Institut Digital Engineering (IDEE)
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Global climate change is a cognitive challenge for many people and often evokes negative associations due to its complexity and interactions with politics, social movements and economic developments. Therefore, the possession of green skills becomes central to the fight against climate change. The European Council conclusions recognize this urgency and underline the need for a transition to green skills. This recognition also extends to higher education, where institutions have a crucial role to play in tackling the climate crisis. Personal Green Skills in Higher Education (PeGSinHE) is an Erasmus+ KA2 project coordinated by Kauno Kolegija (KK, Lithuania), Tampere University of Applied Sciences (TAMK, Finland), Hochschule für Agrar- und Umweltpädagogik (HAUP, Austria), Universidad de Málaga (UMA, Spain) and Technical University of Applied Sciences Würzburg Schweinfurt (THWS, Germany). The strategically designed project aims not only to promote green skills among students and encourage personal behavioral change in line with the Sustainable Development Goals, but also to instill a sense of social responsibility in the partner institutions. The focus is on empowering lecturers at partner universities through innovative teaching and learning methods to effectively impart green skills to students. This report describes the objectives and methodology used to assess environmental and sustainability competencies in the higher education institutions involved in the project. Methodologically, the report uses an assessment template designed to provide a comprehensive overview of best practice and baseline levels of environmental and sustainability competencies. It advocates the involvement of key stakeholders from all five partner Higher Education Institutions to ensure a broad perspective on these practices and competences within their respective countries and organizations. Different methods and perspectives will be used to collect data to enable a holistic understanding of the topic. The joint completion of the assessment template serves as a catalyst for joint discussions on the level of environmental and sustainability competencies and the identification of best practices in each organization. The results show that national implementation strategies are relatively loose, although some competency descriptions set targets for undergraduate degree programs. Challenges faced by higher education staff include resource constraints, particularly lack of time, the need for a deeper understanding of sustainable development and pedagogical tools, and the need for improved opportunities for collaboration. Given the time and resource constraints of this study, the results must be considered preliminary. Nevertheless, they confirm the findings of previous studies.
High-temperature calibration methods in additive manufacturing involve the use of advanced techniques to accurately measure and control the temperature of the build material during the additive manufacturing process. Infrared cameras, blackbody radiation sources and non-linear optimization algorithms are used to correlate the temperature of the material with its emitted thermal radiation. This is essential for ensuring the quality and repeatability of the final product. This paper presents the calibration procedure of an imaging system for in-situ measurement of absolute temperatures and temperature gradients during powder bed fusion of metal with laser beam (PBF-LB/M) in the temperature range of 500 K–1500 K. It describes the design of the optical setup to meet specific requirements in this application area as well as the procedure for accounting the various factors influencing the temperature measurement. These include camera-specific effects such as varying spectral sensitivities of the individual pixels of the sensor as well as influences of the exposure time and the exposed sensor area. Furthermore, influences caused by the complex optical path, such as inhomogeneous transmission properties of the galvanometer scanner as well as angle-dependent transmission properties of the f-theta lens were considered. A two-step fitting algorithm based on Planck's law of radiation was applied to best represent the correlation. With the presented procedure the calibrated thermography system provides the ability to measure absolute temperatures under real process conditions with high accuracy.
On the way to climate neutrality manufacturing companies need to assess the Carbon dioxide (CO2) emissions of their products as a basis for emission reduction measures. The evaluate this so-called Product Carbon Footprint (PCF) life cycle analysis as a comprehensive method is applicable, but means great effort and requires interdisciplinary knowledge. Nevertheless, assumptions must still be made to assess the entire supply chain. To lower these burdens and provide a digital tool to estimate the PCF with less input parameter and data, we make use of machine learning techniques and develop an editorial framework called MINDFUL. This contribution shows its realization by providing the software architecture, underlying CO2 factors, calculations and Machine Learning approach as well as the principles of its user experience. Our tool is validated within an industrial case study.
Computerized Numeric Control (CNC) plays an essential role in highly autonomous manufacturing systems for interlinked process chains for machine tools. NC-programs are mostly written in standardized G-code. Evaluating CNC-controlled manufacturing processes before their real application is advantageous due to resource efficiency. One dimension is the estimation of the energy demand of a part manufactured by an NC-program, e.g. to discover optimization potentials. In this context, this paper presents a Machine Learning (ML) approach to assess G-code for CNC-milling processes from the perspective of the energy demand of basic G-commands. We propose Latin Hypercube Sampling as an efficient method of Design of Experiments to train the ML model with minimum experimental effort to avoid costly setup and implementation time of the model training and deployment.
Computer Vision in Reusable Container Management : Requirements, Conception, and Data Acquisition
()
In container management, the reuse of small load carriers is a business alternative to disposal carriers. Reusable container management is furthermore a solution to improve the environmental impact of the logistic industry. The sorting and stock management of small load carriers are today primarily manual work and have consequently a low level of automation. In order to increase the automation of returnable containers, it is crucial to establish a computer vision system that (i) classifies the containers and (ii) detects potential defects or stains. This paper provides an overview and a discussion of the applications that are already in use. Object detection is necessary for many actions in the container management business processes, such as inventory and stock management. Detection of defects on the small load carrier is required for scrapping the carriers to ensure a smooth process in any business process involving the carrier and to decide whether additional process steps, e.g., cleaning, are required. The literature review in this paper establishes the demand for computer vision detection and shows the project setup necessary to conduct research in this area. The comparison with other applications of defect and anomaly detection supports the applicability and shows the need for further research in this specific academic field. This leads to a project outline and the research provides the technical implementation of the detections in container management. Accordingly, the research provides a work- flow guide from data acquisition to a high-quality dataset of labeled anomalies of small load carriers.
In the context of environmental protection, the construction industry plays a key role with significant CO2 emissions from mineral-based construction materials. Recycling these materials is crucial, but the presence of hazardous substances, i.e., in older building materials, complicates this effort. To be able to legally introduce substances into a circular economy, reliable predictions within minimal possible time are necessary. This work introduces a machine learning approach for detecting trace quantities (≥0.06 wt%) of minerals, exemplified by siderite in calcium carbonate mixtures. The model, trained on 1680 X-ray powder diffraction datasets, provides dependable and fast predictions, eliminating the need for specialized expertise. While limitations exist in transferability to other mineral traces, the approach offers automation without expertise and a potential for real-world applications with minimal prediction time.
