Die hier dargestellten Projekte im Rahmen des Programms „Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)“ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages im Auftrag der BVL e.V. gefördert
Unter dem Stichwort "weitere Informationen" erhalten Sie mehr Informationen zur Zielsetzung des Projekts und, soweit schon vorhanden, stellen wir Ihnen den Schlussberichts zum Download zur Verfügung.
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Aufgrund zunehmend dynamischer Märkte müssen Fabriken in immer kürzer werdenden Zyklen reorganisiert werden. Das stellt nicht nur Fabrikplaner vor große Herausforderungen, sondern auch das Qualitätsmanagement. Die Verzahnung beider Disziplinen ist in den meisten Unternehmen nicht gegeben. Die Vernachlässigung qualitätsrelevanter Anforderungen in der Fabrikplanung (FAP) führen zu Fehlentwicklungen im Qualitätsmanagementsystem (QMS). Hinzu kommt, dass historisch gewachsene klassische QMS, wie auf PDF basierende Qualitätshandbücher, flexible Anpassungen erschweren. Folglich entsteht die Problematik, dass Qualitätsanforderungen nach dem Hochlauf der Fabrik aufgrund der Zeitverzögerung durch klassische Systeme nicht oder nur teilweise erfüllt sind und es weiteren Anpassungen im QMS bedarf. Durch fehlende Ressourcen sind solche reaktiven Anpassungen für KMU kaum zu bewältigen. Deshalb müssen QMS langfristig durch IT-gestützte Modularität geplant werden, sodass sie auch nach dem Fabrikhochlauf ohne umfassenden Ressourcenaufwand langfristig flexibel aktualisiert werden können. Dieses Ziel verfolgt das Projektvorhaben FabriQPlanung mit der Integration von IT-gestützten, agilen QMS in die FAP. Diese wird für die durchzuführende Forschungsarbeit zunächst an der VDI-Richtlinie 5200 angelehnt, wobei eine Übertragbarkeit auf andere Planungsansätze prinzipiell möglich sein soll. Im Ergebnis entsteht ein anwendungsorientierter Leitfaden mit e-Learning Konzept. Dieser soll intuitiv vermitteln, wie IT-gestützte, agile QMS in der FAP modular aufgebaut werden können und aufzeigen, wie sich Fabrikplaner und Qualitätsmanager bereits während der FAP durch Iterationen in definierten Quality Gates agil abstimmen können. Hierzu wird unterstützend ein modular anpassbarer Baukasten mit agilen Methoden und Werkzeugen entwickelt. Das Vorgehen beinhaltet die Anforderungen der DIN EN ISO 9001:2015, sodass das QMS direkt nach dem Fabrikhochlauf normenkonform ist. |
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Im KMU-geprägten Maschinen- und Anlagenbau ist die termingerechte Inbetriebnahme kundenindividueller Produkte wettbewerbsentscheidend. Projektplanung und -steuerung sind wesentliche Erfolgsfaktoren, hängen aber von stets aktuellen Informationen zu allen Vorgängen während der Projektdurchführung ab. Während Produktionsdaten zumeist bereits digital erfasst werden und in Form eines Digitalen Schattens vorliegen, fehlen diese Daten für logistische Prozesse in der Auftragsfertigung des Maschinen- und Anlagenbaus. Rückmeldungen zu logistischen Prozessen erfolgen - wenn überhaupt - manuell, analog oder im Nachgang kumuliert. Nutzungsdauer und Verbleib der (logistischen) Ressourcen sind oftmals intransparent. Mit dem Forschungsvorhaben soll diese Lücke im Digitalen Schatten geschlossen werden. Die Herausforderung besteht darin, ein allgemeingültig einsetzbares und erweiterbares semantisches Modell eines Digitalen Schattens für Logistikprozesse im Maschinen- und Anlagenbau zu erarbeiten, über das eine (teil-)automatisierte Erfassung von Daten realisiert werden kann. Die geplanten Ergebnisse umfassen eine Systematisierung der relevanten Informationen zu den logistischen Prozessen, eine ontologiebasierte Umsetzung eines semantischen Modells für einen Digitalen Schatten, eine einsatzzweckbasierte Technologiebewertung sowie eine Vorgehensmethodik mit Technologieschablonen und einem Interoperabilitätskonzept für eine technische Umsetzung. Mittels einer Demonstrationsplattform erfolgt die Evaluation praxisnaher Anwendungsszenarien mit Partnern aus dem projektbegleitenden Ausschuss. Die Innovation liegt in der Schaffung eines praxisgerechten Zugangs für KMU zur digitalen Erfassung logistischer Prozessinformationen für den Maschinen- und Anlagenbau. Der Informationsbedarf definiert eine anwendungsspezifische Sicht auf den Digitalen Schatten, hier auf das Projektmanagement. Das semantische Modell sowie die Technologieschablonen werden allerdings flexibel erweiterbar konzipiert. Schlussbericht:
