Projektlogo Fostering DIHs for Embedding Interoperability in CyberPhysical Systems of European SMEs
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DIH4CPS

Fostering DIHs for Embedding Interoperability in CyberPhysical Systems of European SMEs

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DIH4CPS unterstützt europäische Unternehmen bei der Überwindung von Innovationshemmnissen etabliert Europa als führenden Innovator im Bereich der vierten industriellen Revolution. DIH4CPS schafft dafür ein umfassendes, interdisziplinäres Netzwerk zwischen Digital Innovation Hubs (DIHs) und Technologie- und Lösungsanbietern im Bereich der cyber-physischen und eingebetteten Systeme. Das Projekt verknüpft dadurch verschiedene Wissensbereiche und Technologien miteinander und hebt regionale Netzwerk auf eine europäische Ebene. Kleine und mittelständische Unternehmen können ihre Produkte im Rahmen offener Ausschreibungen weiterentwickeln und die Kompetenzen und Services der DIH4CPS-Gemeinde nutzen.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022, Förderung durch H2020

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Projektlogo An Open, Trusted Fog Computing Platform Facilitating the Deployment, Orchestration and Management of Scalable, Heterogeneous and Secure IoT Services and cross-Cloud Apps

RAINBOW

An Open, Trusted Fog Computing Platform Facilitating the Deployment, Orchestration and Management of Scalable, Heterogeneous and Secure IoT Services and cross-Cloud Apps

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The vision of RAINBOW is to design and develop an open and trusted fog computing platform that facilitates the deployment and management of scalable, heterogeneous and secure IoT services and cross-cloud applications (i.e, microservices). RAINBOW falls within the bigger vision of delivering a platform enabling users to remotely control the infrastructure that is running, potentially, on hundreds of edge devices (e.g., wearables), thousands of fog nodes in a factory building or flying in the sky (e.g., drones), and millions of vehicles travelling in a certain area or across Europe. RAINBOW aspires to enable fog computing to reach its true potential by providing the deployment, orchestration, network fabric and data management for scalable and secure edge applications, addressing the need to timely process the ever-increasing amount of data continuously gathered from heterogeneous IoT devices and appliances. Our solution will provide significant benefits for popular cloud platforms, fog middleware, and distributed data management engines, and will extend the open-source ecosystem by pushing intelligence to the network edge while also ensuring security and privacy primitives across the device-fog-cloud-application stack. To evaluate its wide applicability, RAINBOW will be demonstrated in various real-world and demanding scenarios, such as automated manufacturing (Industry 4.0), connected vehicles and critical infrastructure surveillance with drones. These application areas are safety-critical and demanding; requiring guaranteed extra-functional properties, including real-time responsiveness, availability, data freshness, efficient data protection and management, energy-efficiency and industry-specific security standards.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2022, Förderung durch H2020

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KiNaLog

Kundenindividuelle nachhaltige Logistik

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Durch den Online-Handel gewinnt die Konsumentenlogistik zunehmend an Bedeutung, speziell im Bereich der sog. „letzten Meile“. Besonders herausfordernd ist dabei die Lebensmittellogistik, da es sich hierbei oft um zeitkritische Transporte handelt und sowohl spezielle Transportverpackungen für gekühlte oder tiefgekühlte Produkte notwendig sind als auch zusätzliche Verpackungen für die kundenindividuelle Kommissionierung verwendet werden müssen. So ergibt sich ein Konsumentendilemma, bei dem der Komfort einer Online-Bestellung inklusive Lieferung den hierdurch entstehenden CO2-Emissionen und Verpackungsabfällen gegenüberstehen. Bis dato gibt es jedoch keine Möglichkeit, dem Konsumenten die direkten und indirekten Auswirkungen seines Handelns im Moment der Bestellung aufzuzeigen, sodass eine bewusste Wahl nachhaltiger Optionen heute noch nicht möglich ist.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch Zentrale Forschungsförderung Universität Bremen
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Projektlogo Ein Meta-Lern-Ansatz zur Selektion geeigneter Prognoseverfahren für eine vorausschauende Instandhaltung in digitalisierten Produktionssystemen

MetaMaintain

Ein Meta-Lern-Ansatz zur Selektion geeigneter Prognoseverfahren für eine vorausschauende Instandhaltung in digitalisierten Produktionssystemen

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Die Wettbewerbsfähigkeit des produzierenden Gewerbes basiert in Hochlohnländern auf einem hohen Automatisierungsgrad. Eine effiziente Sicherstellung der technischen Verfügbarkeit einzelner Maschinen und Anlagen ist daher von großer Bedeutung.

Vorausschauende Instandhaltungsstrategien sollen auf Basis der Vorhersage von Maschinenausfällen höhere Verfügbarkeiten, stabilere Produktionsprozesse und Kostenreduktionen ermöglichen und damit zu einer erhöhten Leistungsfähigkeit von Produktionssystemen beitragen.

Das Auftreten von Maschinenausfällen ist aufgrund der inhärenten strukturellen und betrieblichen Komplexität moderner Produktionssysteme jedoch schwer vorherzusagen. Zudem werden die dazu erforderlichen Modelle in der Regel für einen spezifischen Anwendungsfall entwickelt und sind nicht generalisierbar.

Ziel des Projektes ist es daher, ein System zu entwickeln, dass eine automatisierte Auswahl geeigneter Modelle ermöglicht. Die Ergebnisse der Prognosemodelle sollen schließlich für eine integrierte Produktions- und Instandhaltungsplanung und -steuerung genutzt werden.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch DFG
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Manufaktur 4.0

Qualitätsorientierte Produktionssteuerung und -optimierung in der Feinkostbranche

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Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer digitalisierten, qualitätsbasierten Produktionsplanung und -steuerung für die Lebensmittelproduktion. Diese soll auf einen optimalen Einsatz der Rohstoffe (z.B. Reduzierung der Standzeiten von sensiblen Rohwaren) fokussieren. Hierdurch sollen eine bessere Auslastung der Produktionsanlagen und eine Optimierung ihrer Energieverbräuche, ein optimiertes Behältermanagement sowie insbesondere auch eine Erhöhung der Produktqualität (Geschmack) erreicht werden. Zur Zielerreichung werden rohstoff-spezifische Qualitäts-Zeit-Profile analysiert und in einem IT-basierten Verfahren für die qualitätsorientierte Produktionsplanung und -steuerung integriert, das prototypisch beim Projektpartner Deutsche See implementiert wird.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2021, Förderung durch PFAU

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Projektlogo Simulationsbasiertes Training zur Unfallvermeidung in der Automobilindustrie

VR-SUSTAIN

Simulationsbasiertes Training zur Unfallvermeidung in der Automobilindustrie

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Im Projekt VR-SUSTAIN wird eine Trainingsumgebung entwickelt, die Auszubildende und Facharbeiterinnen mit den bestehenden Risiken vertraut macht. Als Technologie wird Virtual Reality (VR) verwendet, um den Teilnehmerinnen eine realitätsnahe, immersive Lernerfahrung zu bieten, die in einer eigens dafür eingerichteten sicheren Umgebung stattfindet. Dabei werden zwei Lernszenarien abgebildet: die Verhinderung von körperlichen Fehlbelastungen im Fertigungsprozess in Verbindung mit der Verhinderung von Kratzern und Beulen am Automobil sowie die Unfallprävention im Umgang mit elektrischen Anlagen.

Das Projekt VR-SUSTAIN zielt auf eine Verbesserung der Qualität und Effizienz der adressierten Lernszenarien durch den Einsatz innovativer VR-Technologien. Hierbei sollen neben der Reduzierung von arbeitsbezogenen Verletzungen und Schäden am Produkt auch die Medienkompetenz der Teilnehmer*innen und des Ausbildungspersonals geschult werden. Darüber hinaus sollen durch das Projekt wichtige Erkenntnisse über die Entwicklung und Durchführung VR-basierter Trainings in der produzierenden Industrie Europas gewonnen werden.