Introduction: The negative consequences of climate change are widespread and have a global impact. An industrialized region of Germany must adapt to the effects of climate change and comply with political regulations. Previous studies indicate that economic actors who are not directly affected by climate change approach climate change mitigation and adaptation primarily based on legal requirements and often feel discouraged by the absence of data-based reports. Addressing this challenge, game-based learning emerges as a promising pathway.
Methods: To examine game-based learning’s applicability and potential for climate adaptation, we developed a business simulation game, simultaneously identifying didactically effective elements for managers who would participate in it. Using expert interviews and focus groups, we conducted a qualitative study with three HR developers from larger companies and nine managers and founders of startups to develop a business simulation game on climate adaptation. Based on the Grounded Theory methodology, theoretical coding was used to analyze the qualitative data.
Results: The derived core categories indicate that personnel development in companies is evolving in response to economic changes. Individual resources such as motivation (especially for managers), personnel and time play a crucial role in establishing a business game as an educational offering. The identified game elements can also be used theoretically and practically in the development of other educational games.
Discussion: We discussed common human resource development measures in companies and compared them with more innovative approaches such as a simulation game. The study underscores the importance of innovative approaches, such as game-based learning, in fostering climate adaptation efforts among economic actors. By integrating theoretical insights with practical applications, our findings provide valuable guidance for the development of educational games aimed at addressing complex challenges like climate change. Further research and implementation of such approaches are essential for promoting proactive climate adaptation strategies within industrialized regions and beyond.
Alternating Transfer Functions to Prevent Overfitting in Non-Linear Regression with Neural Networks
(2023)
In nonlinear regression with machine learning methods, neural networks (NNs)
are ideally suited due to their universal approximation property, which states
that arbitrary nonlinear functions can thereby be approximated arbitrarily well.
Unfortunately, this property also poses the problem that data points with
measurement errors can be approximated too well and unknown parameter
subspaces in the estimation can deviate far from the actual value (so-called
overfitting). Various developed methods aim to reduce overfitting through
modifications in several areas of the training. In this work, we pursue the
question of how an NN behaves in training with respect to overfitting when
linear and nonlinear transfer functions (TF) are alternated in different hidden
layers (HL). The presented approach is applied to a generated dataset and
contrasted to established methods from the literature, both individually and in
combination. Comparable results are obtained, whereby the common use of
purely nonlinear transfer functions proves to be not recommended generally.
Purpose of this paper:
Surveys have shown that most companies still use paper-based lists or RF handhelds to support picker-to-parts order picking. However, more modern approaches such as replacing handhelds with small wearables, Pick-by-Voice, Pick-by-Vision, or even autonomous picking robots are on the rise. This fits into a broader trend commonly referred to as "smart logistics". However, what "smartness" means in this context remains unclear. This paper aims to contribute to the understanding of smartness in picker-to- parts order picking by applying socio-technical systems theory.
Design/methodology/approach:
The methodological approach uses a socio-technical analysis and a combination of two frameworks involving smart capabilities to identify the characteristics of "smart" picker- to-parts order picking.
Findings:
Typically, smartness is considered a property of the assistive devices used in order picking (such as smart glasses in Pick-by-Vision). Instead, smartness should be judged by the extent to which the picking system is implemented as a socio-technical system with comprehensive, meaningful tasks. Thus, smart picker-to-parts order picking is an alternative concept to the digital Tayloristic approach supported by the prevailing assistive devices. A number of elements are proposed for the design of a smart picking system, including establishing responsible autonomy, reducing cognitive load, improving ergonomics, and human-machine interaction based on contextual adaptation.
Value:
This paper contributes to the still relatively small body of literature on smart picker-to- parts order picking by clarifying the dimensions of smartness in this field. A clearer understanding of smartness is helpful in avoiding getting trapped in digital Tayloristic work patterns, mediated and controlled by the currently available tools. It also supports creating a more favorable work environment for warehouse personnel.
Research limitations/implications:
So far, the concept of smartness in picker-to-part order picking is purely conceptual.
Practical implications:
The evaluation framework can be used to critically assess the technology currently used in warehouses to support picker-to-parts order picking and to guide the development of new systems.
Powder Bed Monitoring Using Semantic Image Segmentation to Detect Failures during 3D Metal Printing
(2023)
Monitoring the metal Additive Manufacturing (AM) process is an important task within the scope of quality assurance. This article presents a method to gain insights into process quality by comparing the actual and target layers. Images of the powder bed were captured and segmented using an Xception–style neural network to predict the powder and part areas. The segmentation result of every layer is compared to the reference layer regarding the area, centroids, and normalized area difference of each part. To evaluate the method, a print job with three parts was chosen where one of them broke off and another one had thermal deformations. The calculated metrics are useful for detecting if a part is damaged or for identifying thermal distortions. The method introduced by this work can be used to monitor the metal AM process for quality assurance. Due to the limited camera resolutions and inconsistent lighting conditions, the approach has some limitations, which are discussed at the end.
C7. 4 Application of Laser Line Scanners for Quality Control during Selective Laser Melting (SLM)
(2021)
Forest management relies on the analysis of satellite
imagery and time intensive physical on-site inspections. Both
methods are costly and time consuming. Satellite based images
are often not updated in a sufficient frequency to react to
infestations or other occurring problems.
Forest management benefits greatly from accurate and recent
information about the local forest areas. In order to react
appropriately and in time to incidents such as areas damaged by
storms, areas infested by bark beetles and decaying ground water
level, this information can be extracted from high resolution
imagery.
In this work, we propose UAVs to meet this demand and
demonstrate that they are fully capable of gathering this information
in a cost efficient way. Our work focuses on the cartography
of trees to optimize forest-operation. We apply deep learning for
image processing as a method to identify and isolate individual trees for GPS tagging and add some additional information such as height and diameter.
