Unsere Forschung

News, Projekte und Success Stories

10. Februar 2022

Recycling auf Knopfdruck

Hybride Werkstoffe sind die Lösung für Bereiche, die besondere Materialeigenschaften erfordern, zum Beispiel die Luftfahrt. Hierzu zählen Laminate aus Metall und Faserverbundwerkstoffen. Ihr Recycling ist extrem schwierig und mit bestehenden Ansätzen kaum zu schaffen. Wie man diese hybriden Werkstoffe trotzdem fit fürs Recycling macht und in neue Produkte zurückführt, erforscht die Universität Augsburg im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks.

20. April 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.

3. August 2022

Mit KI-Assistenz den Glasverlust reduzieren

Die Universität Augsburg und die Firma Grenzebach arbeiten gemeinsam an einer KI-gestützten Optimierung der Kühlanlagen-Technologie im Glasanlagenbau. Dadurch sollen umfassend Ressourcen geschont werden.

21. Januar 2023

Mit KI schneller zum fertigen Produkt

Viele Produkte erblicken am virtuellen Reißbrett das Licht der Welt: Im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks an der Universität Augsburg arbeiten Forschende daran, wie künstliche Intelligenz (KI) das Konstruieren in CAD, dem „Computer-Aided Design“, erleichtern kann. Sie blicken auf einen erfolgreichen Projektabschluss zurück.

27. Februar 2023

Sensoren für Autos und Smartphones schnell und zuverlässig testen

Forschende des KI-Produktionsnetzwerks am Lehrstuhl für Mechatronik arbeiten gemeinsam mit der Robert Bosch GmbH daran, die Qualitätskontrolle für MEMS-Sensoren mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen.

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.

Die Buchstaben KI, von einem 3D-Drucker generiert in einer entsprechenden Maschine als Symbol für das Thema.

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.

Symbolbild Laptop

Interdisziplinäre Modellierung

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

Bild eines SuperMUC

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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Beteiligte Institutionen der Universität Augsburg

Institut für Mathematik

Das Institut für Mathematik entwickelt und verbessert Modelle zur Beschreibung industrieller Prozesse durch neue Algorithmen und Maschinelles Lernen.

Institut für Materials Resource Management

Mittels KI das Potential neuer nachhaltiger Werkstoffe auszuschöpfen und Prozesse intelligent zu überwachen – an diesen Lösungen arbeitet das Institut für Materials Resource Management.

Institut für Informatik

Das Institut für Informatik widmet sich der Verbesserung von digitalen Zwillingen und schafft menschenzentrierte Arbeitsplätze für die digitalisierte Welt der Industrie 4.0.

Institut für Software und Systems Engineering

Das Institut für Software and Systems Engineering entwickelt Verfahren der künstlichen Intelligenz für die Selbstorganisation von hochautomatisierten Anlagen.

Anwenderzentrum Material- und Umweltforschung

Mit seiner langjährigen Erfahrung im Wissenstransfer macht das Anwenderzentrum Material- und Umweltforschung das Know-how der Universität für Gesellschaft und Industrie als Ganzes nutzbar.

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