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2020, Förderung durch EIT Manufacturing
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DIAMOND

Digitaler intelligenter Assistent für die vorausschauende Wartung

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Die vorausschauende Wartung ist eines der zentralen Themen der Industrie 4.0. Sie nutzt Daten aus der Nutzungsphase von Maschinen und Anlagen um deren Zustand zu ermitteln und Wartungsaufgaben abzuleiten. Die vorausschauende Wartung wird meist durch Softwaresysteme unterstützt, die Werkzeuge zur Datenauswertung liefern und Wartungsmaßnahmen vorschlagen können. Die Benutzung dieser Systeme erfordert Fachkenntnisse, die ein Unternehmen durch Mitarbeiterschulungen aufbauen kann. Diese Schulungen stellen Investitionsausgaben dar, die gegen die Einführung einer vorausschauenden Wartung sprechen können. Die Verringerung dieser Ausgaben ist daher ein sinnvolles Ziel.

Ein digitaler intelligenter Assistent, ähnlich dem Google Assistant oder Siri, könnte insbesondere den Mitarbeitern im Feld einen einfacheren Zugang zu den Softwaresystemen einer vorausschauenden Wartung liefern. Statt grafischer Benutzeroberflächen könnten sich Mitarbeiter durch Anfragen in natürlicher Sprache Informationen zu Wartungsaufgaben und der Diagnose von Problemen erschließen. Ein dynamischer Gesprächsverlauf soll dabei die Anfrage auf natürliche Weise leiten, ohne dass besondere Trainings zur Verwendung des Assistenten erforderlich sind. Da der Assistent über ein Smartphone nutzbar sein soll, können komplexe Zusammenhänge über den Bildschirm bereitgestellt werden. Dies ist insbesondere bei mehrdimensionalen Daten – wie beispielsweise Grafen – sinnvoll, die sich nur schwer per Sprache vermitteln lassen.

DIAMOND versucht die Barrieren zur Einführung von digitalen intelligenten Assistenten in die vorausschauende Wartung zu reduzieren. Dazu arbeiten das BIBA und die Technische Universität Delft gemeinsam an den Anforderungen, der IuK Infrastruktur, und der Verwertung des digitalen intelligenten Assistenten. DIAMOND fokussiert dabei auf die Produktion von Haushaltswaren (Whirlpool EMEA) und die Fertigung medizinischer Produkte zur Behandlung von Traumata (Stryker Trauma GmbH).

Laufzeit: 01.01.2020 - 31.12.2020, Förderung durch EIT Manufacturing

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RAMEN

Resilient Industrial Platform for the Advanced Visualisation of Predictive Maintenance

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Ziel dieses Projekts ist es, eine neue Softwarelösung für die Zustandsüberwachung und prädiktive Analyse auf den Markt zu bringen. Der Fokus liegt auf einem systematischen Ansatz, bei dem die relevanten KI-Algorithmen, Konzepte und spezifischen Lösungen zu einem industriellen Ökosystem kombiniert werden. Dieses Projekt wird eine neuartige verteilte und belastbare Plattform für die Aufnahme und die intelligente Verarbeitung von Produktions- und Prozessdaten (mit Schwerpunkt auf vorausschauender Wartung und Augmented Reality für die Wartung) bereitstellen, die auf Mikrodiensten und föderiertem maschinellem Lernen basiert. Zusätzlich bieten Containerisierungstechnologien eine Abstraktionsschicht, die Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Flexibilität ermöglicht. Der Beitrag vom BIBA ist die Integration der erweiterten Predictive Maintenance Component in die Resilient Platform. Hierdurch wird die Modellierung der gesamten Datenwertschöpfungskette von der Datenerfassung über die Zustandsüberwachung bis hin zur vorausschauenden Wartung ermöglicht.

Laufzeit: 01.01.2020 - 21.12.2020, Förderung durch

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Projektlogo Protocols and Strategies for extending the useful Life of major capital investments and Large Industrial Equipment
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LEVEL-UP

Protocols and Strategies for extending the useful Life of major capital investments and Large Industrial Equipment

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Die Vision von LEVEL-UP ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Frameworks für den Betrieb und die Sanierung neuer und vorhandener Produktionsanlagen, um eine dynamische Nutzung und Wartung mit verbesserten Abhilfemaßnahmen für mehr Nachhaltigkeit zu erreichen. Die LEVEL-UP-Lösung wird in der Betriebsumgebung von Karusselldrehmaschinen, Fräsmaschinen, Pressen, Holzbearbeitungs-, Pultrusions-, Extrusions-, Inspektions- und CNC-Geräten demonstriert, um (i) die Effizienz zu steigern, (ii) die Lebensdauer und Zuverlässigkeit zu verlängern und (iii ) um den ROIC zu erhöhen. Zu diesem Zweck wird LEVEL-UP eine skalierbare Plattform bieten, die den gesamten Lebenszyklus abdeckt und von der Einrichtung digitaler Zwillinge über die Renovierungs- und Wiederaufarbeitungsaktivitäten bis zum Lebensende reicht.

Voraussetzung für die skizzierte Vision ist das Erreichen der Interoperabilität von den Daten bis zur Serviceebene. Das BIBA wird den semantischen Mediator für den Lebenszyklus großer Industrieanlagen bereitstellen. Die Verbindungen zwischen dem Datenaggregator mit den Basis Ontologien und der Wissensbasis werden durch semantische Modelle und Ontologien hergestellt werden.

Laufzeit: 01.10.2019 - 30.09.2023, Förderung durch H2020

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Projektlogo Entwicklung eines selbstlernenden eKanban-Systems unter Verwendung autonomer Sensormodule

X-Kanban

Entwicklung eines selbstlernenden eKanban-Systems unter Verwendung autonomer Sensormodule

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Im Rahmen dieses Forschungsprojekts wird ein eKanban-System entwickelt, welches die Vorteile von modernen, intelligenten Industrie 4.0-Lösungen umsetzt und zugleich für Unternehmen in der Integration und im laufenden Betrieb wirtschaftlich bleibt. Hierzu gehören kostengünstige, autonome Sensormodule, welche einfach zu installieren sind und einen geringen Stromverbrauch vorweisen, um eine vollständige Bestandsüberwachung zu ermöglichen. Das eKanban-System selbst wird über eine Cloud mit maschinellen Lernverfahren verknüpft, die es ermöglichen kontinuierlich das Materialnachfrageverhalten zu lernen und so stetig im Betrieb die Materialbereitstellung hinsichtlich der Wiederbeschaffungszeit zu optimieren.

Laufzeit: 01.09.2019 - 31.08.2021, Förderung durch BMWi

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AxIoM

Gamifiziertes KI-Assistenzsystem zur Unterstützung des manuellen Montageprozesses

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In diesem Forschungsprojekt soll ein neuartiges Assistenzsystem auf Basis künstlicher Intelligenz für manuelle Montagestationen entwickelt werden, welches zum einen den Montageprozess und die Qualität des zu fertigenden Produkts überprüft und zum anderen den Mitarbeiter bei der Arbeit am Handarbeitsplatz berücksichtigt sowie individuell unterstützt. Das System soll die am Montageplatz gesammelten sensorischen Informationen unter Einsatz von Bildverarbeitungs- und maschineller Lernverfahren im Hinblick auf die ergonomische und produktionsbezogene Arbeitssituation des Mitarbeiters analysieren. Damit ist das neu entwickelte Assistenzsystem in der Lage, sich an die individuellen Bedürfnisse des Mitarbeiters anzupassen, um dessen Arbeitssituation durch spezifische Unterstützungen sowie Motivations- und Weiterbildungsstrategien zu verbessern. Durch die Überwachung von Montagefortschritt und -bauteil soll das System zudem die Prozesseffizienz und Montagequalität steigern.