Deep Learning models are trained to detect humans, cars, and other large objects which are centered in the images. The same models struggle with detecting small and tiny objects because of architecture design decisions that reduce the entropy of small and tiny objects during training. These small and tiny objects are essential for damage identification and maintenance including inspection and documentation of aeroplanes, constructions, offshore structures, and forests. Our work defines the terms tiny and small in context of deep learning models to evaluate possible approaches to resolve the issue of low accuracy in detecting these objects. We analyse the currently applied common datasets Common Objects in Context, ImageNet and Tiny Object Detection Challenge dataset. In addition we compare these datasets and present the differences in terms of object instance size. The COCO dataset, ImageNet dataset and TinyObjects dataset are analysed regarding size categorization and relative object size. The results show the large differences between the size ratios of the three chosen datasets, with ImageNet having by far the largest object instances, COCO being in the middle and TinyObjects having the smallest objects as its name would indicate. Since the objects themselves are larger in terms of total pixel width and height, they therefore make up a bigger percentage on the superordinate picture. Looking at the size categories of the COCO dataset and our extension of the tiny and very small category, the results confirm the size hierarchy of the datasets. With ImageNet having most of its objects in the large category, COCO respectively in the medium category and TinyObjects in the very small category. By taking these results into account, the reader is able to choose a fitting dataset for their tasks.We expect our analysis to help and improve future research in the area of small and tiny object detection.
Highly autonomous production cells are a crucial part of manufacturing systems in industry 4.0 and can contribute to a sustainable value-adding process. To realize a high degree of autonomy in production cells with an industrial robot and a machine tool, an experimental approach was carried out to deal with numerous challenges on various automation levels. One crucial aspect is the scheduling problem of tasks for each resource (machine tool, tools, robot, AGV) depending on various data needed for a job-shop scheduling algorithm. The findings show that the necessary data has to be derived from different automation levels in a company: horizontally from ERP to shop-floor, vertically from the order handling department to the maintenance department. Utilizing that data, the contribution provides a cascaded scheduling approach for machine tool jobs as well as CNC and robot tasks for highly autonomous production cells supplied by AGVs.
Companies are confronted with increasingly demanding environments, including globalization, technologization, intergenerationality, and crises such as the coronavirus pandemic. To accept uncertainties as a challenge and to recognize opportunities for development, well-educated and resilient founders are needed who can foster innovation and sustainable development within society and the economy. The majority of today’s entrepreneurs have an academic background. Hence, institutions for higher education need to provide comprehensive educational offerings and support initiatives to train and sensitize future entrepreneurs. Therefore, since 2013, agile teaching formats have been developed in our project at a Bavarian university of applied sciences. In two stages, we founded a limited company for hands-on experimentation with entrepreneurship and also conceptualized an elective course and an annual founders’ night. Based on a theoretical model and continuous teaching evaluations, we adjusted the individual modules to suit the target group. The objective is to promote the acquisition of key competencies and exert a positive influence on the startup quotient in the region. There are six startups by students who can be traced back to our project. This indicates that a target-group-oriented educational program encourages motivation and awareness of entrepreneurial thinking and action among students.
Currently, many sources predict increasing use of AR technology in the industrial environment. The task of immersive productive assistance systems is to provide information contextually to the industrial user. Therefore, it is essential to explore the factors and effects that influence the visibility and the corresponding quality of this information. Caused by the technical limitations of additive display technology and application conditions, this new approach has evaluated the immersive visibility of Landolt Rings in various greyscales against ambient illuminance levels on different industrial-like surfaces, coupled with and without a white virtual background. For this purpose, an empirical study in a within-subjects-design with full factorial experimental design (n=23) was conducted on Microsoft HoloLens 2 hardware. The mean values of the main effects indicate that visibility is significantly affected by ambient illuminance (best results at lower level), greyscale (best results at middle level) and virtual background (best results with background). In contrast, the choice of surface is shown to have no statistically significant effect on visibility, however it affects the response time. Additionally, cross-interactions of variables were analyzed and lead to a design recommendation for immersive industrial applications.
Although the increasing use of automation in industry, manual assembly stations are still common and, in some situations, even inevitable. Current practice in manual assembly lines is to balance them using the takt-time of each workstation and harmonize it. However, this approach mostly does not include ergonomic aspects and thus it may lead to workforce musculoskeletal disorders, extended leaves, and demotivation. This paper presents a holistic human-centric optimization method for line balancing using a novel indicator ̶ the ErgoTakt. ErgoTakt improves the legacy takt-time and helps to find an optimum between the ergonomic evaluation of an assembly station and its balance in time. The authors used a custom version of the ErgoSentinel Software and a Microsoft Kinect depth camera to perform online and real-time ergonomic assessment. An optimization algorithm is developed to find the best-fitting solution by minimizing a function of the ergonomic RULA-value and the cycle time of each assembly workstation with respect to the worker's ability. The paper presents the concept, the system-setup and preliminary evaluation of an assembly scenario. The results demonstrate that the new approach is feasible and able to optimize an entire manual assembly process chain in terms of both, economic aspects of a well-balanced production line as well as the ergonomic issue of long term human healthy work.
Advances in machine learning detecting changeover processes in cyber physical production systems
(2020)
The performance indicator, Overall Equipment Effectiveness (OEE), is one of the most important ones for production control, as it merges information of equipment usage, process yield, and product quality. The determination of the OEE is oftentimes not transparent in companies, due to the heterogeneous data sources and manual interference. Furthermore, there is a difference in present guidelines to calculate the OEE. Due to a big amount of sensor data in Cyber Physical Production Systems, Machine Learning methods can be used in order to detect several elements of the OEE by a trained model. Changeover time is one crucial aspect influencing the OEE, as it adds no value to the product. Furthermore, changeover processes are fulfilled manually and vary from worker to worker. They always have their own procedure to conduct a changeover of a machine for a new product or production lot. Hence, the changeover time as well as the process itself vary. Thus, a new Machine Learning based concept for identification and characterization of machine set-up actions is presented. Here, the issue to be dealt with is the necessity of human and machine interaction to fulfill the entire machine set-up process. Because of this, the paper shows the use case in a real production scenario of a small to medium size company (SME), the derived data set, promising Machine Learning algorithms, as well as the results of the implemented Machine Learning model to classify machine set-up actions.
