Produktion

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Die Produktion der Zukunft muss intelligent, flexibel, wandlungsfähig und gleichzeitig kosteneffizient sowie nachhaltig sein. Diesen Anforderungen widmet sich das Konzept Industrie 4.0 durch eine umfassende Digitalisierung, Vernetzung und Automatisierung der industriellen Produktion entlang der gesamten Wertschöpfungsketten.

Routinearbeiten beschleunigen, Entscheidungen vereinfachen, Ressourcen schonender einsetzen – dies sind nur einige Vorteile der Smart Fab von morgen. Möglich macht dies die intelligente Vernetzung von autonomen, sich selbst steuernden, wissensbasierten, sensorgestützten und räumlich verteilten Produktionsressourcen, Werkstücken und Geschäftsprozessen. Und diese Vernetzung geht weit über den eigenen Maschinenpark hinaus. Künftig genügt die Steuerung und Optimierung der eigenen Produktionsabläufe nicht mehr – auch Kunden und Zulieferer werden direkt in Wertschöpfungsprozesse eingebunden. 

 

Forschungsschwerpunkte und Lösungen

Die in der FMD kooperierenden Institute erforschen und entwickeln technologische Lösungen für Komponenten und Systeme zur Realisierung einer intelligenten, flexiblen, energieeffizienten und vernetzten Produktion für die Bereiche:

  • Digitale Zwillinge
  • Smarte digitale Produktion
  • KI und maschinelles Lernen
  • Sensorsysteme für Prozess- und Zustandsüberwachung
  • Zerstörungsfreie Materialprüfung  

Ziel dabei ist, wegweisende Impulse für die Produktionstechnik der Zukunft zu geben und diese durch vielfältigen Wissens- und Technologietransfer zügig in die Wirtschaft zu überführen.

Anwendungsbereiche

 

Sensorsysteme für Prozess- und Zustandsüberwachung

Sensorgestützte Überwachung der Produktionsressourcen zur Vermeidung von ungeplanten Stillstandszeiten.

 

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge verbessern nicht nur die Entwicklungs- und Produktionsprozesse, sondern tragen auch zur Steigerung der Leistung im realen Betrieb von Anlagen bei.

 

KI und maschinelles Lernen

Edge-KI, KI-gestützte Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung und Qualitätssicherung, Mensch-Roboter-Kollaboration und -Interaktion: Maschinelles Lernen ist die Schlüsseltechnologie für kognitive Systeme auf Basis von KI und wird in Produktionsprozessen eingesetzt, um Wissen aus Erfahrung zu erzeugen.

 

Zerstörungsfreie Materialprüfung

Neue Sensorkonzepte, robotergestützte Messungen, cloudbasierte Methoden der Datenerfassung und -verknüpfung sowie die Datenauswertung mittels KI-Methoden treiben den Wandel von Zerstörungsfreie Prüfung (ZfP) und Materialdiagnostik voran und erweitern das Einsatzspektrum.

Projektbeispiele

 

Robuste Funkübertragung

mioty®

Robuste Funksysteme werden zur Übertragung von Sensordaten und Steuerinformationen in Netzwerkstrukturen verwendet.  

 

Universelle Sensorplattform für Industrial IoT

USeP

Die Sensorplattform legt den Grundstein dafür, dass auch kleinere Systemanbieter den Entwicklungs- und Fertigungsaufwand für hochintegrierte Systeme im Umfeld des Internets der Dinge leisten können.

 

Hoch-frequente Terahertz-Strahlung

T-KOS

Ziel des Vorhabens war, erstmals die Terahertz-Technologien synergetisch in den Bereichen Kommunikation und Sensorik für die Industrie zu erschließen.

 

Mikromechanische Ultraschallwandler

MUT

Mikromechanische Ultraschall-Wandler (MUT) stellen eine innovative und effektive Weiterentwicklung klassischer Ultraschallsensoren dar.

 

Analoge neuromorphe Beschleuniger

NeurOSmart

Das Projektvorhaben NeurOSmart zielt darauf ab, einen neuen Standard für intelligente hybride Computing-Architekturen in autonomen Maschinen und Transportsystemen zu setzen.