DIA-@cademy - Further education and training center for applied metrology


Weniger Gesamt-Betriebskosten durch prädiktive Datennutzung und einen hohen Automatisierungsgrad. In sieben Webinaren wurden von verschiedenen Organisationen Lösungen und Ansätze aus Wissenschaft und Praxis vorgestellt.

Um neue Ideen und Vorgehensweisen zu erfahren, warfen wir auch den Blick auf ein anderes Land. Das Madison Area Technical College aus Wisconsin, USA, gab uns einen interessanten Einblick in „Automation und Robotik in der Ausbildung“. DIATEST und das Madison Area Technical College arbeiten in der technischen Ausbildung junger Menschen eng zusammen.


www.wzl.rwth-aachen.de

„Predictive Quality - Mit datenbasierten Methoden zur Qualitätsvorhersage – eine Vorstellung von Use-Cases“

Max Ellerich, Head of Department / Oberingenieur; Six Sigma Black Belt

Der Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement am WZL der RWTH Aachen erforscht in enger Kooperation mit Industrieunternehmen die Industrialisierung betrieblicher Prozesse in der Produktionstechnik.

Insbesondere im Bereich Qualitätsmanagement werden Ansätze aus dem Machine Learning und aus Data Analytics auf betriebliche Prozesse übertragen. So lassen sich Qualitätsprobleme deutlich schneller lösen als mit bisher bekannten Methoden - teilweise sogar bevor sie auftreten. Hier sprechen wir von Predictive Quality.

https://www.iconpro.com/

KI im Qualitätsmanagement: Reduzierte Prüf- und Ausschusskosten in der Produktion durch Automated Machine Learning

Dr.-Ing Markus Ohlenforst, CEO IconPro GmbH

Die IconPro GmbH, ein Spin-Off des WZL der RWTH Aachen, unterstützt Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Produktion! Es entwickelt Software für die industrielle Anwendung künstlicher Intelligenz in individuellen Projekten und als Software-as-a-Service. Im Fokus stehen die Anwendungsfelder „Predictive Maintenance“ zur vorausschauenden Wartung von Produktionseinheiten, „Predictive Quality“ zur KI-basierten Vorhersage der Prozess- und Bauteilqualität, sowie „KI-basierte Prozessanalyse“ zur statistischen Analyse und Korrelation von Produktionsdaten.

www.diatest.com

„Automatisches Messen im Prozess – Taktzeit übrig?“

Matthias Kinzel, Technical Manager DIATEST GmbH

DIATEST fertigt hochgenaue Bohrungsmessgeräte und komplexe Projektlösungen für Ihre Qualitätssicherung. Kunden sind Hersteller in aller Welt, die ein Höchstmaß an Genauigkeit und Qualität verlangen, wie z.B. die Luft- und Raumfahrtindustrie, die Automobil- und Hydraulik-industrie, Medizintechnik sowie der allgemeine Maschinenbau. DIATEST Messgeräte und –lösungen sind den künftigen technologischen Anforderungen (Industrie 4.0, VDA Band 5, IATF 16949) gewachsen.

https://www.prozessinnovation.fraunhofer.de/
https://www.lup.uni-bayreuth.de/de/forschung/Intelligente-Wertschoepfung/index.html

„Predictive Maintenance - ein Fitness-Armband für meine Produktion?“

Thomas Küfner, M.Sc., Arbeitsgruppenleiter Intelligente Wertschöpfung, Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik, Universität Bayreuth

Der seit 2001 tätige Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik offeriert in enger Zusammenarbeit mit der Fraunhofer Projektgruppe-Prozessinnovation des Fraunhofer IPA wegweisende Leistungen u.a. auf den Feldern Fabrikplanung, Logistik, Qualität und Industrie 4.0. Die Arbeitsgruppe Intelligente Wertschöpfung befasst sich insbesondere mit der digitalen Transformation der Produktion, setzt dabei den Schwerpunkt auf die Nutzbarmachung von Big Data und unterstützt Unternehmen bei der Verfügbarmachung geeigneter Daten, der wertschöpfenden Nutzung dieser sowie der Bereitstellung der datenbasierten Erkenntnisse im Shopfloor. Predictive Analytics ist ein spannendes Beispiel aus diesem Forschungsfeld. Hierbei werden auf Basis historischer oder in Echtzeit verfügbarer Sensor- und Produktionsdaten Modelle erzeugt die etwa den Gesundheitszustand einer Anlage überwachen oder die „Anlagenfitness“ vorhersagen um bedarfsorientiert in den Betrieb eingreifen zu können. Dadurch lassen sich Maschinenstillstände reduzieren und die Produktion optimieren!

www.ptw.tu-darmstadt.de/landingpage_ptw/

„Advanced Analytics zur Verbesserung des Asset Managements - frühzeitige Erkennung von Verschleißzuständen zur Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit und Reduktion der Instandhaltungskosten“

Felix Hoffmann, M.Sc., Management industrieller Produktion

Die Gruppe Management industrieller Produktion (MiP) des PTW beschäftigt sich mit der strategischen Integration innovativer Technologien im Produktionsumfeld. Neben den Themen digitale Mitarbeiterassistenz und Bauteil- und Betriebsmitteltraceability forscht die MiP verstärkt im Bereich der datengestützen Wertstrom- und Geschäftsmodellinnovation. Durch die Nutzung von Advanced Analytics und Simulation auf Basis von Produktionsdaten werden so bestehende Produktionsprozesse optimiert und neue Geschäftsmodelle entwickelt.

 

https://madisoncollege.edu/emtech

„Automation und Robotik in der Ausbildung - ein Beispiel aus den Vereinigten Staaten“

Peter S. Dettmer, Program Director Electro-Mechanical Technology, Instructor Robotics & Automation

Das Madison Area Technical College, Wisconsin, USA, bietet als einzige Lehranstalt in den USA eine technische Schulung an, ähnlich dem deutschen dualen System. Besonders im Bereich „Robotics & Automation“ ist die Ausbildung des College führend in den USA. Studenten lernen „hands-on“ das Programmieren von Industrie-Robotern und Steuerungseinheiten. Diese nutzen dabei moderne Industrieprodukte für den Bau von Prototypen zur Automatisierung manueller Produktion für Industrie und Partner in der Region.

Das Madison Area Technical College bietet mehr als 150 Ausbildungs- und Weiterbildungsprogramme an. Über 37.000 Studenten belegen jedes Jahr Kurse am College. Das Elektro-Mechanische Programm ist eine 2-jährige Ausbildung (Associated Degree) und bereitet Absolventen zur Tätigkeit als „Techniker“ im Bereich Instandhaltung, Entwicklung, und Maschinenbau vor.

 

https://www.q-das.com/de/

Intelligent Machine Control - (Automatisierte) Werkzeugkorrektur auf Basis von Statistikergebnissen

Stephan Sprink, Team Leader Marketing & Business Development, Q-DAS GmbH

Die von Q-DAS entwickelte Softwareprodukte sind in der Lage, Merkmalswerte und Prozessparameter zu zuverlässigen Kennzahlen aufzubereiten und zu kommunizieren. Sie bahnen den Weg zur strukturierten, kundenindividuellen Bewertung und Steuerung industrieller Prozesse. Die Q-DAS Software, die zugehörigen Schulungs- und Beratungsleistungen und das Know-how zum Aufbau der Kennzahlensysteme stellen sicher, dass das Potenzial statistischer Auswertungen jederzeit vollumfänglich in die Effizienzsteigerung einfließen kann – wertvoller Erkenntnisgewinn für den Erfolg der Kunden.