Design preferences on industrial augmented reality: a survey with potential technical writers
(2020)
Position-based technologies, e.g Ultrawideband (UWB), WiFi or Bluetooth, for indoor localisation purposes are already commercially available. With the highly increasing digitalization of industrial processes, the potential of these technologies comes into focus of process management research. This paper aims to structure position-based technologies according to their potential to support shop-floor process management. For this purpose, a framework with the following dimensions is developed: technical performance properties of the IPS, economical aspects, relevant use-case requirements, and appropriate data aggregation strategies. Following this, two representable use-cases show the implementation of an indoor-positioning-system and the data aggregation in order to derive relevant process data from position data.
Planspiel MainKassandra
(2023)
Planspiel zur Klimaanpassung für Unternehmen, die mehr über die Wechselwirkungen des Klimawandels erfahren und zur strategischen und nachhaltigen Weiterentwicklung beitragen möchten. Mit einem spielerischen Ansatz werden direkte und indirekte Auswirkungen des Klimawandels simuliert und einzelne Teams aufgefordert, mit einem interaktiven Maßnahmenkatalog zielgerichtete Anpassungsstrategien zu entwickeln. Dabei gilt es Klimaereignisse und vorhandene Ressourcen zu beachten, denn der Spielsieg wird nur durch eine Balance zwischen ökonomischen und ökologischen Interessen erreicht. Die erworbenen Erfahrungen können dann direkt in die berufliche Praxis geführt und innerhalb von Arbeitsteams diskutiert werden. Beginnen Sie heute mit dem Umdenken und werden Sie kreativ, um Ihr Unternehmen vor den Folgen des Klimawandels zu schützen.
Additive manufacturing processes, particularly Laser-Based Powder Bed Fusion of Metals (PBF-LB/M), enable the development of new application possibilities due to their manufacturing-specific freedom of design. These new fields of application require a high degree of component quality, especially in safety-relevant areas. This is currently ensured primarily via a considerable amount of downstream quality control. Suitable process monitoring systems promise to reduce this effort drastically. This paper introduces a novel monitoring method in order to gain process-specific thermal information during the manufacturing process. The Synchronized Path Infrared Thermography (SPIT) method is based on two synchronized galvanometer scanners allowing high-speed and high-resolution observations of the melt pool in the SWIR range. One scanner is used to steer the laser over the building platform, while the second scanner guides the field of view of an IR camera. With this setup, the melting process is observed at different laser powers, scan speeds and at different locations with respect to the laser position, in order to demonstrate the positioning accuracy of the system and to initially gain thermal process data of the melt pool and the heat-affected zone. Therefore, the SPIT system shows a speed independent overall accuracy of ±2 Pixel within the evaluated range. The system further allows detailed thermal observation of the melt pool and the surrounding heat-affected zone.
MainWarmUp
(2022)
Das Spiel MainWarmUp bietet einen schnellen und guten Einstieg in die Thematik „Klimawissen für produzierende
Unternehmen“.
Mit zehn verschiedenen Aufgaben
werden den Spielenden zahlreiche Maßnahmen rund um den Klimawandel vorgestellt, die Unternehmen zum Klimaschutz oder zur -anpassung anwenden könnten. Finden Sie sinnvolle Kombinationen, ordnen Sie die Karten verschiedenen Kategorien zu oder bereiten einen Klimapitch vor.
Mainfränkische Unternehmen und Handwerksbetriebe stehen aufgrund expandierender Wertschöpfungsketten in einem starken Abhängigkeitsverhältnis zu ihren global verteilten Zulieferern. Dadurch ist die Wertschöpfungskette anfällig für externe Störungen, die unter anderem durch den Klimawandel ausgelöst werden. Zugleich sind die Erwärmungsraten in der bayerischen Region derzeit deutlich höher als im bundesweiten Durchschnitt. Die Entwicklung von strategischen Maßnahmen zur Klimaanpassung ist demnach unerlässlich, um die unternehmensspezifischen Risiken des Klimawandels zu antizipieren und zu minimieren. Die Klimaanpassung ist in vielen kommunalen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bereichen eine der größten Herausforderungen der Gegenwart. Die vorliegende Regionalstudie beabsichtigt daher eine Abgrenzung der Verhältnisse und Wechselwirkungen des globalen Klimawandels, der Auswirkungen in der bayerischen Region Mainfranken sowie der aufkommenden Veränderungsbedarfe für gesellschaftliche, politische und wirtschaftliche Akteure. Ein umfassender grundlagentheoretischer Überblick dient zunächst der Einordnung wichtiger Ansatzpunkte aus politischer Perspektive und stellt Angebote für Wirtschaftsakteure dar. Ferner werden die wirtschaftlichen Ausprägungen nach Handwerksbetrieben und Unternehmen differenziert, sowie deren Rolle für Wachstum und Innovation in der Region, als auch in Bezug auf den Klimawandel und die erforderliche Anpassung aufgezeigt. Die Ergebnisse einer quantitativen Erhebung veranschaulichen, dass neben der Wirtschaftlichkeit und physischen Ressourcen, menschliche Faktoren zur Erhöhung der organisationalen Klimaresilienz beitragen. Um als wirtschaftliche Organisationen einen adäquaten Umgang mit dem Klimawandel zu finden, sind bspw. zunächst Führungskräfte aufgefordert einen systemischen Ansatz mit umfangreichen Maßnahmen zu Klimaschutz und Klimaanpassung zu entwickeln, auf ihre Wirksamkeit zu erproben und ganzheitlich zu integrieren. Mit der vorliegenden Regionalstudie wird deutlich, dass neben dem Klimaschutz, der Reduzierung klimaschädlicher Treibhausgasemissionen, die Klimaanpassung ein unverzichtbarer Aspekt ist, um die wirtschaftliche Effizienz zu erhalten und sogar zu erhöhen, indem die veränderten Anforderungen als Entwicklungschancen wahrgenommen werden.