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Die innerbetriebliche Lieferkette (inLi) in Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus umfasst alle Bereiche von der Beschaffung bis zum Versand. Sie ist geprägt von einer heterogenen Prozesslandschaft, oftmals einhergehend mit repetitiven, administrativen Aufgaben. Diese sind in der Regel mit hohem manuellen Aufwand sowie hohem Fehlerpotenzial verbunden. Ein Beispiel hierfür ist die manuelle Eingabe von Lieferscheinen in ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System). Selbst inkrementelle Verbesserungen helfen KMU bereits enorm, die Heterogenität der Prozesse in der inLi zu bewältigen. Robotic Process Automation (RPA) ist hierfür ein vielversprechender Ansatz. Für eine zielgerichtete Einführung von RPA in der inLi müssen zunächst geeignete Prozesse der inLi identifiziert und entsprechende technologische, datenbezogene, organisatorische und menschliche Anforderungen abgeleitet werden. Die bisherige Forschung liefert hierzu keine hinreichenden Erkenntnisse, insbesondere nicht in Bezug auf die inLi. Das Forschungsprojekt RPAlog verfolgt das Ziel, automatisierbare Prozesse in der inLi sowie die KMU-gerechte Automatisierung dieser Prozesse unter Berücksichtigung der technologischen, datenbezogenen, organisatorischen sowie menschlichen Anforderungen zu identifizieren. Die Forschungsfrage hierzu lautet: Wie können KMU im verarbeitenden Gewerbe befähigt werden, durch die Nutzung von RPA zielgerichtet Automatisierungspotenziale in der innerbetrieblichen Lieferkette auszuschöpfen? Schlussbericht:
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Exoskelette bieten im Bereich der Produktion und Logistik in mehrfacher Hinsicht ein großes Potenzial. Muskel-Skelett-Erkrankungen sind in Deutschland und weltweit die führende Ursache für Arbeitsunfähigkeit. Jährlich entstehen hierdurch hohe Produktionsausfallkosten. Vor diesem Hintergrund ist eine ergonomische Arbeitsplatzgestaltung entscheidend, um Ausfallzeiten zu reduzieren und auch älteren oder leistungsgewandelten das Arbeiten an diesem Arbeitsplatz zu ermöglichen. Insbesondere im Hinblick auf den demografischen Wandel und den Fachkräftemangel wird dies zunehmend wichtiger für Unternehmen. Die auftretenden Belastungen können jedoch nicht immer mit etablierten Gestaltungsmaßnahmen reduziert werden. Insbesondere in diesen Fällen bieten Exoskelette das Potenzial die Arbeitssituation zu verbessern. Das Themenfeld Exoskelette in der Produktion und Logistik ist ein sehr junges Gebiet, in dem kommerzielle Lösungen erst seit wenigen Jahren auf dem Markt zu finden sind. Unter Exoskeletten werden am Körper getragene Assistenzsysteme verstanden, welche die menschliche Bewegung (elektro-) mechanisch unterstützen. Die bisherigen Forschungen zielen daher überwiegend auf die Entwicklung von Exoskeletten ab oder sind als Pilotstudien zu einzelnen Systemen angelegt. Eine systematische Identifikation von Potenzialen in verschiedenen Bereichen der Produktion und Logistik ist bisher noch nicht erfolgt. Das Forschungsvorhaben SyNExo schließt diese Forschungslücke und hat die Entwicklung eines Werkzeugs zur Potenzialanalyse für den Einsatz von Exoskeletten, einen Quick-Check, zum Ziel. Zur Erreichung dieses Ziels werden sowohl Marktanalysen bzgl. existierender Exoskelett-Systeme als auch Analysen der Anwendungsbereiche durchgeführt, systematisiert und in einem morphologischen Kasten dargestellt. Alle Erkenntnisse werden abschließend in einem leicht anzuwendenden Quick-Check konsolidiert um insbesondere KMU den Einstieg in das Themenfeld zu erleichtern. Schlussbericht:
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Schwankende Auftragseingänge, ein breites Produktportfolio und eine komplexe, mehrstufige Produktion: dies alles sind Rahmenbedingungen, mit denen sich viele produzierende Unternehmen speziell in Deutschland nicht erst seit einigen Jahren konfrontiert sehen. Statische und leicht zu beherrschende Engpässe gehören damit in vielen Produktionsumfeldern der Vergangenheit an. Die Identifikation und Vorhersage dynamischer Engpässe wird zu einer Schlüsselkompetenz in der Verbesserung von Produktionseffizienz und –stabilität. Jedoch existieren kaum praktikable Ansätze zur frühzeitigen Identifikation bzw. Vorhersage von dynamischen Engpässen speziell im hochvariablen Alltag kleiner und mittelgroßer Unternehmen. Der Einsatz von Maschinellem Lernen verspricht in diesen Anwendungsfällen eine verbesserte Abbildung der Variabilität und Prognosefähigkeit durch die Analyse vergangener Ereignisse. Das Projekt löst diese Aufgabenstellung und baut bestehende Barrieren bzgl. Datengenerierung und –aufbereitung in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ab. Schlussbericht:
