Konsortium

Das Fraunhofer IWS Dresden betreibt anwendungsorientierte Forschung und Entwicklung in den Bereichen Laser- und Oberflächentechnologie. Ein Schwerpunkt ist dabei das laserbasierte Beschichten und Generieren. Involviert sind aus diesem Geschäftsfeld die Arbeitsgruppen „Generative Fertigung“ und „Datenmanagement“, die fundiertes Wissen in den Bereichen Prozess, Modellierung und Automatisierung einbringen und die Abteilung „Auftragschweißen“, welche weitgehende Erfahrung in der Entwicklung von Düsensystemen zum LPA einbringen kann. Diese Kenntnisse sollen mit dem umfangreichen Prozess-Know-how beim laserbasierten Generieren des Fraunhofer IWS gekoppelt werden. Durch die Kombination von Prozess-Know-how und Know-how im Bereich Datenverarbeitung ist das IWS ideal geschaffen, um eine Schnittstelle zwischen den Partnern aus den verschiedenen Bereichen zu bilden. 

Ansprechpartner: Prof. Dr. Karol Kozak
www.iws.fraunhofer.de
Tel.: +49 351 83391-3717

Das InfAI versteht sich als Transferinstitut und Innovationsmotor von Lösungen auf Basis von aktuellen Informations- und Kommunikationstechnologien. Diese werden im Rahmen von nationalen und internationalen Forschungsprojekten oder als Auftragsforschung erarbeitet und anschließend gemeinsam mit Unternehmen zur Produktreife geführt und damit nutzbar gemacht. Es ist das strategische Ziel des InfAI, diese Rolle weiter auszubauen.
Das Teilprojekt TWIN-SMART des InfAI leistet einen Beitrag für wissensintensive Dienstleistungen im Rahmen des Gesamtvorhabens TWIN. Während dieses darauf abzielt im Laser-Pulver-Auftragsschweißen (LPA) die Automatisierung, die Qualität, die Zuverlässigkeit und die Bereitstellung der Daten zu erhöhen, will TWIN-SMART hierzu einen Ansatz bereitstellen, der an verschiedenen Stellen der Prozesskette angreift. Dazu werden vorliegende Daten herangezogen und daraus einen Mehrwert in Form Smarter Services bereitstellt. Besonderer Wert wird dabei auf die Unterstützung mittels maschineller Lernverfahren gelegt. Im Detail werden in TWIN-SMART für den analytischen Bereich dynamische Analytik-Pipelines entwickelt. Diese sollen innerhalb des TWIN Projekts an zwei wesentlichen Stellen zum Einsatz kommen. Zum einen sollen Erkenntnisse im Bereich der Werkstückentwicklung durch Analyse von Maschinendaten gewonnen werden und zum anderen soll die unternehmensübergreifende Prozesskette bei der Produktentwicklung durch intelligente Verfahren optimiert werden.

Ansprechpartner:
Markus Bauer bauer@infai.org
Christoph Augenstein augenstein@infai.org

Die Universität Leipzig ist Teil des BMBF-geförderten KI-Zentrums ScaDS.AI Dresden/Leipzig und erforscht im Rahmen des TWIN Projekts intelligente Lernverfahren zur Modellierung und Simulation von physikalischen Prozessen innerhalb der additiven Fertigung, um sowohl die Produktqualität als auch die Fertigungsprozesse zu optimieren. Für wissenschaftliche Problemstellungen kann auf tiefgründiges Wissen und langjährige Expertise in Naturphänomenen, Evolution und konstitutiver Grundsätze, welche sich durch eine Reihe von partiellen Differentialgleichungen (PDEs) formulieren lassen, zurückgegriffen werden. Es besteht die Möglichkeit diese Art von Wissen in Big-Data basierende ML-/AI Modelle einfließen zu lassen, um deren Vorhersagefähigkeit in Bereichen mit begrenzt verfügbaren Datenmengen zu verbessern. Diese Ansätze werden als Scientific-Machine- Learning (SciML) bezeichnet und stellen vielversprechende Methoden für das TWIN Projekt dar. Darüber hinaus werden Techniken zur skalierbaren Prozess-Analyse und (lernbasierter) Datenintegration für Big-Data erforscht. Vorarbeiten umfassen etwa Analysen von vernetzten Daten (Graph Mining im Open-Source-System Gradoop). Prof. Dr. Erhard Rahm ist Co- Direktor im BMBF-geförderten KI-Zentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig.