Das direkte Metall-Laser-Schmelzen (DMLS) aus der Familie der Additiven Fertigungsverfahren (AM) ermöglicht die schichtweise Erzeugung komplexer dreidimensionaler Geometrien mit hoher relativer Dichte unter Verwendung von Metallpulver als Ausgangsmaterial [1]. Die Technologie wird zunehmend eingesetzt, um innovative Bauteile material- und gewichtssparend herzustellen oder komplexe Produkte ohne zusätzliche Werkzeuge oder Spannvorrichtungen zu fertigen. Darüber hinaus sind Funktionsintegrationen, zum Beispiel Gussformen mit eingeprägten Kühlkanälen, möglich. Da einzelne Metallpulverschichten auf vorhergehende Schichten aufgeschmolzen werden, entstehen während der Herstellung des Bauteils komplexe, zeitabhängige Temperaturprofile [2]. Durch den Einsatz hoher Laserintensitäten und Scangeschwindigkeiten, bei denen die Belichtungszeit der Laserbestrahlung im Bereich von Millisekunden liegt, werden zudem extrem hohe Aufheiz- und Abkühlraten induziert, die zu einzigartigen Mikrostrukturen und Materialeigenschaften führen [3].
Diese extremen Prozessbedingungen können sich jedoch auch negativ auf den Fertigungsprozess auswirken. Bei komplexen Bauteilen bleibt die Prozessstabilität und Qualitätssicherung Umfragen zufolge weiterhin die wichtigste technologische Barriere für den Einsatz additiv gefertigter Bauteile in hochbelasteten oder sicherheitsrelevanten Bereichen [4]. Daher verspricht der Zusammenhang zwischen Temperaturprofil während der Fertigung, relativer Dichte der Bauteile, sowie thermophysikalischer Eigenschaften additiv gefertigter Proben wichtige Erkenntnisse, insbesondere im Hinblick auf eine zerstörungsfreie Qualitätssicherung, sowie neue Anwendungsmöglichkeiten.
Im Zuge der fortschreitenden Globalisierung und zunehmenden Digitalisierung der Arbeitswelt, ergeben sich gerade für kleine und mittelständische Unternehmen Herausforderungen im Bereich der Produktion und insbesondere in der Montage. Steigende Komplexität der Produkte, kürzer werdende Produktlebenszyklen bei kleinen Losgrößen mit hoher Variantenvielfalt und großem Wettbewerbsdruck zwingen Unternehmen bereits vorhandene Montagestrategien zu überarbeiten. Gerade bei komplexeren Baugruppen ist eine Hochautomatisierung der Montage in der Serienfertigung aufgrund der Produktstruktur nur schwer realisierbar und oftmals nicht wirtschaftlich. In der industriellen Produktion ist ein klarer Trend von der Massenproduktion hin zur »Massenspezialanfertigung« zu erkennen. Die Leistungsfähigkeit eines Industriebetriebes hängt entscheidend von den angewandten Produktionsverfahren, den eingesetzten Produktionsmitteln und der eingeführten Produktionsorganisation ab. Aber auch das Zusammenspiel von Mensch, Organisation und Technik trägt dazu bei Potenziale für den Erfolg eines Unternehmens auszuschöpfen. Aufgrund sich ständig ändernder Marktbedingungen und der kostengünstigen Herstellung von Produkten in Niedriglohnländern bei gleichzeitig steigendem Qualitätsniveau müssen Produktionsstrukturen ständig neu überdacht und weiterentwickelt werden. Die Montage ist im Vergleich zur klassischen Fertigung (wie z.B. Drehen, Fräsen oder Schleifen) ein eher niedrig automatisierter Bereich der industriellen Produktion, indem allerdings eine hohe Wertschöpfung am Produkt stattfindet. Die manuelle Montage ist daher auch zukünftig ein wichtiger Bestandteil der industriellen Produktion. Um am Markt bestehen zu können, müssen Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, um manuelle Arbeit produktiver und damit kosteneffizienter zu gestalten ohne dabei Abstriche bei der Qualität hinzunehmen. Zur Unterstützung manueller Tätigkeiten sind in den vergangenen Jahren verschiedene Innovationen in den Fokus der Unternehmen gerückt. Das Ziel muss es sein, den (Montage-)Standort Deutschland durch innovative Konzepte wie kollaborative Mensch-Roboter-Arbeitsplätze zu sichern.
Das [...] Spannungsfeld aus Flexibilität, Bauraum, Kosten, Genauigkeit und automatisierter Messung soll in diesem Vorhaben mit der Realisierung einer größenangepassten, roboterbasierten Koordinatenmesstechnik begegnet werden. Als Herausforderung wird hierbei das Verfahren zur Optimierung der Genauigkeit (Kalibrierung) aus den gegebenen Randbedingungen (Kinematik, Steifigkeit) insbesondere des Roboters gesehen.
Geprägt durch den Einzug der Digitalisierung in Wirtschaft und Industrie sieht sich die Logistikbranche heute zunehmend damit konfrontiert, immer kleinere Stückmengen und Losgrößen transportieren zu müssen. Heutige, konventionelle Logistiksysteme sind für diese zukünftigen Anforderungen nicht ausgelegt. Deshalb bringt der Transport kleiner Losgrößen hohe Kosten mit sich. Darüber hinaus sind heutige Logistiksysteme nicht flexibel genug. Auch die praktizierte Ansammlung von kleinen Losgrößen zu größeren Einheiten erfüllt die Anforderungen nicht. Der Warentransport wird aus Sicht des steigenden Anspruchs an den Zeitfaktor teuer. Darüber hinaus entstehen zusätzliche Lagerkosten. Neue Technologien wie fahrerlose Transportsysteme und Transportdrohnen können in ihrer aktuellen Entwicklung dem Bedarf der Mikromobilität nur in stark abgegrenzten Bereichen gerecht werden und somit ihr Potenzial noch nicht ganzheitlich entfalten. Im Projekt wird die kollaborative Zusammenarbeit verschiedener Transporteinheiten wie fahrerlose Transportsysteme (FTS), Multicopter- und Flächendrohnen aufbauend auf einem KI-Service entwickelt, was einem heterogenen Netzwerk die Überwindung der einzelnen, technologischen Systemgrenzen und zweckdienlichen Einsatz ermöglicht. Die Auslegung von logistischen Systemen erfolgt immer nach dem Prinzip des minimalsten Aufwandes. Das Projekt FlowPro entwickelt ein auf KI-Verfahren basierendes Logistiknetzwerk, welches sich selbstständig organisiert und in Industrieparks die Intralogistik sowie darüber hinaus unternehmensübergreifend auf dem Land- und Luftweg die Mikromobilität von Waren ermöglicht und optimiert.
