Das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg ist ein Verbund der Universität Augsburg mit dem Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV sowie dem Zentrum für Leichtbauproduktionstechnologie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Ziel ist eine gemeinsame Erforschung KI-basierter Produktionstechnologien an der Schnittstelle zwischen Werkstoffen, Fertigungstechnologien und datenbasierter Modellierung.

Vision des KI-Produktionsnetzwerks

Die Vision des KI-Produktionsnetzwerks ist eine hochmodulare werkstoffoptimierte Produktion. Dabei sollen KI-Technologien entlang der gesamten Wertschöpfungskette adressiert werden. Künstliche Intelligenz soll dabei eine zentrale Rolle bei der Prozessoptimierung und -regelung, dem werkstoffgerechten Design von Produkten sowie der Planung von Produktionsprozessen spielen. Das KI-Produktionsnetzwerk soll die notwendigen Technologien erforschen und den Unternehmen helfen, diese Ansätze schnell in ihrem Umfeld umzusetzen.

Querschnittsthemen

Aus- und Weiterbildung

Durch neu geschaffene KI-Weiterbildungsprogramme sollen Experten und Fachkräfte von Morgen ausgebildet und der Zugang zur Anwendung von Methoden der KI in der Produktion erleichtert werden.

Interdisziplinäre Modellierung und Simulation

Ein interdisziplinäres Team erforscht Methoden, Technologien und Tools von der multiphysikalischen Simulation bis hin zu datenbasierten und hybriden Modellen gestützt durch maschinelles Lernen.

Ausgründungen und KI-Scouting

Neue Themenfelder aus dem Bereich der Forschung sollen in die industrielle Anwendung überführt werden. Hierzu wer-den geeignete Themen identifiziert und der Weg zur Marktreife unterstützt.

Forschungsschwerpunkte

Im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerkes sollen verschiedene thematische Schwerpunkte durch die beteiligten Partner erforscht werden. Diese Schwerpunkte stellen Schlüsselelemente der übergeordneten Vision einer KI-basierten Produktion dar. Die Forschungsschwerpunkte des KI-Produktionsnetzwerks lassen sich in die zwei Bereiche „Werkstoffe & Produktionstechnologie“ (verantwortet durch die Mathematisch-Naturwissenschaftlich Technischen Fakultät) sowie „Digitalisierung & Selbstorganisation“ (verantwortet durch die Fakultät für Angewandte Informatik) unterteilen.

 

Werkstoffe und Prozesstechnik

Der Bereich Werkstoffe & Produktionstechnologie umfasst den Einsatz von KI für werkstoff- und prozessnahe Themen. Dies beinhaltet die ganzheitliche Betrachtung von Produktionsprozessen und Wertschöpfungsnetzwerken angefangen bei Werkstoffentwicklung und Design. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz sollen Prozesse resilient gestaltet und datenbasiert optimiert werden.

 

Digitalisierung und Selbstorganisation

Der Bereich Digitalisierung & Selbstorganisation setzt den Fokus auf Methoden der künstlichen Intelligenz zur Digitalisierung von Werkstoffen, Produkten Prozessen und Produktionsnetzwerken. Neben dem Konzept des Digitalen Zwillings sollen Methoden zur Selbstorganisation von Prozessen sowie die die Rolle des Menschen in einer KI-basierten Produktion erforscht werden.

 

© Universität Augsburg
CC BY-NC-ND

Lernende Fertigungsprozesse & Closed-Loop Produktion

Basierend auf Daten aus Prozess- oder Zustandsüberwachungssystemen sollen Fertigungsprozesse durch Methoden des maschinellen Lernens optimiert und darüber hinaus in Echtzeit selbstadaptiv geregelt werden.

Selbstorganisierende Prozessroutenplanung

Vernetzte, modulare Fertigungszellen bilden die Infrastruktur eines Produktionsnetzwerks. Für eine optimale Auslastung sollen sich Anlagen selbst konfigurieren und autonome Systeme die Planung von Prozessrouten übernehmen.

Resiliente Werkstofftechnologien und Wertschöpfungsnetzwerke

Um die Werkstoffe der Zukunft reproduzierbar und standortübergreifend in gleichbleibender Qualität herstellen zu können sind widerstandsfähige und anpassungsfähige technische Systeme notwendig.

Digitale Zwillinge für Produkt, Werkstoff, Prozess und Produktionsnetzwerk

Für die Umsetzung digitaler Technologien ist eine datengestützte Beschreibung von Objekten, Ressourcen und Prozessen notwendig. Digitale Zwillinge bilden die digitale Repräsentation des physischen Bauteil-, Anlagen- und Prozesszustands.