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Hohe Variantenvielfalt, kleine Losgrößen und Flexibilität: dafür notwendige Materialflussprozesse, also die bedarfsgerechte Bereitstellung des Materials sowie der Transport von Maschine zu Maschine stellen an die innerbetriebliche Logistik immer höhere Anforderungen. Dabei steckt in kleinteiligen, oft manuellen Produktionsabläufen ein großes Optimierungspotenzial, denn betroffene physische Materialflussprozesse sind oftmals nicht digital abgebildet. Das Ziel von ProCheck ist es, eine automatisierte und kontinuierliche Analyse, Optimierung und Überprüfung von Materialflussprozessen in kleinteiligen Produktionsabläufen zu ermöglichen. Als Innovation werden in ProCheck Methoden des Process Mining auch für physische Materialflussprozesse nutzbar gemacht. Dazu sollen prozesskennzeichnende Ereignisse, so genannte Event-Logs für Materialflussprozesse erzeugt werden. Die Daten dafür sollen über Cyber-Physische Systeme als sensorische Rohdaten in den Prozessen erhoben und über eine neuartige Datenverarbeitung in prozesskennzeichnende Ereignisse gewandelt werden. Dieser Ansatz soll in 5 Schritten umgesetzt werden: 1. Aufnahme und Modellierung des Materialflussprozesses als maschinenlesbare Modelle 2. Einbringen und Erfassen von prozessrelevanten Rohdaten durch existierende CPS-Technologien in Produktionsumgebungen 3. Entwicklung einer Rohdatenauswertung zur automatisierten Generierung von Event-Logs 4. Anpassung von Process Mining Verfahren zum Abgleich von Ist-Prozessen mit Soll-Prozessmodellen spezifisch für Materialflussprozesse in der Produktion von KMU 5. Empfehlungen zur Optimierung und Anwendung Als Nutzen erhalten KMU durch den Einsatz von bereits existierenden CPS-Technologien in Kombination mit neuartiger Sensordatenauswertung und dadurch möglicher Anwendung von geeigneten PM-Techniken mehr Transparenz, Leistung und Flexibilität in ihren Materialflussprozessen der Produktion. Den Marktwünschen kann so besser entsprochen und dem Wettbewerb besser begegnet werden. Schlussbericht:
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Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge macht in der Automobilbranche sehr große Fortschritte während in der Intralogistik autonome Fahrzeuge schon seit einigen Jahren verbreitet sind. Für eine Verwendung im Bereich der Landwirtschaft sind jedoch noch einige Hürden zu bewältigen. Insbesondere sind für den effizienten und unterbrechungsfreien wirtschaftlichen Einsatz autonomer Fahrzeugflotten auf dem Feld zahlreiche logistische Prozesse zu planen, wie u.a. der Transport der Einheiten vom Depot des Hofes oder eines Dienstleisters zum Feld und zwischen den Feldern sowie die Bereitstellung von Werkzeugen und Betriebsmitteln o.Ä. Dieses Planungsproblem stellt die Anwender - diese sind meist Lohnunternehmer (in Deutschland existieren mehr als 5000 Lohnunternehmen, diese sind ausschließlich KMU) - landwirtschaftlicher autonomer Fahrzeugflotten vor eine große logistische Herausforderung. Diese gilt es zu bewältigen, um die neue Technologie in der Landwirtschaft effizient und damit wirtschaftlich einsetzen zu können. Im Rahmen des Projekts FeldSchwarmLogistik soll das Problem als Routing- und Scheduling-Problem unter Berücksichtigung aller praxisrelevanten Restriktionen und Nebenbedingungen modelliert werden. Darauf aufbauend wird eine algorithmische Lösung dafür entwickelt, um einen optimalen Nutzen aus der Anwendung autonomer Feldschwärme zu erzielen und Hürden bei der Investition und Implementierung zu senken. Davon profitieren KMU auf der einen Seite in Form von Lohnunternehmen, die mit Hilfe eines Planungstools kostenminimal eine ressourcenschonende neue Technologie einsetzen können. Andererseits ist zu erwarten, dass neue Akteure als KMU in Form von bspw. Servicedienstleistern in der Automatisierung und Telekommunikation in die Branche Einzug finden werden.
