Digital Production Technology

  • Feature Engineering und Preprocessing von Daten aus realen und simulierten Produktionsprozessen
  • Konzeptionierung und Umsetzung von Machine Learning und KI-basierten Systemen in der Produktion sowie in Planungs- und Entwicklungsprozessen
  • KI-basierte Regelung und Steuerung adaptiver technischer Systeme
  • Adaptive Benutzerschnittstellen und Webanwendungen zur Analyse und Steuerung technischer Systeme

Die Forschungsgruppe „Produktionstechnik“ widmet sich den Themen rund um die digitalisierte Produktion. Dabei werden die Ziele verfolgt, Konzepte aus der Informationstechnologie in die Produktionstechnik zu übertragen, zu erweitern und zur Anwendung zu bringen, um unter den speziellen Anforderungen dieser Anwendungsdomäne Produktionsprozesse in der digitalen Welt zu gestalten und zu optimieren. Die Themen der Gruppen sind hierbei ganzheitlich von der Datenquelle über die Analyse bis hin zur Rückführung der Erkenntnisse aus der Analyse an den Menschen aber auch an die Maschine ausgelegt.

Wesentliches Merkmal der Forschungsgruppe ist die Ausrichtung auf reale Prozesse. Dies gelingt durch eine enge Zusammenarbeit mit einem großen Netzwerk aus Industrie- und Forschungspartnern. Hierbei werden neben klassischen Szenarien wie die Vorhersage von Produktqualität oder Predictive Maintenance ebenfalls die Steuerung robotischer Systeme durch Verfahren des Machine Learnings als auch die Integration von Künstlicher Intelligenz in Planungsprozesse umgesetzt, um diese für den Menschen in der komplexen Welt der Produktion flexibel und robust zu gestalten.

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Projekte

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AutoEnSys stellt sich der Herausforderung und geht die ersten Schritte in Richtung automatisierter Konstruktion für Spritzgusswerkzeug.
2021 – 2022
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Flexibilisierung komplexer Ökosysteme durch demokratische KI-basierte Entscheidungs- und Empfehlungssysteme am Arbeitsplatz
2022 – 2022
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Dem Internet of Production (IoP) liegt die Vision zugrunde, ein neues Niveau der domänenübergreifenden Kollaboration im Produktionskontext zu ermöglichen, indem semantisch adäquate und kontextbezogene Daten aus Produktion, Entwicklung und Nutzung in Echtzeit und angepasster Granularität zur Verfügung gestellt werden.
2019 – 2026
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Skalierte Laserstrukturierung und -trocknung von Lithium-lonen-Akkumulatoren zur Steigerung der Leistungsfähigkeit
2021 – 2023
Laufend
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Optimierte Zellfinalisierung durch innovative Anlagentechnik und parametergestützte Auswertung der Prozess- und Qualitätsparameter im virtuellen Produktionssystem
2021 – 2024
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Künstliche Intelligenz für Betrieb und Wartung von CSP-Kraftwerken
2021 – 2024
Laufend
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Anwendbare Lösungen und Szenarien zur Mensch-Roboter Kollaboration für die Industrie der Zukunft
2016 – 2019
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Systematische Aufbereitung von Verfahren des maschinellen Lernens im Produktionskontext hinsichtlich ihrer Nutzungspotenziale
2016 – 2017
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Systematische Aufbereitung von Verfahren des maschinellen Lernens im Produktionskontext hinsichtlich ihrer Nutzungspotenziale
2017 – 2018
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Anwendbarkeit von Reinforcement-Learning-Algorithmen für selbstoptimierende Produktionssysteme im Verständnis des Exzellenzclusters
2016 – 2017
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Production B 1
Gestaltung eines universellen, erweiterbaren Konzepts zur Schaffung der Interoperabilität zwischen heterogenen Simulationswerkzeugen
2006 – 2018
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Ex Cluster D3
Entwicklung eines Produktionssystems, das sich im laufenden Prozess selbst optimieren und auf wechselnde Anforderungen reagieren kann
2006 – 2018
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Lernfähige Regelung von Produktionssystemen auf Basis von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
2017 – 2020
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Optimierte Produktion von Verbindungshalbleitern für erhöhte Wirkungsgrade in der Energieversorgung
2019 – 2021
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Im Rahmen von VerTex 4.0 arbeiten das IMA & IfU gemeinsam mit dem Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen University daran, eines der großen aktuellen Hemmnisse der deutschen Textilindustrie zu überwinden.
2019 – 2021
Beendet
Kontakt Dipl. Inform. Daniel LüttickeAbteilungsleiter Data Intelligence
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D 2.21
Telefon
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