Das IDEE ist mit vier Forschungsprofessoren besetzt, die durch eine Lehrentlastung Freiräume für den Auf- und Ausbau von interdisziplinären Forschungsaktivitäten nutzen können. Das Center Robotik (CERI) ist eines der Aufgabengebiete des IDEEs mit den beiden Schwerpunkten »Robotergestützte Arbeitsplätze der Zukunft« sowie »Intralogistik in der Smart Factory«.
Dieser Artikel beschäftigt sich mit dem zweiten Schwerpunkt. Anhand der CERI Aktivitäten im Bereich der fahrerlosen Transportsysteme wird aufgezeigt, wie der »Dreiklang« Forschung, Lehre und Transfer in der Praxis umgesetzt wird und die drei Bestandteile sich gegenseitig befruchten können.
Es gilt, auf diverse Szenarien des Klimawandels vorbereitet zu sein, potenziell negativen Einflüssen vorzubeugen und Chancen (bspw. hinsichtlich Absatz- und Beschaffungsmarkt) zu ergreifen. Diese Ausprägungen regen dazu an, maßgeschneiderte Bildungskomponenten zu konzeptualisieren, um (produzierende) Unternehmen zukünftig sowohl in ihrer Verantwortungsfunktion zu sensibilisieren, als auch sie lernend zu befähigen, individuelle Klimaanpassungsmaßnahmen abzuleiten.
Industriezweige wie die Glas-Industrie, die Kraftwerkstechnik sowie die Luft- und Raumfahrttechnik müssen kontinuierlich neue Methoden entwickeln, sowie bestehende Verfahren optimieren, um in ihren Bereichen wettbewerbsfähig zu sein bzw. neue Anforderungen an Umwelt- und Klimaschutz zu erfüllen. Dies beinhaltet oft die Entwicklung neuer Materialien, die leichter zu fabrizieren sind und sowohl mechanisch als auch thermisch höheren Belastungen standhalten. Für die genannten Industriezweige sind Prozesse mit hohen Betriebstemperaturen bis zu 3.000 °C kennzeichnend und damit ist die Kenntnis von Materialeigenschaften bei diesen extremen Temperaturen von großer Bedeutung. Auch wenn es bereits einige Messapparaturen für die Bestimmung von thermophysikalischen Materialdaten bei hohen Temperaturen gibt, muss die Rückführung dieser auf die SI Basiseinheiten gewährleistet werden, um die Zuverlässigkeit der gemessenen Daten für die Anforderung der genannten Branchen sicherzustellen.
Diese Aufgabe ist das Ziel des EMPIR-(European Metrology Programme for Innovation and Research) Projektes Hi-TRACE [1]. Hi-TRACE zielt darauf ab, Referenzapparaturen und neue
Methoden für die Messung von thermophysikalischen Materialeigenschaften, (thermische Diffusivität, spezifische Wärme, Emissionsgrad und Schmelztemperatur) sowie der Haftung
von Schichten über 1.000 °C zu bestimmen.
Eines der zentralen strategischen Ziele unserer Hochschule ist die Internationalisierung, sowie der »internationalisation@home«. Als die weltweite Corona-Pandemie die Präsenzlehre und -forschung ebenso wie den internationalen Austausch von Studierenden und Forschenden zu Beginn 2020 quasi zum Erliegen brachte wurden die Rufe nach digitalen Angeboten im internationalen Bereich schnell laut. Vor diesem Hintergrund reagierte der »Deutsche Akademische Auslandsdienst (DAAD)« mit der kurzfristig ins Leben gerufenen Förderlinie »International Virtual Academic Collaboration« (IVAC), um internationale Hochschulkooperationen und weltweite Mobilität unter digitalen Vorzeichen strategisch zu gestalten und auszubauen [1].
Die Weiterentwicklung von Endgeräten wie z.B. von NReal oder die Microsoft HoloLens 2 im Bereich Augmented Reality (AR) führt zu einem erweiterten Nutzungsfeld von AR außerhalb klassischer Entwicklungs- und »Gaming«-Umgebungen. Eine der sich intensivierenden Nutzungsoptionen ist der wertorientierte Einsatz im industriellen Umfeld. In diesem Bereich bedarf es noch einer weitreichenden Identifizierung und Evaluierung der Einsatzpotenziale und des -nutzens [1]. Naheliegender Vorteil der Technologie ist die Anwendung in integrativen Planungsprozessen z.B. in der Anlagenplanung. Durch die Visualisierung von virtuellen Inhalten in einer realen Umgebung, können zukünftige Veränderungen auf mögliche Störfaktoren bereits vor Umsetzung detailliert geprüft und optimiert werden. Dies führt zu Zeit- und Kostenersparnis in Planungsphasen, da nachträgliche Änderungen signifikant kostenintensiver und komplexer sind. Eine weitere Nutzungsmöglichkeit ist die Simulation von Fertigungsprozessen und deren Auswirkungen. Die Simulation kann insbesondere bei der Identifikation unternehmensunabhängiger Probleme helfen. Auch kann der zeitliche Faktor, der jedem Prozess zugrunde liegt, eingebettet in einem virtuell erweiterten Realszenario geprüft werden. Als Beispiel kann hier die Störungsbeseitigung in industriellen Fertigungsprozessen dienen, welche meistens einer notwendigen engen Taktung unterliegen. Störungen sind häufig durch die direkte Umwelt oder Probleme in Arbeitsabläufen begründet. An diesem Punkt können die möglichen Optimierungsoptionen unter den gegebenen Bedingungen eine erste Validierung erfahren, ohne direkten Eingriff in laufende Prozesse. Diese Anwendungsmöglichkeiten gilt es zu untersuchen und in eine gebrauchstaugliche Lösung für den Einsatz im wertschöpfenden Bereichen zu überführen. Ziel dabei ist es die noch hypothetischen Potenziale zu bewerten und in einsetzbare Applikationen zu transformieren, die den Anforderungen in einer industriellen Umgebung standhalten. Um eine nutzerorientierte Forschung zu gewährleisten, ist es notwendig den Bedarf der Industrie zu erfassen. An diesem Punkt setzt das Vorhaben PlanAR an und untersucht die interdisziplinären Auswirkungen der Anwendungsmöglichkeiten und Applikationen bei industrienahen Nutzungsanforderungen.