Ansprechpartner: Benjamin Uhrich
uhrich@informatik.uni-leipzig.de
Tel.: +49 341 97 39516

Die Siemens AG (Berlin und München) ist ein führender internationaler Technologiekonzern, der seit 170 Jahren für technische Leistungsfähigkeit, Innovation, Qualität, Zuverlässigkeit und Internationalität steht. Das Unternehmen ist weltweit aktiv und zwar schwerpunktmäßig auf den Gebieten Elektrifizierung, Automatisierung und Digitalisierung. Siemens ist weltweit einer der größten Hersteller energieeffizienter, ressourcenschonender Technologien. Das Unternehmen ist einer der führenden Anbieter effizienter Stromerzeugungs- und Stromübertragungslösungen, Pionier bei Infrastrukturlösungen sowie bei Automatisierungs-, Antriebs- und Softwarelösungen für die Industrie. Darüber hinaus ist das Unternehmen mit seiner börsennotierten Tochtergesellschaft Siemens Healthineers AG ein führender Anbieter bildgebender medizinischer Geräte wie Computertomographen und Magnetresonanztomographen sowie in der Labordiagnostik und klinischer IT. Im Geschäftsjahr 2017, das am 30. September 2017 endete, erzielte Siemens einen Umsatz von 83,0 Milliarden Euro und einen Gewinn nach Steuern von 6,2 Milliarden Euro. Ende September 2017 hatte das Unternehmen weltweit rund 377.000 Beschäftigte. Siemens definiert einen industrielen Anwendungsfall und erarbeitet die sich daraus ergebenen Basisanforderungen der Systemumgebung, die Erarbeitung der zur Grunde liegende Prozessanalyse sowie -bewertung der Generativen Fertigungskette; dazu gehörten ebenso die Erhebung und das Liefern der Datenbasis für die Entwicklung der Service Plattform. Weitere Informationen finden Sie im Internet unter www.siemens.com

Ansprechpartner: Martin Schäfer 
martin.schaefer@siemens.com

Die LASERVORM GmbH mit heute ca. 50 Mitarbeitern ist seit 1994 Hersteller von Laser(sonder)maschinen und bearbeitet auf eigenen Laseranlagen Kundenteile in Lohn. Dabei erfolgte seit Gründung eine Spezialisierung in die Laserverfahren Laserschweißen, -härten und -auftragschweißen. In der Laserlohnfertigung werden z. Z. auf 12 Laseranlagen Bauteile im Lohn bearbeitet und Entwicklungstätigkeiten durchgeführt. Technologisch besitzt LASERVORM besonderes Know-how im Verfahren Laser-Pulver-Auftragschweißen und dem Bau von Laseranlagen für diese Technologie (z. B. in Gasturbinenbauteilen und medizintechnischen Bauteilen). In den Jahren 2017 bis 2019 wurden Investitionen von über 3 Mio EUR getätigt, um die Randbedingungen für ein deutlich stärkeres Wachstum zu schaffen. Im Rahmen des Verbundprojektes agiert LASERVORM als Maschinenbauer (Entwicklung von Maschinenschnittstellen, um relevante Daten automatisiert zu erfassen) und wird datenbasierte Dienstleistungen für das Servicegeschäft entwickeln. 

Die CPT Präzisionstechnik GmbH ist ein Unternehmen mit Firmensitz in Chemnitz, das 1992 gegründet wurde. Kernkompetenz ist die CNC-Bearbeitung anspruchsvoller Dreh- und Frästeile vom Muster bis zur Serienfertigung. Zum Kundenstamm der Firma gehören nationale und internationale Firmen z.B. aus dem Hydraulikbereich und zunehmend aus der Medizintechnik, der Messgerätefertigung und der Sensortechnik. Mit dieser Ausrichtung auf besonders herausfordernde Marktsegmente und innovative Produkte mit höchsten Genauigkeits-, Sauberkeits- und Qualitätsansprüchen strebt das Unternehmen an, seine Marktposition in dem unter einem enormen Wettbewerbsdruck liegenden Markt der Teilefertiger zu festigen und zu verbessern. Die CPT wird die Entwicklungen (Verarbeitungspipeline, Dashboard) anhand der eigenen Maschinen und Software anwenden und erproben sowie Trainingsdaten generieren. 

Die quapona technologies GmbH arbeitet erfolgreich auf dem Gebiet der Hardware- und Software-entwicklung. Die Firma umfasst mittlerweile 20 Mitarbeiter und hat einen Jahresumsatz von 4,7 Mio. Euro. Zu den Produkten gehören ein drahtloses, cyber-physisches Trainingssysteme zur Elektromuskelstimulation. Hierbei kann die Firma auf langjährige Erfahrung im Bereich Bio- und Lagesensorik sowie Telemetrie zurückgreifen. Die quapona ist darüber hinaus in der IT-Sicherheit tätig und entwickelt Lösungen für sichere eingebettete Systeme und für hochsichere Netzwerkkomponenten. Hierbei wurde eine neuartige Prozessorarchitektur entwickelt, die zur Absicherung von IoT- oder Industrie 4.0 Geräten eignet. Im Rahmen von TWIN wird die quapona die Fertigungskette sowie das Produkt mit Sensoren ausstatten, um die Produktqualität und das Nutzererlebnis über den gesamten Lebenszyklus zu verbessern. Zusammen mit den Konsortialpartnern wird ein Datensammlungs- und Analysesystem umgesetzt, welches dabei hilft, die Prozessabläufe und Einflussparameter zu visualisieren, besser zu verstehen und schlussendlich zu optimieren. 

Ansprechpartner: Frank Güttler
uhrich@informatik.uni-leipzig.de
Tel.: 0341 / 49 300 400