Laufzeit: 01.06.2019 - 30.11.2020, Förderung durch EFRE: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
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OffshorePlan

Komplementäre Nutzung mathematischer und ereignisdiskreter Modelle zur Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsprobleme in der Offshore-Baustellenlogistik

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Die Offshore-Baustellenlogistik mit Schwerpunkt der Windenergie definiert ein komplexes Planungs- und Steuerungsproblem. Grundsätzlich werden hierzu ereignisdiskrete Simulationsverfahren oder Ansätze der mathematischen bzw. stochastischen Optimierung eingesetzt. Beide Methoden besitzen Vor- und Nachteile hinsichtlich Laufzeit, Detaillierungsgrad und Optimalitätsbedingungen.

In diesem Projektvorhaben soll deshalb die komplementäre Nutzung untersucht werden. Ausgehend von einem einheitlichen Grundmodell werden ereignisdiskrete Simulationsmodelle als auch Modelle der stochastischen Optimierung für verschiedene Abstraktions-/Aggregationsebenen abgeleitet und verknüpft. Im Ergebnis sollen die jeweiligen Vorteile der beiden Methoden in einem komplementären Ansatz für eine verbesserte rechnergestützte Planung und Steuerung genutzt werden.

Laufzeit: 01.04.2019 - 30.09.2021, Förderung durch DFG
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LNG Armaturen Set

Entwicklung eines sensitiven Armaturen-Sets für den hochvolumigen ship to ship LNG Transfer

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Die Nutzung von LNG-Antrieben (Liquefied Natural Gas) bei Schiffen hat große umwelttechnische Vorteile, da sie Seegebiete und Häfen emissionstechnisch entlasten. Im Projekt soll ein sensitives Armaturen Set für den hochvolumigen LNG Transfer zwischen Schiffen entwickelt werden. Dieses soll auf einer Vielzahl verschiedener Schiffstypen zum Einsatz kommen können und dadurch eine deutlich höhere Sicherheit, Installier- und Wartbarkeit bei gleichzeitiger Kostenreduktion ermöglichen. Die Aufgabe des BIBA ist dabei die Entwicklung einer Augmented Reality (AR)-Lösung, die zu Wartungs- und Servicezwecken dieser Armaturen eingesetzt werden kann.

Mittels einer Kombination aus einer kommerziellen Datenbrille, einer Kamera sowie eines Embedded-PC wird eine konfigurierbare Anwendungslösung geschaffen. Diese soll in der Lage sein die vorliegende Komponente zu identifizieren, zugehörige Zustandsinformationen sowohl visuell als auch per Funk auszulesen und die Nutzer mit Wartungsinformationen und Checklisten zu versorgen.

Die AR-Lösung soll bedarfsgerecht zur Unterstützung von Technikern beim Betrieb sowie bei Installations- und Wartungsarbeiten der LNG-Armaturen entwickelt werden. Mittels Techniken der Bildverarbeitung und Objekter-kennung sollen dabei zunächst Zustandsinformationen der Armaturen erfasst werden. Anschließend wird ein AR-User Interface entwickelt, das als Assistenzsystem der Nutzer fungiert.

Laufzeit: 01.03.2019 - 28.02.2021, Förderung durch BMWi
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LNG Safety

Safety-Prozess-System für den Transfer von kryogenen Fluidmitteln

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Bei der Handhabung von kryogenen Fluiden (beispielsweise verflüssigtes Erdgas) bestehen große Risiken bezüglich der Betriebssicherheit. Bei Austritt der Flüssigkeit während eines Transfervorgangs (z. B. Betankung von Schiffen) können schnell große Mengen Gas entstehen, die leicht entzündlich und explosiv sind. Einem entsprechenden Sicherheitssystem zur Prozessüberwachung kommt daher große Bedeutung zu.

Das Ziel des Projektes ist eine Verbesserung der Betriebssicherheit während des LNG-Transfervorgangs durch ein redundant angelegtes optisches Überwachungssystem. Dieses soll in der Lage sein Armaturen, Schiffsaufbauten und Menschen selbsttätig zu erkennen und eine automatisierte Sichtprüfung der korrekten Kopplung vorzunehmen.

Das Mehrkamerasystem besteht aus einer Weitwinkel-, einer Zoom- und einer Infrarotkamera und kann somit auf verschiedenste Umgebungsbedingungen (Tag, Nacht, Wettereinflüsse) reagieren. Es überwacht selbsttätig den LNG-Transferprozess. Mittels Deep Machine Learning wird die Objekterkennung von Armaturen, Schiffaufbauten und Menschen ermöglicht, die zur Überwachung des Gefahrenraums notwendig ist.

Laufzeit: 01.03.2019 - 28.02.2021, Förderung durch BMWi
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Projektlogo Individual Predictive Maintenance

IPM

Individual Predictive Maintenance

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Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Toolbox zur Überwachung von Sensordaten für eine individuelle prädiktive Instandhaltung von Dieselmotoren für Schienenfahrzeuge.

Motivation:

Derzeit werden Instandhaltungsmaßnahmen reaktiv oder in periodischen Intervallen präventiv durchgeführt. Dieses Vorgehen ist jedoch mit hohen Kosten verbunden, da im Schadensfall meist Folgeschäden auftreten. Zudem führen die ausgefallenen Züge nicht nur zu Verspätungen der darin transportierten Personen und Güter, sondern blockieren auch die Bahnstrecke für weitere Transporte und die damit zusammenhängende Logistikkette. Allerdings ergeben sich durch das vorsorgliche Austauschen der Komponenten relativ hohe Instandhaltungskosten, da diese noch für einen längeren Zeitraum hätten genutzt werden können.

Methodik:

Durch eine Instandhaltung im Bedarfsfall (kurz vor Störereignis) können die Instandhaltungskosten minimiert werden, ohne das Risiko eines Zugausfalls signifikant zu erhöhen. Unter Anwendung künstlicher Intelligenz sollen frühzeitig auszutauschende Motorkomponenten identifiziert und damit eine ressourceneffiziente Instandhaltungsplanung ermöglicht werden.

Laufzeit: 01.02.2019 - 31.07.2020, Förderung durch EFRE: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung
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Projektlogo EIT Manufacturing
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EIT Manufacturing

EIT Manufacturing

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Die Fertigungsindustrie steht durch den zunehmenden globalen Wettbewerb, kostengünstige Produktion in Entwicklungsländern sowie die knappen Rohstoffe vor großen Herausforderungen. EIT Manufacturing ist eine Initiative des Europäischen Innovations- und Technologieinstituts (EIT), in dem das BIBA einer von 50 Kernpartnern ist. Die Initiative hat das Ziel, europäische Akteure der Fertigungsindustrie in innovativen Netzwerken zusammenzubringen, die einen einzigartigen Mehrwert für europäische Produkte, Prozesse und Dienstleistungen schaffen. Dies soll der europäischen Fertigungsindustrie helfen, wettbewerbsfähiger, nachhaltiger und produktiver zu arbeiten.