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I
Forschungsgegenstand sind automatisierte, unstetige, flurgebundene Transportsysteme im Rahmen der Intralogistik. In der Regel handelt es sich dabei um fahrerlose Transportsysteme (FTS). Fortschritte im Bereich der Automatisierungstechnik haben in den vergangenen Jahren zu einer wesentlichen Weiterentwicklung dieser Systeme geführt. Hierzu zählen die Navigation ohne physische Leitlinien oder die Integration von Roboterarmen für das Handling von Ladungsträgern. Diese Fortschritte haben dazu beigetragen, dass FTS deutlich flexibler eingesetzt und auch in kleinen Fahrzeugflotten wirtschaftlich betrieben werden können. Niedrige Anschaffungskosten und die dadurch niedrigen Amortisationszeiten von häufig etwa 2 Jahren machen die Anschaffung insbesondere für kmU zunehmend attraktiv. Trotz sinkender Hardwarekosten ist es nach wie vor relevant, die Fahrzeuganzahl in FTS gering zu halten. Auf diese Weise können negative Fahrzeuginteraktionen wie Staus oder gegenseitige Behinderungen reduziert werden. Ein neuartiger Steuerungsansatz, der den dynamischen Austausch von Ladungsträgern zwischen den Fahrzeugen eines FTS vorsieht, ermöglicht die Verkleinerung von Fahrzeugflotten, ohne deren Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen. Bisherige Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz auch für kleine Fahrzeugflotten zu einer erheblichen Leistungssteigerung führen kann. Das Ziel des Forschungsvorhabens liegt in der Analyse des Einflusses dynamischer Transferpunkte in Abhängigkeit der Charakteristik des Transportsystems bzw. des Materialflusses. Die Ergebnisse sollen in einem Planungstool zusammengeführt werden. KmU profitieren von dem Forschungsprojekt sowohl als Anwender als auch als Anbieter von FTS-Komponenten und -Gesamtsystemen. Da die Entwicklung und Analyse neuer Steuerungsansätze aufwendig sind, fehlen kmU für derartige Projekte häufig die Ressourcen. Das Forschungsprojekt schafft die notwendigen Grundlagen und hilft damit, die Wettbewerbsfähigkeit der kmU zu erhöhen. Schlussbericht:
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Die Überwachung von Materialflüssen sorgt für hohe Kosten in (intra-)logistischen Prozessketten. Im Forschungsvorhaben SmaRackT soll ein Verfahren zur Identifikation und Quantifizierung ungetaggter Materialflüsse entwickelt werden. Dafür werden induktive Nahfeldortung und Objekterkennungsverfahren kombiniert. Die Identifikation von markerlosen Gütern und ihrem Bestand bildet die technologische Grundlage für das automatisierte Auslösen von Quittierungen bei Ein- und Auslagerungsprozessen sowie das Auslösen von Nachbestellprozessen und zahlreichen weiteren Prozessverbesserungen. Im Vorhaben entwickeln TU München und Fraunhofer IIS gemeinsam iterativ einen Demonstrator, welcher zunächst in Laborversuchen und anschließend in Feldtests bei Praxispartnern evaluiert wird. KMU profitieren von den Ergebnissen durch die Potenziale einer Verwertung der Gesamtkomponenten: Systemintegratoren können perspektivisch mit dem SmaRackT-System in die Lage versetzt werden, ein äußerst konkurrenzfähiges Produkt anbieten zu können. Durch die niedrigen Systemkosten besitzt das SmaRackT-System mittelfristig ebenfalls Einsatzpotenziale bei KMU und soll dort dazu beitragen Materialflüsse digital und kostengünstig zu erfassen. Schlussbericht:
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