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Immer kürzer werdende Produktionslebenszyklen und der Trend zu kundenindividuellen Produkten erhöhen unter anderem den Planungsaufwand in der Produktion. Um Unternehmen das Planen von Fertigungsfolgen zu erleichtern, entwickeln Forscher der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) ein KI-gestütztes Werkzeug, welches die einzelnen Schritte durch Deep Learning vorhersagen kann. Dieses stellen sie auf der Hannover Messe vom 30. Mai bis 3. Juni am Forschungsstand des Landes Rheinland-Pfalz (Halle 2, Stand B46) vor. Die Software eignet sich nicht zuletzt für den Einsatz in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Voraussetzung ist etwa, dass 3D-CAD-Daten der zu fertigenden Teile vorliegen.
Der Einsatz des Algorithmus macht sich vor allem in der Auftragsfertigung bezahlt. Individuelle und schnelle Herstellung von Produkten bzw. Teilen ist dort ein wichtiges Instrument der Kundenbindung.
„Wir arbeiten im vorliegenden Projekt beispielsweise mit der KWS Kölle GmbH zusammen, die im Bereich Werkzeugbau und Sonderfertigung tätig ist“, erklärt Marco Hussong, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Fertigungstechnik und Betriebsorganisation der TUK. „Meldet sich dort ein Auftraggeber, ist die entscheidende Frage, die sich die Planenden eingangs stellen: Welche Vorgangsschritte und Technologien sind in welcher Reihenfolge einzusetzen, um vom Rohteil zum gewünschten Fertigteil zu gelangen.“ So ist die Arbeitsplanung das Bindeglied zwischen Produktentwicklung und Herstellung eines Produktes. Sie legt Zeit, Kosten sowie Qualität der Fertigung fest.
Wo bislang das Wissen der erfahrenen Fachkräfte den Prozess bestimmt, kann KI, in dem Fall Deep Learning, unterstützen schneller ans Ziel zu kommen. Die Forscher trainieren den Algorithmus einerseits mit digitalen 3D-CAD-Daten der zu fertigenden Teile. Andererseits führen sie ihm auch implizites Wissen über Fertigungssequenzen aus bestehenden Arbeitsplänen zu – sprich, den Erfahrungsschatz des Unternehmens. Durch das Verknüpfen all dieser Informationen lernt der Algorithmus, die erforderliche Fertigungsabfolge vorherzusagen. Manuelle Aufwände werden dadurch im Vergleich zu bestehenden Ansätzen drastisch reduziert.
Ziel des Projekts ist es, einen Softwaredemonstrator zu entwickeln, der die Nutzergruppen intuitiv durch die KI-gestützte Arbeitsplanung führt. Spezielle Vorkenntnisse oder IT-Investitionen braucht es dafür auf Unternehmensseite nicht.
Bei der Hannover Messe können sich interessierte Betriebe anhand einer Präsentation vorführen lassen, wie und mit welchen Ein- und Ausgangsgrößen die KI-gestützte Arbeitsplanung erfolgt.
Das Vorhaben (VorPlanML, FKZ: 01 IS 21 0 10) wird im Rahmen des Programms „Erforschung, Entwicklung und Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in KMU“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Fragen beantwortet:
Marco Hussong
Lehrstuhl für Fertigungstechnik und Betriebsorganisation
Tel.: 0631 205- 4305
E-Mail: marco.hussong(at)mv.uni-kl.de
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Der Auftritt der Forscherinnen und Forscher der TU Kaiserslautern auf der Messe wird von Klaus Dosch vom Referat für Technologie und Innovation organisiert. Er ist Ansprechpartner für Unternehmen und vermittelt unter anderem Kontakte zur Wissenschaft.
Kontakt: Klaus Dosch, E-Mail: dosch(at)rti.uni-kl.de, Tel.: 0631 205-300
Marco Hussong
Lehrstuhl für Fertigungstechnik und Betriebsorganisation
Tel.: 0631 205- 4305
E-Mail: marco.hussong(at)mv.uni-kl.de
Erkennung von Bauteilmerkmalen zur Ableitung von Fertigungsprozessen. Auf dem Bild: Marco Hussong (r ...
Foto: TUK/Koziel
TUK
Criteria of this press release:
Journalists
Information technology, Mechanical engineering
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
Erkennung von Bauteilmerkmalen zur Ableitung von Fertigungsprozessen. Auf dem Bild: Marco Hussong (r ...
Foto: TUK/Koziel
TUK
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