Einsatz einer maschinell gelernten Bildsegmentierung zur Pulverbettüberwachung im Metalldruck
(2022)
Der Schwerpunkt der folgenden Ausführungen ist auf eine schichtweise Erkennung von Abweichungen durch die automatisierte Analyse von Bilddaten aus pulverbettbasierten Metalldruckprozessen gelegt. Bei diesen Prozessen wird eine dünne Schicht im Bereich von 20 bis 100 μm aus pulverförmigem Metallpulver aufgetragen. Ein zweidimensionaler Querschnitt des gewünschten Bauteils wird dann entweder mit einer selektiven Wärmequelle aufgeschmolzen oder mit einem Bindemittel zusammengebunden. Anschließend wird das Substrat um die Höhe einer Pulverschicht abgesenkt und der Vorgang wiederholt, bis der Aufbau abgeschlossen ist. Nach dem Abschluss des Aufschmelzens einer Schicht wird ein Bild mittels einer Kamera im sichtbaren Wellenlängenbereich erstellt. Abbildung 1 zeigt zwei Beispiele solcher Bilder. Diese bilden die Eingangsgröße für die Erkennung von Abweichungen. Durch die gewählte Schichtdicke kann die Herstellung eines Bauteils mehrere tausend Bilder erzeugen. Die automatisierte und zeitnahe Auswertung ist daher Inhalt aktueller Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten [1]. Nicht zuletzt da die notwendige Sensorik – eine Kamera – wirtschaftlich und robust einsetzbar ist.
Mit einem Umsatz von 103 Milliarden Euro ist die Metallindustrie eine der größten deutschen Industriebranchen. Diese ist von volatilen Marktbedingungen und hohem Wettbewerb geprägt [1][2]. Kleine und mittlere produzierende Unternehmen (sogenannte KMU) sehen zunehmend gravierende Probleme bei der Einhaltung von Lieferterminen bedingt durch hohe Durchlaufzeiten in der Produktion [3]. Neben kaufmännischen Planungssystemen zur Erstellung von Produktionsplänen nutzen Unternehmen als Planungsgrundlage weiterhin Excel mit 31 % und manuelle Prozesse mit 10 % [4]. Gleiches gilt für Produktwechselvorgänge auf Maschinen (Rüsten). Aufgrund dieser Aspekte ist es notwendig, die Rentabilität der KMU in der Metallindustrie zu steigern. Das wird durch effiziente Produktionsplanung und -steuerung, sowie der daraus resultierenden hohen Reaktionsfähigkeit und Flexibilität realisiert. Daher ist die Produktionsplanung auf die Markt- und Kundenanforderungen und die Anlageneffektivität auf ein hohes und stabiles Niveau auszurichten [5]. Hier bietet die Erfassung von Echtzeitdaten eine adäquate Reaktion auf die genannten Anforderungen. Ebenfalls liefert sie großes Potenzial für die Produktionsplanung und -steuerung, um die Disposition und Koordination von Arbeitsaufträgen zu optimieren. Weiterhin werden Störgrößen oder unvorhergesehene Planungsabweichungen reduziert [4][6]. Zusätzlich ist eine erhöhte Transparenz und Verbesserung menschlicher Entscheidungsprozesse notwendig. Dies kann durch datengetriebene Methoden unterstützt und sichergestellt werden [7]. Ein Ansatz zur Optimierung des Produktionsergebnisses kann durch die Erhöhung der Anlagenproduktivität selbst realisiert werden. Dazu muss die Verfügbarkeit der Anlagen durch Lokalisierung und Reduzierung von Verlusten erhöht werden. Die Umrüstungsprozesse tragen stark negativ zur Verfügbarkeit einer Produktion bei. Eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (overall equipment effectiveness oder kurz OEE) in einer Fertigungsumgebung ist jedoch möglich durch eine intelligente Nutzung von Sensordaten mit Techniken wie z. B. Machine Learning (ML).
Das Verbundvorhaben KI-Inspektionsdrohne, im Rahmen des Luftfahrtforschungsprogramms V [1], hat als Ziel Maintenance-, Repair- und Overhaul-(MRO-)Prozesse in der Luftfahrtindustrie zu beschleunigen, und damit die MRO-Industrie noch wettbewerbsfähiger zu machen. Im Vorhaben wird ein sicheres System zur Schadensdetektion und -bewertung von äußeren Flugzeugstrukturen unter Berücksichtigung aktueller Instandhaltungs-Anforderungen der Luftfahrtbranche entwickelt. Der entwickelte Prototyp integriert vernetzte UAV (Unmanned Aerial Vehicles – Unbemannte Flugsysteme), autonome Navigation und Schadensaufnahme und KI-gestützte Auswertung und stellt ein Decision Support System zur Verfügung bzw. fällt eigenständig Entscheidungen. Forschungsschwerpunkt der FHWS ist, bzw. Forschungsschwerpunkte sind industriespezifische Ende-zu-Ende-Security, KI, Safety, und insbesondere die Absicherung der mobilen, mit Cloud oder Edge verbundenen Einheiten gegen Cyberattacken.