Hierfür werden sechs Strategien verfolgt:

     

  1. Exzellente Fertigungsqualitäten und Talente: Wertschöpfung durch hochqualifizierte Arbeitskräfte und engagierte Studierende
  2. Effiziente Ökosysteme für Fertigungsinnovationen: Wertschöpfung durch die Schaffung von Ökosystemen für Innovation, Unternehmertum und Unternehmenstransformation, welche sich auf Innovations-Hotspots konzentrieren
  3. Vollständige Digitalisierung der Fertigung: Wertschöpfung durch digitale Lösungen und Plattformen, die Wertnetzwerke weltweit verbinden
  4. Kundenorientierte Fertigung: Wertschöpfung durch agile und flexible Fertigung, die dem globalen personalisierten Bedarf entspricht
  5. Sozial nachhaltige Produktion: Wertschöpfung durch sichere, gesunde, ethische und sozial nachhaltige Produktion und Produkte
  6. Umweltfreundliche, nachhaltige Produktion: Wertschöpfung durch das Erschaffen einer umweltfreundlicheren und saubereren Industrie

    Die Initiative setzt sich bis 2030 folgende Ziele:

       

    • 1000 Start-Ups zu entwickeln und zu unterstützen-
    • 60% der Fertigungsunternehmen sollen nachhaltige Produktionsverfahren anwenden
    • Investitionen in der Höhe von 325 Millionen EUR sollen von EIT Projekten herangezogen werden
    • 50000 Personen sollen aus- und fortgebildet sowie umgeschult werden
    • Es sollen 360 neue innovative Lösungen entwickelt werden
    • 30% des Materialeinsatzes soll wiederverwendbar sein
    •  

  7.  

Laufzeit: 01.01.2019 - 01.01.2026, Förderung durch European Institute of Innovation & Technology (E

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DPNB

Dynamic Production Network Broker

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Motivation

Vollständig dynamische unternehmensübergreifende Produktionsnetzwerke, die sich dem individuellen Kundenauftrag anpassen, sind eine Kernvision im Bereich Industrie 4.0. Bereits heute werden Produktionskapazitäten im Bereich von Zeichnungs- und Sonderteilen teilweise sehr kurzfristig benötigt: Gründe sind der Ausfall von eigenen Maschinen oder Maschinen eines Zulieferers, der Komplettausfall eines Zulieferers oder auch ein sprunghafter Anstieg auf der Nachfrageseite. Einer schnellen Reaktion stehen in diesen Fällen jedoch Barrieren, wie das Auffinden eines oder mehrere Zulieferer mit freien Kapazitäten oder die hohen manuellen Aufwände zur Einbindung neuer Lieferanten in bestehende Bestell- und Logistikprozesse, entgegen.

Ziel

Der „Dynamic Production Network Broker“ soll die dynamische Bildung von Produktionsnetzwerken durch einen Service-Baukasten unterstützen. Dieser beinhaltet das „Matching“ von Angebot und Nachfrage nach kurzfristiger Verfügbarkeit von Produktionskapazitäten bei gleichzeitiger Sicherstellung der nötigen Transportkapazitäten, das kurzfristige „Onboarding“ der Zulieferer, d.h. die schnelle Einbindung in den Bereichen Produktion, Logistik und Qualitätssicherung und die Möglichkeit, komplexe Montagetätigkeiten durch ein auf Augmented Reality (AR) Technologien basierendes Assistenzsystem „outsourcingfähig“ zu machen.

Ziele des BIBA im Verbundprojekt sind einerseits die Entwicklung einer ontologischen Beschreibung von Maschinenfähigkeiten und Anforderungen, inklusive eines semantischen Mediators mit den notwendigen Schnittstellen zu anderen Informationssystemen. Andererseits die Konzeptionierung generischer servicebasierter Geschäftsmodelle und deren Evaluation anhand der Projektergebnisse.

Vorgehen

Gemeinsam mit den Industriepartnern werden die Problemstellungen herausgearbeitet und auf dieser Basis vier Anwendungsfälle definiert. Für diese werden in einzelnen Bausteinen zunächst „Minimal Viable Products“, d.h. schnell zu realisierende, prototypische Lösungen entwickelt, die anschließend zu einem durchgängigen Prozess integriert werden.

Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2021, Förderung durch BMBF / PTKA
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SmartSense

Smart Sensor Platform for Autonomous Rope-Force measurement in Safety-Critical and Harsh Environments

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Laufzeit: 01.11.2018 - 31.10.2020, Förderung durch BAB

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Projektlogo Intelligente Informationstechnologien für Prozessoptimierung und -automatisierung im Binnenhafen

Binntelligent

Intelligente Informationstechnologien für Prozessoptimierung und -automatisierung im Binnenhafen

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In Binntelligent werden digitale Dienstleistungen sowie intelligente Prozesse, Verfahren und Informationstechnologien für die Optimierung der trimodalen Logistik- und Umschlagprozesse in Binnenhäfen und die verbesserte Kollaboration zwischen Binnen- und Seehäfen u.a. durch elektronische Kommunikation konzipiert, implementiert und im Anwendungsfeld evaluiert.

Es wird eine unternehmensübergreifende Sichtbarkeit und Transparenz der entscheidungsrelevanten Informationen geschaffen, die eine Vorhersage von Ereignissen in der Lieferkette ermöglicht. Hierfür wird ein Informationssystem für die (teil-)automatisiere Informationsdistribution, operative Prozessunterstützung und Vorhersagen entwickelt. Die Prognosefähigkeit in den Binnenhäfen wird neben den Ereignisvorhersagen durch eine simulationsbasierte Optimierung des trimodalen Umschlags erreicht, die echtzeitnahe Realdaten verarbeitet und eine Adaptierbarkeit im synchromodalen Güterverkehr ermöglicht.

Binntelligent betrachtet Logistikprozesse für Container und Massengüter in den Binnenhäfen sowie die Vor- und Nachläufe. Die geplanten Technologien werden für eine Anwendung in den Fahrtgebieten Weser und Mittellandkanal mit den Häfen Hannover, Braunschweig, Bremen und Bremerhaven konzipiert und anschließend für eine anwendungsnahe Erprobung und Evaluation implementiert.

Laufzeit: 01.10.2018 - 30.09.2021, Förderung durch BMVI

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Projektlogo Autonomes Assistenzsystem zur Unterstützung  von MRK-Montageprozessen
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AutARK

Autonomes Assistenzsystem zur Unterstützung von MRK-Montageprozessen

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Das zentrale Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines autonomen körpernahen Assistenzsystems für die Mensch-Roboter-Kollaboration in der Montage, das sich insbesondere durch Systemneutralität auszeichnet. Hierdurch sollen MRK-fähige Montageprozesse innerhalb verschiedener Anwendungsfälle im Mittelstand einfach ermöglicht werden. Exemplarisch wird das Potenzial dieser neuen Art von

Assistenzsystemen im Hinblick auf Flexibilität, kognitive Entlastung, Ergonomie und Sicherheit an Anwendungsfällen demonstriert, erprobt und evaluiert. Einerseits wird die Montage von Transformatoren während des Produktionsprozesses betrachtet und andererseits das Schweißen mechanischer Bauteile in der Schweißer-Ausbildung fokussiert.

Das Gesamtziel des Teilvorhabens des BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH beinhaltet die Entwicklung einer autonomen körpernahen Sensorik sowie einer roboter- beziehungsweise maschinennahen Sensorik, die in einem Sensorframework fusioniert werden und so die Mensch-Roboter-

Kollaboration in der Montage ermöglichen. Ferner soll eine Vorgehensweise/Methode für die Gestaltung von MRK-Systemen entwickelt werden.

