KI-Produktionsnetzwerk
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
Ausbildung und Weiterbildung
Durch neu geschaffene KI-Aus- und Weiterbildungsprogramme sollen Experten und Fachkräften von Morgen ausgebildet und den 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.
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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