Generative Designmethoden und Werkstoffentwicklung

Um das Potential generativer Designmethoden komplexer Materialien ausschöpfen zu können, werden Methoden der künstlichen Intelligenz genutzt. Diese helfen beim Verständnis komplexer Wirkzusammenhänge basierend auf Prozess- und Charakterisierungsdaten.

Human Centered Production Technologies

In einer KI-gestützten Produktionsumgebung ändert sich die Rolle des Menschen. Dabei soll die Souveränität des Menschen gesichert und seine Expertise sowie sein Potential zur Optimierung komplexer Vorgänge genutzt werden um so optimal mit den Produktionstechnologien zusammenzuarbeiten.

Forschungsinfrastruktur

Den Kern des gesamten Produktionsnetzwerkes bildet eine technologische Forschungsinfrastruktur, welche ein verteiltes, modulares und selbstorganisierendes Produktionsnetzwerk in industriellem Maßstab umsetzt. Diese Skala ist notwendig, um fertigungstechnologische Herausforderungen direkt auf der relevanten Skala zu adressieren, um industrienahe Daten in ausreichender Menge und guter Qualität zu akquirieren und um Unternehmen eine überzeugende Plattform zur Integration der erforschten Technologien zu bieten.

 

Eine erste digitale Vision der Halle, in der auf 5.000 Quadratmetern Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler modernste Produktionstechnologien erforschen sollen, existiert bereits am Bildschirm.

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Unsere Vision ist es, die KI-basierte Produktion der Zukunft zu erforschen und den Unternehmen zu helfen, diese Ansätze schnell in ihrem Umfeld umzusetzen

Prof. Dr. Markus Sause, Direktor des KI-Produktionsnetzwerk

Auf mehreren tausend Quadratmetern werden modernste Produktionstechniken erforscht und mit den neuesten KI-basierten Methoden kombiniert. Beteiligt ist daran ein 50-köpfiges interdisziplinäres Team aus den Ingenieurwissenschaften, der Produktionstechnologie, der Werkstofftechnik, der Informatik und der angewandten Mathematik.

Vizepräsident Prof. Dr. Malte Peter

Neuigkeiten

13. April 2022

Universität Augsburg übernimmt neues Gebäude

Im Januar 2022 schloss die Universität Augsburg einen Mietvertrag, durch den insgesamt 7.000m² Büro- und Hallenfläche auf dem Gelände des WALTER Technology Campus Augsburg gewonnen werden konnte. Die Fläche kann nun durch das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg bezogen werden, um die interdisziplinäre Forschung, Fertigung im industriellen Maßstab und Netzwerkarbeit voranzutreiben.

 

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25. März 2022

Architecture-Mining: Neuer Schutz vor Cyberangriffen?

Die häufig mit den Unternehmen gewachsene Softwarearchitektur der Fertigungsindustrie ist ein besonders attraktives Ziel für Hacker. Zahlreiche Sicherheitslücken machen Cyberattacken zum Kinderspiel. Forschende der Universität Augsburg arbeiten im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerk Augsburg daran, das unter anderem durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu ändern.

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25. Februar 2022

Mit künstlicher Intelligenz zum gesünderen Arbeitsplatz?

Die Gesundheit von Arbeiterinnen und Arbeitern in der Industrie 4.0 zu fördern ist ein Forschungsziel des KI-Produktionsnetzwerks Augsburg. Pooja Prajod untersucht deshalb mit ihren Kolleginnen und Kollegen die Fähigkeit lernender Systeme, Probleme wie Schmerz anhand der Mimik zu erkennen und so Interventionen frühzeitig zu ermöglichen.

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Weitere Neuigkeiten

 

 

 

 

 

Direktorium

 

Vorstand

Direktor KI-Produktionsnetzwerk
Mechanical Engineering
  • Raum 2012 (Gebäude W)
Vizepräsident für die Bereiche Innovation, Transfer und Allianzen
Universität Augsburg
  • (Gebäude A)
Dr. Juliane Gottmann
Wissenschaftliche Geschäftsführerin
KI-Produktionsnetzwerk Augsburg

 

 

Weitere Mitglieder des Direktoriums

Lehrstuhlinhaber
Materials Engineering
  • Raum 3011 (Gebäude W)
Professor
Professur für Softwaremethodik für verteilte Systeme
  • Raum 3001 (Gebäude N)
Institutsdirektor
Institut für Software & Systems Engineering
  • Raum 3049 (Gebäude N)
Lehrstuhlinhaber
Hybride Werkstoffe
  • Raum 2013 (Gebäude W)

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