Laufzeit: 01.10.2018 - 30.09.2020, Förderung durch BMWi

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Projektlogo DigiLab4U: Open Digital Lab 4 You (Serious Gaming in laboratory-based teaching)

DigiLab4U

DigiLab4U: Open Digital Lab 4 You (Serious Gaming in laboratory-based teaching)

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Echte Laborinfrastrukturen sind personal- und kostenintensiv und stehen in der Regel nur der jeweiligen Forschungseinrichtung zur Verfügung. Rein virtuelle Labors bieten dagegen Vorteile in Bezug auf Sicherheit, Skalierbarkeit, Fernzugriff und Kosteneffizienz. Simulationen und rein virtuelle Umgebungen können jedoch den Erfolg realer Laborumgebungen nicht ersetzen, da diese anderes Wissen erfordern und fördern.

Im Forschungsprojekt Open Digital Lab for You (kurz DigiLab4U) werden reale Labore digitalisiert, mit virtuellen Komponenten verknüpft und die Synergien zwischen den beiden Ansätzen untersucht. Augmented Reality kann helfen, die Lücke zwischen der "virtuellen" und der "realen" Erfahrung zu schließen. Methoden der Ingenieurausbildung und des Serious Gaming werden mit Hilfe von Lernanalysen, Mixed/Augmented Reality und Open Badges zu einem einzigartigen ganzheitlichen Ansatz in einer hybriden Lern- und Forschungsumgebung kombiniert.

DigiLab4U bietet ortsunabhängigen Zugang zu einer digitalisierten und vernetzten Lern- und Forschungsumgebung. Mehrbenutzerszenarien sowie individuelles, selbstgesteuertes Lernen werden unterstützt. So können beispielsweise Studierende der HFT Stuttgart auf Labore des BIBA und der Universität Parma zugreifen. Der Erfahrungsaustausch in Forschung und Lehre wird über die Grenzen der einzelnen Institute hinaus gefördert. Wie der lange Titel Open Digital Lab for Yousuggests ist die Aufnahme weiterer Labore geplant. Der Forschungsbedarf an diesem zukunftsweisenden Ansatz ist aus technischer, didaktischer und organisatorischer Sicht groß.

Laufzeit: 01.10.2018 - 31.03.2022, Förderung durch BMBF

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Projektlogo Intelligente Pumpwerk- und Schleusensteuerung

Tide2Use

Intelligente Pumpwerk- und Schleusensteuerung

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Ausreichende Wasserstände in abgeschleusten Hafenbereichen (Dockhäfen) sind von großer Bedeutung für die Effizienz von Häfen. In vielen Fällen lassen sich solche Wasserstände nur durch den energieintensiven Einsatz von Pumpwerken sicherstellen. Eine intelligente, durchgängige Vernetzung und Steuerung des Schleusenbetriebs und der dazugehörigen Pumpwerke ermöglicht sowohl eine Steigerung der Energieeffizienz als auch eine erleichterte Einbindung von erneuerbaren Energien in den Hafenbetrieb zur Sicherstellung des reibungslosen Zu-/Ablaufs der Güter in tidenfreien Hafenanlagen.

Wasserstände in Dockhäfen müssen auf annähernd konstantem Niveau gehalten werden. Dazu werden die Wassernachfrage der Schleusen und sonstige Wasserverluste durch das Wasserangebot von Pumpwerken und Freiläufen sowie sonstigen Wassereinträgen ausgeglichen. Aufgrund der Anzahl der Schiffsanläufe und -abfahrten bzw. der Vielzahl der damit verbundenen und externen Parameter ergibt sich ein komplexes Steuerungsproblem. Dieses wird noch dadurch erschwert, dass viele der Parameter von zeitlichen Einflussfaktoren abhängen.

Im Forschungsprojekt Tide2Use sollen zunächst vorhandene Informationsquellen zusammengeführt und visualisiert werden. Auf dieser Grundlage soll automatisch erkannt werden, ob eine Pegelerhöhung im Hafenbecken sinnvoll ist.

Hierbei werden Daten aus dem Automatic Identification System (AIS) ebenso berücksichtigt, wie Daten des National Single Window (NSW), Pegelstandsmeldungen und auch Wetterdaten. Vorgesehen ist es, ein System zu konzipieren bzw. zu entwickeln, welches lernfähig gestaltet werden kann, um aus AIS-Tracks Regelmäßigkeiten im Verkehr - insbesondere der Kleinschifffahrt - zu ermitteln und planerisch zu berücksichtigen.

Ziel ist es, ein Assistenzsystem zu schaffen, das den Schleusenbediener unterstützt. Es soll dem Nautiker im Steuerstand einen Zeitraum empfehlen, zu dem ohne Beeinträchtigung des Schiffsverkehrs und unter Abwägung aller Risiken, die sogenannten Torschütze zur natürlichen Bewässerung des Hafens genutzt werden können. Mit einer intelligenten, durchgängigen Vernetzung des Schiffsverkehrs, des Schleusenbetriebs und der dazugehörigen Pumpwerke soll dabei die Energieeffizienz gesteigert werden.

Laufzeit: 01.10.2018 - 30.09.2021, Förderung durch BMVI
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Projektlogo Multi-kriterielle Optimierung der Position und Konfiguration von 3D-Sensoren durch Virtual Reality für flexible Automatisierungslösungen in der Logistik

VirtuOS

Multi-kriterielle Optimierung der Position und Konfiguration von 3D-Sensoren durch Virtual Reality für flexible Automatisierungslösungen in der Logistik

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Die Entwicklung flexibler Handhabungsroboter und autonomer Fahrzeuge für logistische Prozesse ist aufgrund heterogener Objekte, variablen Umgebungsbedingungen und komplexen Eigenschaften der 3D-Sensorik eine große Herausforderung und mit hohen finanziellen Risiken verbunden.

Im Projekt VirtuOS wird ein online frei verfügbares Werkzeug entwickelt, mit dem Anwendungsszenarien im virtuellen Raum frei konfiguriert und 3D-Sensordaten realitätsnah simuliert werden können. Die Zielsetzung des Projekts ist die Entwicklung und Integration einer multi-kriteriellen Optimierung, die abhängig von unterschiedlichen Optimierungskriterien anwendungsspezifisch optimale Sensorkonfigurationen liefert. KMUs wie Automatisierungsunternehmen, Systemintegratoren sowie Anbieter von Sensorik und Bildverarbeitungslösungen können somit bei der Auswahl und Konfiguration der Sensorik für neue Arbeitsstationen bzw. Roboter unterstützt werden.

Laufzeit: 01.06.2018 - 30.11.2020, Förderung durch AiF

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Projektlogo Robuste, zuverlässige und große 12+MW Offshore Windenergieanlage der nächsten Generation für saubere, günstige und wettbewerbsfähige Energie
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ReaLCoE

Robuste, zuverlässige und große 12+MW Offshore Windenergieanlage der nächsten Generation für saubere, günstige und wettbewerbsfähige Energie

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Die Offshore Windenergie ist eine Schlüsseltechnologie für die Erzeugung von regenerativen Energien. Aufgrund ihrer relativ hohen Kosten, unter anderem durch komplexere Installations- und Wartungsprozesse, sind Offshore Windenergieanlagen (OWEA) bislang jedoch nur bedingt wettbewerbsfähig und maßgeblich von Subventionen abhängig. ReaLCoE setzt an diesem Punkt an und versucht durch verschiedene Maßnahmen die Stromgestehungskosten (LCoE) entlang der gesamten Wertschöpfungskette der OWEA von derzeit 117€/MWh auf 35€/MWh zu senken.

