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The demands of the interlinked production processes of industry 4.0 to engineers are versatile. Engineers shall know the tools to realize production processes automatically, understand different production processes to implement sensor technologies where needed, integrate network technologies to interconnect all components and develop software tools to run the production and to analyze the collected data. Therefore, the qualification of engineers must be adapted to integrate new competences in the engineering education.
Artificial intelligence (AI) is a crucial technology of industrial digitalization. Especially in the production industry, a great potential is present in optimizing existing processes, e.g., concerning resource consumption, emission reduction, process and product quality improvements, predictive maintenance, and so on. Some of this potential is addressed by methods of industrial analytics beyond specific production technology. Furthermore, particular technological aspects in production systems address another part of this potential, e.g., mechatronics, robotics and motion control, automation systems, and so on. The problem is that the field of AI includes many research areas and methods, and many companies are losing the overview of the necessary and appropriate methods for solving the company problems. The reasons for this are, on the one hand, a lack of expertise in AI and, on the other hand, high complexity and risks of use for the companies (especially for SMEs). As a result, many potentials cannot yet be exploited. The KI-NET project aims to fill this gap, whereby a project overview is presented in this contribution.
Die wichtigsten Elemente von Industrie 4.0 auf der Feldebene sind Aktoren und Sensoren. Durch den Einsatz von Sensoren und Aktoren in Verbindung mit einer bestehenden Infrastruktur und basierend auf der Internettechnologie wird eine Automatisierung und Überwachung der Prozesse ermöglicht. Sensoren dienen dabei als Datenlieferant, Aktoren sind die ausführende Hardware. Die Zielsetzung „Losgröße 1“ von Industrie 4.0 erfordert schnellste Datengenerierung und Umsetzung in Aktionen. Als „Smart Field Devices“ erhalten sie mehr lokale Verarbeitungskapazität. Es geht aber nicht nur um die dezentrale Datenverarbeitung, sondern Innovationen sind auch im Bereich der Basisfunktionen relevant. Bei den Aktoren sind Innovationen auf der Basis der Piezo-Keramik aufzuführen, speziell für Industrie-4.0-Anforderungen sind es Innovationen wie z.B. flexible Bewegungssysteme für Roboter. Auch auf der Sensor-Seite sind neue Basisfunktionen zu entwickeln, im Zusammenhang mit einer zunehmenden Miniaturisierung und Multi-Sensor-Systemen. Unabdingbar für Sensoren wie Aktoren ist die Einbindung in die Daten- und Informationsvernetzung, die über verschiedene Ebenen hergestellt werden muss. Für diese „Field Device Integration (FDI)“ stehen anerkannte Protokolle zur Verfügung, die einen Datentransfer der verschiedensten Geräte ermöglichen. Hier besteht noch ein Entwicklungsbedarf, bestehende Aktoren und Sensoren mit entsprechenden Schnittstellen hierfür auszurüsten.
使工厂生产更灵活的创新
(2023)
Die Digitalisierung in der Produktion stellt die Industrie vor große Herausforderungen. Eine Umfrage der IHK Schwaben hat ergeben, dass insbesondere Fachpersonal für das Thema fehlt. Über das Projekt Digital und Regional haben sich daher die drei schwäbischen Hochschulen Augsburg, Kempten und Neu-Ulm der gemeinsamen Aus- und Weiterbildung in diesem Themenfeld durch den Studiengang Systems Engineering gewidmet. Der Studiengang wird an den Hochschulzentren Memmingen und Nördlingen parallel angeboten. Der Studiengang ist als Teilzeit-Bachelorstudiengang mit hohen Anteilen an digitalen Inhalten konzipiert und ermöglicht durch die spezielle zeitliche Organisation eine parallele Beschäftigung in Unternehmen.
In the following extended abstract, an overview including motivation, objectives and expected results of the Interreg Austria-Bavaria project "KI-Net" (AB292; www.kinet.eu/) is summarized. The project develops a cross-border competence network that investigates, researches, and develops fundamental methods for AI-based optimizations in industrial manufacturing.
As a part of the overarching project KI-Net (AB292) a robot cell including a delta kin-ematic system is developed, which will act as a testbed for different software proto-types. The board game “nine men´s morris” serves as an application, which can be implemented with simple pick-and-place movements of the robot. This application of-fers different interfaces to further instances and thus forms a modularity to the outside.
As part of the regionalization offensive of the Bavarian State Government, the Universities of Applied Sciences Augsburg, Kempten and Neu-Ulm have developed a joint study concept named Digital and Regional (Hochschule Augsburg, 2020). It offers new opportunities for practical university teaching through the combination of the elements of part-time study, digital teaching and classroom teaching. The course appeals to both school graduates with the aim of practically integrated study as well as interested professionals who are looking for part-time enhanced academic qualifications. This results in a group of students with heterogeneous learning biographies, which are matched with suitable didactic concepts. The combination of blended learning concepts with a new study time model gives the students great flexibility in terms of time for the development of the course content, which enables them to work in companies parallel to their studies (Jacob et.al. 2017).