Jacob, Dirk
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使工厂生产更灵活的创新
(2023)
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.
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.
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.
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.
Im Sommersemester 2021 wurden unterschiedliche Personengruppen an den Hochschulen für angewandte Wissenschaften befragt. Fast 12.000 Studierende und über 2.000 Lehrende haben daran teilgenommen. Ergebnisse aus Gruppendiskussionen zur Hochschulentwicklung und Daten zu Studienverläufen und Prüfungen ergänzen die Studie.
Im Rahmen der Regionalisierungsoffensive der Bayerischen Staatsregierung wurde von den Hochschulen Augsburg, Kempten und Neu-Ulm ein gemeinsames Studienkonzept entwickelt, das durch die Kombination der Elemente Teilzeit-Studiengang, digitaler Lehre und Präsenzlehre neue Möglichkeiten für praxisnahe Hochschullehre bietet. Der Studiengang spricht sowohl Schulabsolventen mit dem Ziel eines praxisintegrierten Studiums als auch berufserfahrene Interessenten an, die in Teilzeit eine akademische Weiterqualifikation anstreben. Dadurch ergibt sich eine Studierendengruppe mit heterogenen Lernbiographien, denen mit passenden didaktischen Konzepten entsprochen wird. Durch die Kombination von Blended-Learning Konzepten mit einem neuen Studienzeitmodell wird den Studierenden eine große zeitliche Flexibilität für die Erarbeitung der Studieninhalte gegeben, die es ihnen ermöglicht parallel zum Studium in Unternehmen zu arbeiten.
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.