Forschung am TTZ Nördlingen
Das TTZ Nördlingen forscht an der Zukunft der flexiblen Automation. Dazu gehören künstlicher Intelligenz in der Produktion, die Entwicklung digitaler Zwillinge und virtueller Modelle für effizientere Produktionsprozesse sowie adaptive Roboterapplikationen und innovative Assistenzsysteme. Gemeinsam mit Praxispartnern entwickelt das TTZ Nördlingen in Forschungs- und Entwicklungsprojekten neuartige Lösungen.
Forschungsschwerpunkte
Die KI-Technologie zeigte in den letzten Jahren ein beispielloses Wachstum und zog in weite Teile unseres Lebens ein. Dennoch blieb die Umsetzung von produktiven KI Anwendungen im herstellenden Gewerbe hinter den Erwartungen zurück. Mit aktuellen Tools unterstützten Wir Sie bei der Einführung von KI in der Produktion.
Wichtige Kompetenzen:
- Datenarchitektur
- PR processing Synthetische Datengenerierung
- maßgeschneiderte Modellarchitekturen
Die industrielle Robotik eröffnet immer mehr Potentiale zur Effizienzsteigerung in Produktionsszenarien. In immer komplexeren Arbeitsumgebungen verbessern digital vernetzte Assistenzsysteme Ergonomie und Arbeitsbedingungen und erhöhen die Produktivität der Fertigung. Wir demonstrieren mit verschiedenen Prototypen, wie Sie Robotikanwendungen in Produktionsumgebungen integrieren können.
Wichtige Kompetenzen:
- Mobile Robotik
- Mensch-Roboter-Kollaboration
- Werkerassistenz
- Bewegungsplanung
- Augumented Reality
Prozessentwicklung für variantenreiche Serienfertigung Variantenvielfalt und das Management von Komplexität sind die neuen Herausforderungen in der Produktionstechnik. Gerade für kleinere und mittelständische Unternehmen ist es oftmals schwierig, geeignete Automatisierungstechnologien für high mix – low volume Produktionen zu nutzen. Wir unterstützen Sie mit unserer Expertise, neuartige Lösungen für Ihre Produktionsprozesse systematisch zu entwickeln.
Wichtige Kompetenzen:
- Prozessanalyse und -modellierung
- Data Analytics und KI
- Bildverarbeitung
- Flexible Handhabung
Von der Fabrikplanung über Fertigungsprozesse bis hin zum Werkstoffverhalten können digitale Werkzeuge die Entwicklungszeit und –aufwand deutlich reduzieren. Wir unterstützen Sie beim Aufbau Digitaler Zwillinge und Digitaler Instanzen, die Daten aus dem realen Produktionsumfeld für die kontinuierliche Weiterentwicklung Ihres Unternehmens nutzen.
Wichtige Kompetenzen:
- Virtuelle Inbetriebnahme
- Simulation
- Mechatronische Systembildung
Aktuelle Veröffentlichungen
| Autor/Autoren | Titel | Konferenz/Journal | Erscheinungsjahr |
|---|---|---|---|
| Ann-Christine Gerchel, Florian Kerber, Jürgen Lenz, Marcel Halbauer | YOLO-based Object Detection with Oriented Bounding Boxes for Assembly Line Automation of Tabletop Games | IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems | 2026 |
| Florian Kerber, Stefan FischerMichael Reisig , Jürgen Lenz | Scheduling and Path Planning Algorithms for a Rotary Packaging System with Delta Pickers | IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) | 2025 |
| Jakob Münsinger, Florian Kerber | 2D Image-Based Burr Classification for Abrasive Tool Selection in Sheet Metal Post-Processing https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827125009898 | 13th CIRP Global Web Conference | 2025 |
| Nicolas Riedel, Jürgen Lenz, Stefan Braunreuther | AI Estimated Assembly Time Forecasting for Engineering-to-Order Manufacturing - Use Case Study on Production Planning of Machine Tools | IFIP Advances in Information and Communication Technology | 2025 |
| Marcel Öfele, Frank Danzinger, Siegfried Eisele, Benedikt Markus, Philipp Schurk, Florian Kerber, Jürgen Lenz, Helia Hollmann, Peter Richard , Stefan Braunreuther | The Living Learning Company – Tackling Challenges of Connected, Flexible, and Secure Production | Advancing Learning Factories: Enabling Future-Ready Skills | 2025 |
| Michael Reisig , Jürgen Lenz | Application and Evaluation of Communication Protocols in Industry 4.0: Use Case Study with End-to-End Implementation from Data Acquisition to Data Visualization https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221282712500993X | 13th CIRP Global Web Conference | 2025 |
