Das Projekt ProLogCloud ist ein Forschungsvorhaben für die Entwicklung eines Automatisierungskonzeptes für eine flexible Prozesslogistik bislang starr verketteter Produktionsschritte. Die Materialflusssteuerung wird dabei durch fahrerlose Transportsysteme übernommen. Die Algorithmenentwicklung und Integration der zugehörigen Steuerungssoftware in die bestehende Unternehmens-IT-Architektur ist eine wesentliche Forschungsfragestellung im Projekt. Dazu gehört auch die Konzeptionierung eines sicheren Datennutzungs- und -visualiserungskonzepts. →

Im Projekt „R4CMC“ wird im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks von Prof. Dr.-Ing. Ralf Goller der Fakultät für Maschinenbau und Verfahrenstechnik der Technischen Hochschule Augsburg Reparaturkonzepte für keramische Faserverbundstoffe entwickelt, um den Ausschuss zu reduzieren.  →

Im Verbundprojekt SynDiQuAss wird untersucht, welches Potenzial digital vernetzte Assistenzsysteme für die Gestaltung von Arbeitsplätzen in der Produktion haben und wie dadurch Qualitätssteigerungen erzielt werden können. Betrachtet werden Montageaufgaben mit manuellen Tätigkeiten, die einen hohen Routineanteil aufweisen. →

Projektbeschreibung

In diesem Projekt sollen KI-gestützte Sensordatenauswertungs- und Steuerungsalgorithmen entwickelt werden, die sich autonom auf neue Fügeprozessvarianten einstellen können. Die entwickelten Roboteranwendungen sollen für Anwender ohne Spezialkenntnisse vereinfacht werden und so Produktivitätssteigerungspotentiale erzeugen.

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Ein Museum verbindet Vergangenenheit, Gegenwart und Zukunft eines Ortes im Wandel. Hanna Schmidl zeigt die Vision eines Gebäudes, das zum Startpunkt und Katalysator für eine zukunftsfähige und klimagerechte Entwicklung werden kann. →

Projektbeschreibung

Im Projekt werden die Bedürfnisse von Kunden und firmeninternen Stakeholdern mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz ermittelt, sowie zusammen mit Prozessdaten analysiert und ausgewertet, um sichere Services zu entwickeln und neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Handlungsfelder sind „teilautomatisierte Analyse von Kundenbedürfnissen“, „semantische Datenaufbereitung“, „autonome Entscheidungsunterstützungssysteme“, „Konnektivität“ und „IT-Sicherheit“. →

Im Forschungsprojekt round&fast soll ein neuartiges patentiertes Verfahren zum Parallelisieren von Pick and Place Aufgaben entwickelt und in einem Demonstrator umgesetzt werden. Durch die Kombination des Prinzips eines Rundläufers mit der Flexibilität von roboterbasierten Manipulatoren kann der Materialdurchsatz bei geringerem Platz- und Energiebedarf gesteigert werden, was Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Branchen ermöglicht. Zentrale Forschungsfragen bilden die Untersuchung kraft- oder stoffschlüssiger Greifer-Systeme, echtzeitfähiger dynamischer Bildverarbeitungssysteme- sowie die Implementierung und Umsetzung eines hierfür passenden hybrid-hierarchischen Steuerungssystems. →

In diesem Projekt geht es um die Entwicklung und den Aufbau einer Funktionsfähigen Pick-and-Place Maschine. Diese kann Platinen selbstständig mit SMD-Bauteilen bis zu einer minimalen Größe von SMD 0402 bestücken. →

Mit dem Designprinzip Local-First Cooperation lassen sich moderne Anwendungen der Industrie 4.0 umsetzen. Zur Problemlösung kann auf bewährte Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zurückgegriffen werden. Verteilte Software-Agenten kommunizieren direkt, koordinieren sich selbst mit anderen und kooperieren zur lokalen Problemlösung. Symbolische und subsymbolische KI ergänzen sich bei der Problemlösung. So lassen sich komplexe Planungs- und Optimierungsaufgaben mittels resilienter Systeme umsetzen. Diese Systeme des Industrial Internet of Things zeigen zunehmend Self-x-Eigenschaften des Organic Computing. →