Um eine Senkung der LCoE in dieser Größenordnung zu realisieren, erarbeitet und implementiert das BIBA u.a. ein Konzept für die Digitalisierung der OWEA entlang ihres kompletten Lebenszyklus. Hauptaugenmerk liegt dabei einerseits auf einer Industrie 4.0 Einbindung der OWEA durch einen digitalen Zwilling und das Internet der Dinge (IoT). Neben einem verbesserten Informationsaustausch sollen mittels der dadurch geschaffenen Dateninfrastruktur auch intelligente Strategien und Instrumentarien für eine vorausschauende Wartung eingeführt werden. Außerdem werden optimierte Installations- und Logistikprozesse während der Errichtungsphase der OWEA konzipiert, die auf eine Kostenreduktion in der Errichtungsphase abzielen. Validiert werden die erarbeiteten Konzepte anhand eines 12+MW Turbinen-Prototyps sowie durch Start einer ersten Vorserie von 4-6 OWEAs.

Laufzeit: 01.05.2018 - 31.10.2021, Förderung durch H2020
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RETROFIT

Recyclingfähige Transportbox für Lebensmittel

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Der Direktvertrieb bietet vielen kleinen und mittelständische Unternehmen eine gute Möglichkeit, hochwertige Lebensmittelprodukte mittels Kühlversand direkt an den Kunden zu liefern. Dabei hat der Einsatz von EPS-Verpackungen, wie z.B. Styropor©, jedoch einen stark negativen Einfluss auf die Ökobilanz der einzelnen Produkte und es verbleibt viel Abfall beim Kunden. Das Ziel dieser Machbarkeitsstudie ist die Entwicklung einer Isolierbox aus nachwachsenden Rohstoffen, die recyclingfähig ist und somit ein neues Produkt für die Bioökonomie darstellt.

Laufzeit: 01.04.2018 - 30.09.2020, Förderung durch BMBF
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Projektlogo Robust Industriell Transformasjon

RIT

Robust Industriell Transformasjon

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Wettbewerbsvorteile können nicht nur für Produkte mit reduzierten Kosten sowie verkürzten Design- und Produktionszyklen erzielt werden, sondern auch durch das Erschließenneuer Geschäftsmodelle, wie der Weiterentwicklung klassischer Produkte zu Produktservice-Systemen. Das vom Norwegischen Forschungsrat geförderte Projekt "Robust Industrial Transformation" (RIT) unterstützt den mittelständischen Bootsbau dabei diesen Paradigmenwechsel erfolgreich zu meistern. Im Vordergrund steht die Entwicklung eines breiten Spektrums neuer Lösungen zur Erschließung neuer Wertschöpfungspotenziale, wie bspw. die Anpassung der Prozesse in der Entwurfsphase oder die Entwicklung neuer Produktkonzepte auf Basis realer Gebrauchs-Daten? Aufbauend auf den Ansätzen zur Datenakquise und -verarbeitung aus vorangegangenen Forschungsprojekten, bereitet RIT die Daten der Bootshersteller auf, um ihn gezielt frühen Phasen der Produktentwicklung bereitzustellen. So sollen die Bootshersteller unter Anderem in die Lage versetzt werden, große Mengen an Produktdaten in Bezug auf spezifische Designanforderungen zu analysieren und diese zusammen mit anderen Daten strukturieren und visualisieren zu können.

Laufzeit: 01.03.2018 - 31.12.2021, Förderung durch Norwegian Research Council

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Projektlogo Agile Virtual Testing: Harmonisierung von Testumgebungen

AGILE-VT

Agile Virtual Testing: Harmonisierung von Testumgebungen

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Die Herstellung der vertikalen sowie horizontalen Durchgängigkeit von Testprozessen zum Zwecke der Optimierung beim funktionalen Testen von Luftfahrtzeugen, ist das Ziel des BMWE Forschungsvorhabens AGILE-VT.

Die erste Ebene der Durchgängigkeit fokussiert auf die Interoperabilität in der vertikalen und horizontalen Verknüpfung von Testumgebungen. Hierzu wird die Testvorbereitung und Testausführung soweit optimiert, dass sie nicht nur für eine spezifische Testumgebung gilt, sondern auch, mit einem deutlichen geringeren Aufwand als zurzeit, auf andere Testumgebungen portiert werden kann.

Die zweite Ebene der Durchgängigkeit fokussiert im Rahmen der Testvorbereitung auf die Interoperabilität in der Testentwicklung und Designunterstützung. Hierzu wird die Phase der Testfallerstellung soweit optimiert, dass Testfälle über die Grenzen von Testabteilungen in einem gemeinsamen Standard ausgetauscht werden können. Zusätzlich wird die Wiederverwendbarkeit von Ergebnissen aus dem Testprozess erhöht, indem sie aufbereitet und dem Testingenieur im Rahmen der Designunterstützung vorgeschlagen werden sollen.

Die beiden aufgeführten Gruppen von technologischen Zielen folgen dem Hauptziel der Durchgängigkeit und werden in der Erreichung der Interoperabilität im funktionalen Testen der Luftfahrzeuge resultieren.

Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2020, Förderung durch BMWi

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Projektlogo - Kompetenzzentrum Bremen
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Mittelstand 4.0

- Kompetenzzentrum Bremen

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Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Bremen bietet u. a. kleinen und mittleren Unternehmen in der Region Bremen und umzu Unterstützung bei der Steigerung ihrer Digitalisierungskompetenzen. Insbesondere Fach- und Führungskräften in den Innovationsclustern Maritime Wirtschaft und Logistik, Windenergie, Luft- und Raumfahrt, Automobilwirtschaft sowie Nahrungs- und Genussmittelwirtschaft sollen für die Digitalisierung sensibilisiert, qualifiziert und zu "Digitalen Botschaftern" ausgebildet werden.

Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2020, Förderung durch BMWi

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MARIDAL

Maritimes Regionalnetzwerk für Integratives Digitales Arbeiten und Lernen

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Das Ziel von MARIDAL ist es, ein regionales, branchenbezogenes maritimes Transfernetzwerk zu etablieren, das Aktivitäten im Sinne eines „digitalen Lotsen“ zum Thema „Digitales Lernen“ auf Schiff und im Hafen sowie „Qualifizieren für die digitalisierte Hafenwelt“ anstößt. Hauptanwendungsfelder sind dabei die digitalisierte maritime Lieferkette, das Smart Shipping, und der Digitale Hafen. Im Zentrum stehen die kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) der maritimen Branche, da gerade in KMU die Ressourcen für die Verknüpfung von Pädagogik und Didaktik, Technik und Organisationsentwicklung oftmals fehlen und die Notwendigkeit des Lernens von- und untereinander besteht. Dadurch können Synergien genutzt und Kompetenzen für die Entwicklung intensivierten Wissenstransfers und Qualifizierungskonzepten gemeinsam aufgebaut werden.

Laufzeit: 01.12.2017 - 30.11.2021, Förderung durch BMBF

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Projektlogo Entwicklung eines hochflexiblen Kommissioniersystems

LoRaLight

Entwicklung eines hochflexiblen Kommissioniersystems

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Die Kommissionierung ist ein Kernprozess der intralogistischen Aufgaben und verfolgt das Ziel der Zusammenstellung von Lieferungen gemäß Kundenauftrag; die Lieferungen sind somit Teilmengen des Gesamtsortiments. Die Installation komplexer und kabelgebundener Infrastruktursysteme, die den Einsatz effizienter Kommissionierverfahren unterstützen, ist teuer und zudem schlecht an eine sich ändernde Lagerinfrastruktur anpassbar Ein zusätzliches Problem im Bereich der Qualitätssicherung des Kommissionierprozesses liegt in der Überwachung der korrekten Aufnahme- und Ablagevorgänge (Picks). Dies gilt vor allem bei der Kommissionierung aus nicht-sortenreinen Fächern sowie bei der zeitgleichen Bearbeitung mehrerer Aufträge, bei der eine Ablage in auftragsspezifische Behälter auf dem Kommissionierwagen erfolgt. Im Projektvorhaben soll diese Lücke geschlossen werden, indem ein Kommissioniersystem entwickelt wird, das einfach und günstig in eine bestehende Lagerinfrastruktur integriert werden kann sowie eine hohe Anpassungsflexibilität beibehält und die Sicherung eines hohen Qualitätsstandards ermöglicht. Der Instandhaltungsaufwand soll zudem deutlich geringer sein als bei herkömmlichen, kabellosen Systemen. Das zu entwickelnde System stellt eine gewollte Abkehr vom Entwicklungstrend der durchgehenden Automatisierung von Lagern und Kommissionierprozessen dar.

