortlaufenden Verbesserung des Produktionsprozesses. Wie ein solches Lehrkonzept entwickelt wird und welche kritischen Aspekte es dabei zu beachten
gilt, wird im Folgenden vorgestellt. Dieses Forschungsvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Im Forschungsprojekt '5G Industry Campus Europe (5G-ICE)' errichtete das FIR zusammen mit Konsortialführer Fraunhofer IPT und Projektpartner WZL ein umfassendes 5G-Netz auf dem Campus Melaten. Im Rahmen des Projekts befasste sich das FIR mit Anwendungsfällen für 5G in der Logistik mit dem Fokus auf fahrerlosen Transportsystemen. Dieser Abschlussbericht beschreibt die in dem Projekt erzielten Ergebnisse im 5G-Logistik-Anwendungsfall und den darin entwickelten Demonstrator in der DFA Demonstrationsfabrik Aachen.
With the development of publicly accessible broker systems within the last decade, the complexity of data-driven ecosystems is expected to become manageable for self-managed digitalisation. Having identified event-driven IT-architectures as a suitable solution for the architectural requirements of Industry 4.0, the producing industry is now offered a relevant alternative to prominent third-party ecosystems. Although the technical components are readily available, the realisation of an event-driven IT-architecture in production is often hindered by a lack of reference projects, and hence uncertainty about its success and risks. The research institute FIR and IT-expert synyx are thus developing an event-driven IT-architecture in the Center Smart Logistics' producing factory, which is designed to be a multi-agent testbed for members of the cluster. With the experience gained in industrial projects, a target IT-architecture was conceptualised that proposes a solution for a self-managed data-ecosystem based on open-source technologies. With the iterative integration of factory-relevant Industry 4.0 use cases, the target is continuously realised and validated. The paper presents the developed solution for a self-managed event-driven IT-architecture and presents the implications of the decisions made. Furthermore, the progress of two use cases, namely an IT-OT-integration and a smart product demonstrator for the research project BlueSAM, are presented to highlight the iterative technical implementability and merits, enabled by the architecture.
Intelligente Produkte werden für produzierende Unternehmen immer mehr zum Bestandteil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie. Der Grund liegt darin, dass die Anreicherung eines Produkts mit digitalen Technologien konkrete Mehrwerte für Produzent:in und Kund:in erzeugt, aus denen sich langfristig Wettbewerbsvorteile ergeben. Während große Konzerne diese Strategie bereits für sich realisieren, bedeutet die notwendige Interdisziplinarität aus fachlicher und digitaler Expertise jedoch eine Hürde für KMU, die ihre Digitalisierung mit geringeren Ressourcen verfolgen.
Im EU-Forschungsprojekt ‚BlueSAM‘ hat das FIR mit dem belgischen Partner Sirris eine Methode erarbeitet, die Entwicklung Intelligenter Produkte nutzenorientiert auszurichten und sie architekturell vorzuarbeiten, um KMU einen vereinfachten Einstieg zu bereiten und initiale Aufwände zu reduzieren. Die nun über ein öffentlich verfügbares Webtool nutzbare BlueSAM-Methode hat das FIR dazu genutzt, ein eigenes Intelligentes Produkt als Demonstrator zu entwickeln: eine Espressomaschine, die gelernt hat, Personen bei der Espressozubereitung mit der Maschine zu unterstützen. Aus den Daten erkennt man etwa, wann der Espresso im Brauprozess die ideale Menge erreicht hat oder zu welchen Tageszeiten welche Sorten am beliebtesten sind.
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Programms „KMU-innovativ: Produktionsforschung“ (Förderkennzeichen 02K19K010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.
Ziel des 'SewGuide'-Projekts ist es, den Ausbildungsprozess von Näharbeiten künftig mithilfe eines digitalen Anlernassistenten zu unterstützen, zu individualisieren und zu beschleunigen. Dazu werden mit der Hubert Schmitz GmbH, einem der führenden Unternehmen für moderne Schutzbekleidungen (bekannt etwa für die S-GARD® Schutzkleidungen), ausbildungsrelevante Inhalte generiert und in ein digitales Format transformiert. Der digitale Assistent 'SewGuide' wird dem Auszubildenden an der Nähmaschine diese Inhalte interaktiv zur Verfügung stellen. Weiterhin wird mittels Nachrüstung geeigneter Hardware der individuelle Nähprozess analysiert und als Feedback in die Lerninhalte integriert werden. Das Projekt soll eine Grundlage für das Wissensmanagement und die Wissensorganisation in handwerklichen Produktionen hinsichtlich eines digitalen Assistenzsystems an Maschinen schaffen. Dieses Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Ziel des ‚SewGuide‘-Projekts ist es, den Ausbildungsprozess von Näharbeiten künftig mithilfe eines digitalen Anlernassistenten zu unterstützen, zu individualisieren und zu beschleunigen. Dazu werden mit der Hubert Schmitz GmbH, einem der führenden Unternehmen für moderne Schutzbekleidungen (bekannt etwa für die S-GARD® Schutzkleidungen), ausbildungsrelevante Inhalte generiert und in ein digitales Format transformiert. Der digitale Assistent ‚SewGuide‘ wird dem Auszubildenden an der Nähmaschine diese Inhalte interaktiv zur Verfügung stellen. Weiterhin wird mittels Nachrüstung geeigneter Hardware der individuelle Nähprozess analysiert und als Feedback in die Lerninhalte integriert werden. Das Projekt soll eine Grundlage für das Wissensmanagement und die Wissensorganisation in handwerklichen Produktionen hinsichtlich eines digitalen Assistenzsystems an Maschinen schaffen. Dieses Vorhaben wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 02K19K013 gefördert.
Industry 4.0 is driven by Cyber-Physical Systems and Smart Products. Smart Products provide a value to both its users and its manufacturers in terms of a closer connection to the customer and his data as well as the provided smart services. However, many companies, especially SMEs, struggle with the transformation of their existing product portfolio into smart products. In order to facilitate this process, this paper presents a set of smart product use-cases from a manufacturer’s perspective. These use-cases can guide the definition of a smart product and be used during its architecture development and realization. Initially the paper gives an introduction in the field of smart products. After that the research results, based on case-study research, are presented. This includes the methodological approach, the case-study data collection and analysis. Finally, a set of use-cases, their definitions and components are presented and highlighted from the perspective of a smart product manufacturer.
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält die neusten Technologien und Trends des vergangenen Jahres. Im aktualisierten Radar wurden die Technologiereifegrade in den Steckbriefen neu bewertet, die Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen der Technologien wo nötig aktualisiert und neue Technologien aufgenommen.
Der Technologie- und Trendradar 2022 enthält elf neue Steckbriefe. Das Technologiefeld Vernetzung wurde um Eventgetriebene IT-Architekturen, Internet of Behaviors und Web3 erweitert. Dem Feld Virtualisierung wurde die Technologie Metaverse hinzugefügt. Das Technologiefeld Datenverarbeitung wurde um den Trend Data-Centric AI ergänzt, das Feld Prozesse um den Trend Digitale Souveränität. Im Technologiefeld Produkte wurden die Technologien Edge AI, Inter Planetary File System (IPFS), Photonische Siliziumchips, Soft-Robotik und Neuromorphic Computing aufgenommen.