Im Rahmen von AITeach wird ein innovatives Gesamtsystem entwickelt, welches die Erstellung von Montageablaufplänen und -anweisungen für Montageassistenzsysteme im Rahmen der Arbeitsvorbereitung in der variantenreichen Montage automatisiert. Hierzu soll ein innovatives Softwaresystem entwickelt werden, welches fusionierten Sensordaten mittels intelligenter Algorithmen und KI-Methoden hinsichtlich der demonstrierten Tätigkeiten analysiert. Ziel ist das automatische Erkennen von manuellen Montagearbeitsschritten, eine einfach verständliche Ausbereitung und Darstellung der erkannten Tätigkeiten mittels text-basierter Anweisungen sowie einer Visualisierung auf Basis eines Digitalen Zwillings.

In Port2Connect (Intelligentes Hafenlogbuch zur effizienten und nachhaltigen Nutzung der Hafeninfrastruktur) wird ein digitales Hafenlogbuch entwickelt, das die Transparenz und Sichtbarkeit von

Vorgängen im Hafen erhöht und eine automatische Planung und Optimierung mit Künstlicher Intelligenz ermöglicht. Durch das intelligente Monitoring- und Assistenzsystem werden Schiffe während ihres Aufenthaltes im Hafen digital begleitet und überwacht. Dadurch sollen insbesondere die Ziele für eine effizientere Nutzung sowie ein nachhaltiger Schutz vor Beschädigungen der vorhandenen Hafeninfrastruktur und eine Verbesserung des Klimas durch Verringerung von Emissionen erreicht werden.

Das Hafenlogbuch wird exemplarisch für 2.200 Meter der Stromkaje in Bremerhaven entwickelt. Verschiedene Anforderungen werden an ein solches System gestellt. Dazu gehören, die Emissionserfassung und –zuordnung sowie die Lage der Liegeplätze direkt an der Weser, welche der Flussströmung und den Gezeiten bedingten Tidenhub ausgesetzt sind. Weiterhin müssen für eine effiziente Nutzung der Liegeplätze Schiffe im Hafen häufiger verholt werden. Zusätzlich bergen insbesondere große Container-Schiffe ein erhöhtes Risiko für eine Beschädigung der Infrastruktur und eben jene besitzen einen großen Anteil an den Gesamtemissionen des Hafens.

Im Projekt SYDITIL wird ein systemischer Digitaler Zwilling (DZ) für die Logistik entwickelt. Als technologische Grundlage dient Σ, eine Sprache und Methode zur Beschreibung komplexer sozio-technischer Systeme sowie die WorldLab-Software. Anhand der Anwendungsszenarien Lagerlogistik und Hafenlogistik wird entwickelt und evaluiert. Die angestrebte Lösung soll zur kontinuierlichen Verbesserung der Logistikprozesse beitragen. Hierzu wird der DZ ständig mit den aus dem Logistiksystem gesammelten Daten aktualisiert und simuliert mögliche Szenarien sowie prognostiziert bevorstehende Risiken. Gegebenenfalls werden Warnungen an bestehende Steuerungs- und Kontrollsysteme gesendet, um den Logistikbetrieb zu optimieren. Zudem wird durch die Visualisierung der Simulations- und Vorhersageergebnisse die Entscheidungsfindung für zukünftige Planungen unterstützt.

Stress und mangelnde Aufmerksamkeit sind die Hauptursachen für Arbeitsunfälle in der Industrie und beeinträchtigen die Leistung der Arbeitnehmer. Physikalische, physiologische und psychologische Aspekte im Zusammenhang mit Stress wurden bereits durch die Analyse biometrischer Daten untersucht, aber sie wurden noch nie mit neurophysiologischen/psychologischen Daten integriert. No-Stress erfasst die Bewegungen von Arbeitnehmern bei der Ausführung von Fertigungsaufgaben, indem neurophysiologische Parameter in Echtzeit erfasst werden und mit Sprachassistenz interagiert wird, um Reaktionen und Feedback zu sammeln. Die Ursachen für Stress werden durch die Analyse der Daten der Arbeiter ermittelt, um die Arbeitsumgebung mit einem auf den Menschen ausgerichteten Ansatz neu zu gestalten, der sich auf das Wohlbefinden der Arbeiter konzentriert. Im Rahmen des Projekts wird ein Überwachungssystem für Fertigungsunternehmen entwickelt, um deren Arbeitsbedingungen und Produktionseffizienz zu verbessern. Die Anbieter von Anwendungsfällen werden zusammen mit den Akteuren des Sektors für Arbeitnehmerunterstützung an der Neugestaltung des Produktionsumfelds arbeiten, wobei der Schwerpunkt auf den Arbeitnehmern liegen wird.

Die europäische Produktionslandschaft steht vor großen Herausforderungen, die nachhaltige und robuste, jedoch zugleich hocheffiziente, Produktionssysteme notwendig machen, die die Möglichkeit besitzen, in großer Geschwindigkeit auf signifikante Veränderungen zu reagieren.

Das übergeordnete Ziel des Projekts RaRe2 ist daher die Schaffung einer flexiblen, wandlungsfähigen und robusten Ökosystem-Plattform, die durch die Interaktion einer Vielzahl europäischer Organisationen ermöglicht wird, indem diese bei der schnellen Umgestaltung von Prozessketten durch kollaborative Systeme und anpassungsfähige Weiterbildungsmaßnahmen zusammenarbeiten.

Im Projekt werden zunächst um Prognose-, Rekonfigurations- und Optimierungsfunktionen erweiterte digitale Zwillinge der Produktions- und Logistiksysteme auf unterschiedlichen hierarchischen Stufen entlang der gesamten Wertschöpfungskette entwickelt. Zusätzlich werden Methoden zur flexiblen und robusten Personaleinsatzplanung entwickelt. In einem nächsten Schritt werden die entwickelten Methoden in einer Ökosystemplattform integriert.

Dieses Projekt wird gefördert mit Mitteln aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon Europe Framework Programme (HORIZON) der Europäischen Union unter dem Förderkennzeichen HORIZON-CL4-2022-TWIN-TRANSITION-01.