Laufzeit: 01.11.2017 - 30.04.2020, Förderung durch BMWi
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Projektlogo Entwicklung eines Gärvollautomaten mit automatischer Ermittlung des Gärzustandes

F.I.T. Gaerautomat

Entwicklung eines Gärvollautomaten mit automatischer Ermittlung des Gärzustandes

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In der industriellen Backwarenproduktion wird für die Bestimmung des optimalen Gärzustandes durch Backexperten viel Zeit aufgewendet. Eine Erreichung des optimalen Gärzustandes rein über die Gärzeit und die Sicherstellung der Einhaltung der maschinenseitigen Gär- und Kühlparameter ist somit sowohl im Filialbetrieb als auch im industriellen Betrieb nach heutigem Entwicklungsstand unmöglich. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines neuartigen Gärsystems (Gärvollautomaten) mit integrierter Messtechnik und einer speziellen Software-Lösung, durch die die aktuelle Stückgutgärreife „automatisch“ und reproduzierbar bestimmt wird ohne dafür den Gärprozess unterbrechen zu müssen. Dabei soll das System kostengünstig, lernfähig (große Produktpalette) und einfach zu bedienen sein. Ebenfalls soll das System dazu in der Lage sein Prozessnivellierungen vorzugeben.

Laufzeit: 01.10.2017 - 15.07.2021, Förderung durch BMWi
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UPTIME

Unified Predictive Maintenance System

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UPTIME entwickelt ein allgemeines Rahmenwerk für prädiktive Instandhaltung und ein dazugehöriges einheitliches Informationssystem, um prädiktive Instandhaltungsstrategien in Industriebetrieben implementieren zu können. Hohe Qualität und Verlässlichkeit, wurden auf Grund der zunehmenden Komplexität von Produkten zu wichtigen Themen in Zeiten der technologischen Evolution. Um die erforderliche Verfügbarkeit, Wartungsfreundlichkeit, Qualität und Sicherheit von Produktionssystemen unter Betrachtung des ganzen Systems und des gesamten Produktionszyklus herzustellen, ziehen Industriebetriebe zunehmend die Nutzung prädiktiver Instandhaltung, unter Nutzung der Möglichkeiten der Zustandsüberwachung, in Betracht.

Das prädiktive Instandhaltungssystem UPTIME wird Informationen aus heterogenen Datenquellen (z.B. Sensoren) verarbeiten, um die Prozessleistung genauer einschätzen zu können. Somit wird UPTIME die neuen digitalen E-Instandhaltungsservices und Werkzeuge ausweiten und vereinheitlichen, um dadurch das volle Potential des prädiktiven Instandhaltungsmanagements, des sensorgenerierten „Big Data Processing”, des E-Instandhaltungssupports, der proaktiven Datenverarbeitung und der „Four levels of data analytics maturity” (Überwachung, Diagnose und Kontrolle, Management und Optimierung) zu entfalten. Das UPTIME System wird dabei in drei Geschäftsfeldern eingesetzt und validiert: Haushaltgeräte: Wäschetrocknertrommel, Stahlindustrie- kaltgewalzter Stahl, und Konstruktion von Produktionssystemen: Transportvorrichtung.

Laufzeit: 01.09.2017 - 31.08.2020, Förderung durch H2020

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IRiS

Interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern

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Die Entladung von Containern stellt eine der letzten nicht automatisierten Aktivitäten in einer hochtechnisierten Transportkette dar. Ein signifikanter Anteil der im- und exportierten Container wird in Seehäfen entleert bzw. beladen. Bisher existierende automatische und halbautomatische Systeme genügen aufgrund hoher Investitionskosten sowie hohen Inbetriebnahmezeiten und Anpassungen an die Infrastruktur den Anforderungen von Hafenbetreibern nicht und haben einen sehr geringen Verbreitungsgrad. Das Ziel des Projektes IRiS ist die Entwicklung eines neuartigen, mobilen Roboters für die Verbesserung der Effizienz von Umschlagprozessen an Seehäfen. Der Roboter soll ohne große Anpassungen an die vorhandene betriebliche Infrastruktur innerhalb kürzester Zeit zur Entladung eingesetzt werden können. Um Störsituationen möglichst schnell und aufwandslos begegnen zu können, wird dabei eine intuitive Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstelle entwickelt.

Laufzeit: 01.09.2017 - 30.08.2020, Förderung durch BMVI
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Isabella

Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Interaktive und simulationsgestützte Betriebsplanung, dynamische und kontextbasierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen

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Das Ziel des Projekts Isabella ist die Entwicklung einer interaktiven Planung und Steuerung für eine adaptive Logistikabwicklung auf See- und Binnenhäfen und die Pilotierung der Lösung im AutoTerminal der BLG in Bremerhaven.

Eine simulationsgestützte Planung soll zukünftig eine reaktionsschnelle Anpassung der Planung bei auftretenden Änderungsbedarfen und das simulationsbasierte Überprüfen möglicher Alternativen ermöglichen. Die Visualisierung der aktuellen Planungssituation des Terminals und die Definition möglicher Planungsalternativen erfolgen mittels eines Multitouch-Tischs. Durch den Einsatz einer ereignisdiskreten Simulationssoftware werden die Planungsalternativen mittels eines multikriteriellen Zielsystems bewertet und ausgewählt.

Für die Steuerung der Fahrzeugbewegungen auf dem Autoterminal wird ein Algorithmus entwickelt, der eine individuelle Prozesssteuerung auf dem Terminal in Abhängigkeit des Standorts der Fahrzeuge ermöglicht. Die standortabhängige Zuordnung von Aufträgen mittels einer mobilen App ermöglicht eine Optimierung der Fahrwege auf dem Terminal und eine kurzfristige Reaktion auf auftretende Änderungsbedarfe.

Die Realisierung der interaktiven Planung und Steuerung erfordert die Entwicklung eines Ortungssystems, um den Standort von Fahrzeugen in Echtzeit zu erfassen. Eine Herausforderung ist dabei die erforderliche Ortungsgenauigkeit, die eine exakte Lokalisierung der Fahrzeuge bis hin zum Stellplatz ermöglichen muss. Aus diesem Grund werden im Projekt die Potenziale von Ortungsmethoden, wie Differential-GPS (DGPS) oder einer WLAN-Fingerprintortung, für die Fahrzeugortung auf See- und Binnenhäfen untersucht.

Die Entwicklung der Lösung erfolgt in Kooperation mit den Projektpartnern BLG und 28Apps. Das Projekt wird im Rahmen des Förderprogramms für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.

