Research Project:
KI-basierte Assistenzsystemplattform für komplexe Produktionsprozesse des Maschinen- und Anlagenbaus

crispj.investigatorNiggemann, Oliveren_US
dc.titleKI-basierte Assistenzsystemplattform für komplexe Produktionsprozesse des Maschinen- und Anlagenbausen_US
dspace.entity.typeProject
hsu.project.detailsKI-basierte Assistenzsystemplattform für komplexe Produktionsprozesse des Maschinen- und Anlagenbaus Die Bedienung und Konfiguration von Holzbearbeitungsmaschinen war schon immer eine Herausforderung, vor allem aufgrund des hohen Anteils manueller Produktionsschritte. Diese Situation verschärft sich aktuell noch durch die Zunahme an Produktvarianten und durch komplexere Logistikketten. KI-basierte Assistenzsysteme und maschinelles Lernen bieten hier einen Ausweg. Diese Ansätze erlauben es, benutzerspezifische Unterstützungen anzubieten, Anlagenkonfigurationen automatisch anzupassen und Fehler frühzeitig zu erkennen. Die Assistenzsystemplattform unterstützt bedarfsgerecht den gesamten Arbeitsprozess an einzelnen Produkti- onsarbeitsplätzen. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform über eine intelligente Steuerung die Umsetzung flexibler Produktionsansätze, so dass die Beschäftigten entsprechend ihrer Fähigkeiten und dem Arbeitsauf- kommen flexibel eingesetzt werden können. Dabei strebt das Projekt an, die Zielgrößen Produktivität unter Berücksichtigung der Kompetenzen der Beschäftigten gleichermaßen zu verfolgen. Beispielsweise wird im Rahmen der Planung neuer Montageaufgaben vom Assistenzsystem auf Basis der Produkt-, Ressourcen- und Prozessmodelle ausgegeben, welche Werkzeuge und Verbrauchsmaterialien vor Ort benötigt werden. Bei der Durchführung der Montageaufgabe erhält der Beschäftigte Hinweise zur richtigen Montage der Aggregate bzw. Maschinen. Während unerfahrene Beschäftigte eine Schritt-für-Schritt-Anleitung anfordern können, erhalten erfahrene Beschäftigte eine ihren Anforderungen entsprechende Unterstützung. Auf Basis des individuellen Verhaltens wird mit Hilfe der KI prognostiziert, inwieweit die oder der Beschäftigte bei einem bestimmten Montageschritt oder in einer bestimmten Situation informatorische Unterstützung benötigt. Prinzipiell arbeitet die Software nach dem Prinzip, dass stets Nutzerin und Nutzer das kognitive Assistenzsystem steuern. Sie können beispielsweise zusätzliche Informationen zum aktuellen Montageschritt anfordern oder generell den Umfang der Unterstützung über ihr Nutzerprofil ändern. Darüber hinaus unterstützt die Software auch die Kommunikation zwischen Konstruktion, Industrial Engineering und Montage, um zum Beispiel konstruktionsbedingte Montageprobleme schnell adressieren zu können. Ferner erfolgt die technische Dokumentation über das Assistenzsystem, so dass jederzeit Nachweise einer ordnungsgemäßen Montage erbracht werden können. Gleichzeitig soll die Software die Umsetzung intelligenter und flexibler Modelle der Prozessplanung ermöglichen, um zum Beispiel Wartezeiten an einzelnen Arbeitsstationen zu vermeiden und die Beschäftigten entsprechend ihrer Qualifikationen optimal einsetzen zu können. Das Projekt wird im Förderprogramm DTEC vom Bundesministerium der Verteidigung (BMVg) gefördert. Die Bedienung und Konfiguration von Holzbearbeitungsmaschinen war schon immer eine Herausforderung, vor allem aufgrund des hohen Anteils manueller Produktionsschritte. Diese Situation verschärft sich aktuell noch durch die Zunahme an Produktvarianten und durch komplexere Logistikketten. KI-basierte Assistenzsysteme und maschinelles Lernen bieten hier einen Ausweg. Diese Ansätze erlauben es, benutzerspezifische Unterstützungen anzubieten, Anlagenkonfigurationen automatisch anzupassen und Fehler frühzeitig zu erkennen.en_US
hsu.project.funderBundesministerium der Verteidigung (BMVg)en_US
hsu.project.fundingProgramDTEC.bwen_US
hsu.project.parentProjectKünstliche Intelligenz und intelligente Physische Systemeen_US
oairecerif.acronymKIProen_US
oairecerif.identifier.urlhttps://dtecbw.de/home/forschung/hsu/projekt-kipro/projekt-kiproen_US
oairecerif.project.endDate2024-12-31 00:00:00.0en_US
oairecerif.project.startDate2020-11-01 00:00:00.0en_US
oairecerif.project.statusongoingen_US
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