Nowadays, additive manufacturing processes are becoming more and more appealing due to their production-oriented design guidelines, especially with regard to topology optimisation and minimal downstream production depth in contrast to conventional technologies. However, a scientific path in the areas of quality assurance, material and microstructural properties, intrinsic thermal permeability and dependent stress parameters inhibits enthusiasm for the potential degrees of freedom of the direct metal laser melting process (DMLS). Especially in quality assurance, post-processing destructive measuring methods are still predominantly necessary in order to evaluate the components adequately. The overall objective of these investigations is to gain process knowledge make reliable in situ statements about component quality and material properties based on the process parameters used and emission values measured. The knowledge will then be used to develop non-destructive tools for the quality management of additively manufactured components. To assess the effectiveness of the research design in relation to the objectives for further investigations, this pre-study evaluates the dependencies between the process parameters, process emission during manufacturing and resulting thermal diffusivity and the relative density of samples fabricated by DMLS. Therefore, the approach deals with additively built metal samples made on an EOS M290 apparatus with varying hatch distances while simultaneously detecting the process emission. Afterwards, the relative density of the samples is determined optically, and thermal diffusivity is measured using the laser flash method. As a result of this pre-study, all interactions of the within factors are presented. The process variable hatch distance indicates a strong influence on the resulting material properties, as an increase in the hatch distance from 0.11 mm to 1 mm leads to a drop in relative density of 57.4%. The associated thermal diffusivity also reveals a sharp decrease from 5.3 mm2/s to 1.3 mm2/s with growing hatch distances. The variability of the material properties can also be observed in the measured process emissions. However, as various factors overlap in the thermal radiation signal, no clear assignment is possible within the scope of this work.
FHWS Science Journal (5, 2)
(2021)
Mit dieser Sonderausgabe des FHWS Science Journals möchten wir Sie [...] auf das Institut Digital Engineering (IDEE) aufmerksam machen sowie Einblicke in die aktuellen Forschungsarbeiten in ihrer Breite und Tiefe ermöglichen. Ganz besonders freut uns, dass die Entwicklung in Bezug auf die Teilnahme und den Erfolg bei öffentlichen Förderaufrufen des Landes und Bundes das Institut nach einer Startphase bereits sehr positiv zu bewerten ist. Dies zeigt sich an der Anzahl der eingeworbenen Projekte und den Drittmittelumsatz, der 2020 schon rund 1 Mio. € betrug und in 2021 auf 2 Mio € gesteigert werden konnte.
Ausgangspunkt dieser Sonderausgabe ist die Präsentation eines Leitfadens zur Mensch-Roboter- Interaktion aus dem Projekt InKoMo der Bayerischen Forschungsstiftung heraus. Neben diesem Leitartikel finden sich weitere Beiträge, die den Stand der Forschungen am IDEE wiedergeben.
Von 3D-Metalldruck bis Klimaanpassung wird aus vielen (nicht allen) Projekten berichtet und wir hoffen so Ihr Interesse an den Forschungsarbeiten an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg Schweinfurt zu wecken.
First time right is one major goal in powder based 3D metal printing. Reaching this goal is driven by reducing life cycle costs for quality measures, to minimize scrap rate and to increase productivity under optimal resource efficiency. Therefore, monitoring the state of the powder bed for each printed layer is state of the art in selective laser melting. In the most modern approaches the quality monitoring is done by computer vision systems working with an interference on trained neural networks with images taken after exposure and after recoating. There are two drawbacks of this monitoring method: First, the sensor signals - the image of the powder bed - give no direct height information. Second, the application of this method needs to be trained and labeled with reference images for several cases. The novel approach presented in this paper uses a laser line scanner attached to the recoating machine. With this new concept, a direct threshold measure can be applied during the recoating process to detect deviations in height level without prior knowledge. The evaluation can be done online during recoating and feedback to the controller to monitor each individual layer. Hence, in case of deviations the location in the printing plane is an inherent measurement and will be used to decide which severity of error is reported. The signal is used to control the process, either by starting the recoating process again or stopping the printing process. With this approach, the sources of error for each layer can be evaluated with deep information to evaluate the cause of the error. This allows a reduction of failure in the future, which saves material costs, reduces running time of the machine life cycle phase in serial production and results in less rework for manufactured parts. Also a shorter throughput time per print job results, which means that the employee can spent more time to other print jobs and making efficient use of the employee’s work force. In summary, this novel approach will not only reduce material costs but also operating costs and thus optimize the entire life cycle cost structure. The paper presents a first feasibility and application of the described approach for test workpieces in comparison to conventional monitoring systems on an EOS M290 machine.
Production companies are getting more and more aware of the relevancy of energy costs and the environmental impact of their manufactured products. Hence, the knowledge about the energy intensity of new process technologies as metal printing becomes increasingly crucial. Therefore, data about the energy intensity of entire process chains allow a detailed assessment of the life cycle costs and environmental impact of metal printed parts. As metal printing with Laser Powder Bed Fusion (LPBF) is applied from rapid prototyping to serial manufacturing processes more and more, sustainability data are useful to support a valid scale-up scenario and energetic improvements of the 3D-printing machinery as well as peripheral aggregates used in the process chain. The contribution aims to increase the transparency of the LPBF process chain in terms of its energy consumption. Therefore a generalized model to assess sustainability aspects of metal printed parts is derived. For this purpose, the LPBF process chain with the essential pre-, main- and post-processes is evaluated regarding its energy intensity. Here, the sub-processes, for example wet and dry cleaning of the printer, sieving of the metal powder or sand-blasting of the part are analyzed as well as the main printing process. Based on the derived experimental data from an installed, industry-like process chain, a model is created, which tends to generalize the experimental findings to evaluate other metal printed parts and process chain variants in terms of their energy intensity.
In the last decade many different additive manufacturing (AM) technologies for metal, plastic or ceramic processing raise from research to commercialization. As a result, AM grows into different business areas and transforms structures and processes. Hence, the contribution tends to show the change in added values though the availability of different additive manufacturing technologies based on a technology screening and market research. Regarding the named purpose, a broad market research of 83 companies and 339 printer models has been conducted to find patterns of AM technology market share and regions to structure indicators such as accuracy by processed material classes with a specified AM method. Printing materials as metal, plastic, ceramic and carbon have been considered. The categorization is done by the AM principles: power bed fusion, material extrusion, vat photopolymerization and …