Laufzeit: 01.07.2017 - 30.06.2020, Förderung durch BMVI
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safeguARd

Nutzfahrzeug-Assistenzsystem zur Steigerung des Sicherheitsniveaus auf Basis von Augmented Reality

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Das Ziel des Projektes safeguARd besteht in der Entwicklung eines Assistenzsystems für Nutzfahrzeuge, welches auftretende Gefahrensituationen frühzeitig erkennt, den Maschinenführer auf die Gefahr aufmerksam macht und in letzter Instanz aktiv Steuerungsbefehle an den Maschinenführer übermittelt, um z.B. einen Nothalt einzuleiten. Das safeguARd-System wird im Rahmen des Vorhabens zunächst am Beispiel von Mobilkranen entwickelt und evaluiert. Dabei liegt eine modulare und flexible Gestaltung zugrunde, sodass eine Übertragung des Systems auf weitere Baumaschinen und auch andere Nutzfahrzeuggruppen ohne größere Anpassungsarbeiten möglich ist. Im Rahmen der Entwicklungsarbeiten wird dabei das Konzept des „Design for all“ angewendet. Auf diese Weise vereinfacht das System grundsätzlich für alle Nutzer das effiziente und sichere Führen von Nutzfahrzeugen. Insbesondere ermöglicht es älteren Mitarbeitern, typische sensomotorische Einschränkungen auszugleichen und stellt somit einen Ansatz dar, Maschinenführerarbeitsplätze den Anforderungen des demographischen Wandels anzupassen.

Laufzeit: 01.06.2017 - 31.05.2020, Förderung durch BMBF
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Projektlogo A Holistic, Innovative Framework for Design, Development and Orchestration of 5G-ready Applications and Network Services over Sliced Programmable Infrastructure
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MATILDA

A Holistic, Innovative Framework for Design, Development and Orchestration of 5G-ready Applications and Network Services over Sliced Programmable Infrastructure

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Die Idee von MATILDA ist es, ein ganzheitliches 5G-End-to-End-Dienstleistungskonzept zu entwickeln und umzusetzen, das den Lebenszyklus von Design, Entwicklung und Orchestrierung von 5G-fähigen Anwendungen und 5G-Netzwerkdiensten über eine programmierbare Infrastruktur nach einem einheitlichen Programmierbarkeitsmodell.

Ziel ist es, eine Verschiebung in der Entwicklung von Software für 5G-fähige Anwendungen sowie virtuelle und physikalische Netzwerkfunktionen und Netzwerkdienste durch die Einführung eines einheitlichen Programmiermodells, der Definition von richtigen Abstraktionen und der Erstellung einer offenen Entwicklungsumgebung, welche von der Anwendung als auch von Netzwerkfunktionen genutzt werden kann.

Die entwickelten 5G-fähigen Applikationskomponenten, Applikationen, virtuellen Netzwerkfunktionen und anwendungsorientierten Netzwerkdienste werden für Open-Source oder kommerzielle Zwecke, Wiederverwendung und Erweiterung über einen 5G-Marktplatz zur Verfügung gestellt.

Laufzeit: 01.06.2017 - 30.04.2020, Förderung durch H2020

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STRADegy

Automatischer ContainerUmschlag mit Straddle Carriern

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Ziel des gemeinsam mit EUROGATE durchgeführten Projekts STRADegy ist eine Steigerung der Produktivität und der Flexibilität in der Containerabfertigung, verbunden mit einer Entlastung der Umwelt und einer Erhöhung der Sicherheit in den deutschen Seehäfen. Abweichend zu anderen automatisierten Terminals in Europa werden erstmals automatisierte Straddle Carrier in einem Feldtest eingesetzt. Bei Straddle Carriern handelt es sich um spezielle Fahrzeuge zum Transport von Containern auf Terminals, die eine hohe Flexibilität in den Umschlagprozessen sicherstellen. Im Rahmen des Projektes werden Konzepte entwickelt und erprobt, die eine hohe Produktivität des automatisierten Systems sicherstellen sollen. Von besonderer Relevanz ist, dass die entwickelten Konzepte auch auf andere bestehende Terminals übertragen werden können. Hierzu gilt es Standardschnittstellen zu entwickeln, um IT-Systeme unterschiedlicher Hersteller, wie z. B. Terminal Operating Systeme (TOS), die Umschlagprozesse in Terminals steuern, verknüpfen zu können. Ebenfalls ist zu gewährleisten, dass Straddle Carrier verschiedener Anbieter eingebunden werden können. Zur wissenschaftlichen Absicherung der gesteckten Ziele wirkt das BIBA an der Konzeption der praktischen Versuche mit und sorgt dafür, dass innovative Ansätze aus der Forschung Berücksichtigung finden. Weiterhin werden Leitfäden erstellt, die zukünftig dabei helfen im Betrieb befindliche Mega Containerterminals zu automatisieren, und so die Breitenwirksamkeit des Projekts sicherstellen. Das Leuchtturmprojekt STRADegy wird im Rahmen des Förderprogramms für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.

Laufzeit: 01.03.2017 - 31.12.2020, Förderung durch BMVI
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LIP

Live Innovation Performance

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Laufzeit: 01.05.2016 - 30.04.2020, Förderung durch Norwegian Research Council

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AdaptiveSBO

Ein adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren zur Planung und Steuerung dynamischer Produktionssysteme

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Motivation

Die Planung und Steuerung von Produktionsabläufen hat maßgeblichen Einfluss auf die Leistung einer Werkstattfertigung. Werkstattfertigungen unterliegen dynamischen Einflüssen (z. B. Störungen durch Maschinenausfälle oder Eilaufträge), die bei der Planung und Steuerung berücksichtigt werden müssen. Gängige Methoden sind daher meist in Module zur Berechnung von Plänen und Module für die operative Steuerung unterteilt. Eine Optimierung findet dabei meist nur auf der groben Planungsebene statt, während die Feinplanung auf Grundlage einfacher, statischer Regeln durchgeführt wird. Dies ermöglicht zwar die Erzeugung von Ablaufplänen in kurzer Rechenzeit, jedoch werden in der Regel keine optimalen Abläufe basierend auf dem aktuellen Zustand des Produktionssystems erzeugt.

Ergebnisse der 1. Phase

In der ersten Phase des brasilianisch-deutschen Kooperationsprojekts wurde ein simulationsbasiertes Optimierungsverfahren zur Steuerung dynamischer Werkstattfertigungen entwickelt. Im Projekt wurde der klassische Ansatz simulationsbasierter Optimierung so erweitert, dass auch die Dynamik einer Werkstattfertigung berücksichtigt wird und die Optimierung von Planungsentscheidungen und Steuerungsregeln stets auf Grundlage des aktuellen Systemzustands erfolgt. Das entwickelte Verfahren wurde anhand der Werkstattfertigung eines brasilianischen Herstellers mechanischer Bauteile evaluiert.

Ziele der 2. Phase

Um den aktuellen Zustand eines Produktionssystems detaillierter abbilden zu können, soll in der zweiten Projektphase eine Methode zur integrierten Steuerung von Bestands-, Produktions- und Instandhaltungsprozessen entwickelt werden. Dadurch können zusätzlich zur bestehenden Methode Instandhaltungsaufträge für die Maschinen eingeplant werden und die Lagerbestände in der Planung berücksichtigt werden.

Vorgehen

Zunächst werden auf deutscher und brasilianischer Seite parallel Methoden für die Planung von Instandhaltungs- sowie Lageraufträgen entwickelt, welche stets aktuelle Systemdaten verwenden. Anschließend werden beide Ansätze zu einer Planungsmethode integriert, die dann in einem realen Szenario mit Daten des Industriepartners Rudolph sowie Szenarien aus der Literatur evaluiert wird.

Laufzeit: 01.04.2016 - 31.12.2020, Förderung durch DFG
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Termine:
Tag der Logistik
16. April 2020, Bremen, 15 - 19 Uhr
Enterprise Architecture Management
24. April 2020, Bremen, 13 - 17 Uhr
Schulung „Technologien der Logistik“
28. April 2020, Bremen
S-BPM ONE 2020
8. - 10. Juli 2020, Bremen
SysInt 2020
11. - 13. November 2020, Bremen

Weitere Veranstaltungen