Pilotprojekte von InnoFARM

Ein Beispiel für ein Pilotprojekt im Rahmen von InnoFARM ist die Selbstorganisation in der Fertigung, die bei der SEALABLE Solutions GmbH genutzt wurde. Einerseits war man anhand von Erfahrung und Nutzung von REFA-Methoden davon überzeugt, die Fertigung sei bereits optimal organisiert. Andererseits wurden unterschiedliche Leistungen zwischen den Teams und durchaus längere Pausenzeiten einzelner MitarbeiterInnen beobachtet. Die Geschäftsführung nahm einen durch Materialengpässe gefährdeten Liefertermin zum Anlass, die Aus führenden selbst um Ideen zu bitten, wie unter Einhaltung aller arbeitsrechtlichen Vorschriften die Mitarbeiterkapazität in den Schichten besser genutzt und die Maschinen still stand zeit reduziert werden könnte. Die Mitarbeitenden zeigten auf, dass die bisherige Arbeitsorganisation nach REFA zwar den Einzelarbeitsplatz optimiert, jedoch Potenziale auf der Gruppen- oder Schichtebene vernachlässigt hatte. Der Vorschlag, die vorgeschriebenen Pausenzeiten in Selbstorganisation der Mitarbeitenden einer Schicht wechselseitig zu überbrücken, konnte sofort umgesetzt werden. So konnte die Maschinenstillstandzeit um 30 Prozent reduziert werden.

Die LINDIG Fördertechnik GmbH hat nach Möglichkeiten gesucht, Entscheidungen so zu treffen, dass sie möglichst im ersten Anlauf von den Mitarbeitenden akzeptiert und umgesetzt werden. Die Kernidee lautet, dass man einen höheren Aufwand und Zeitbedarf für die Entscheidungsfindung in Kauf nimmt, wenn sich dies in einer beschleunigten Umsetzung niederschlägt. In Abhängigkeit von der Art der Entscheidung kommen bei LINDIG sowohl das sogenannte Konsent-Prinzip als auch das Systemische Konsensieren zum Einsatz. Beide Verfahren der Entscheidungsfindung fokussieren nicht auf Zustimmung, sondern zielen darauf ab, Einwände zu erfassen, Fehlentscheidungen zu verhindern und Widerstände unter den Mitarbeitenden bei der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen. Beide Verfahren haben sich bei LINDIG im praktischen Einsatz bewährt. Bei Entscheidungen, die von vielen Akteuren umgesetzt und mitgetragen werden müssen, hat das Mehrheitsprinzip ausgedient.

Ein Methodenbaukasten – viele Möglichkeiten

Zugang zu dem erarbeiteten Methodenbaukasten erhalten Thüringer KMU über die Internetplattform ThAFF InnoNET. Die in der Testphase gesammelten Erkenntnisse dienen als Ausgangspunkt für den Aufbau einer Community, die sich der gemeinsamen Gestaltung der Arbeitswelt von morgen in Thüringen widmet. Interessierte finden Skizzen, Vorgehensmodelle und Arbeitsmaterialien zu den erprobten Methoden, wie der 4-Tage-Woche. Darüber hinaus können Unternehmen nach Registrierung über ihren Account mit anderen interessierten Unternehmen in Kontakt treten und Erfahrungen austauschen. Ebenso können Anbieter von Dienstleistungen und Produkten zur Unterstützung bei Veränderungsprozessen in der Arbeitswelt über die Plattform recherchiert und kontaktiert werden.

Die TU Ilmenau wird nach Abschluss des Projekts die Verantwortung für die Plattform an die Thüringer Agentur Für Fachkräftegewinnung (ThAFF) übergeben. Thüringer Unternehmen können so die erzielten Ergebnisse auch über das Projektende hinaus zum Umgang mit dem Fachkräftemangel und zur Stärkung der Innovationskultur in Thüringen nutzen.

Mit der Heinrich-Hertz-Mission ist erstmals ein eigener deutscher Kommunikationssatellit zur Erforschung und Erprobung neuer Technologien und Kommunikationsszenarien gestartet. Die Mission leistet damit einen Beitrag zur Informationsgesellschaft in Deutschland. Die Heinrich-Hertz-Mission wird von der Deutschen Raumfahrtagentur im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Bonn im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz und unter Beteiligung des Bundesverteidigungsministeriums geführt. Nachdem der Satellit im All seinen Dienst aufgenommen hat, wird er rund 15 Jahre lang im geostationären Orbit auf einer Höhe von rund 36.000 Kilometern verbleiben. Ein Ziel der Heinrich-Hertz-Mission ist es, neue Technologien für die Satellitenkommunikation auf ihre Weltraumtauglichkeit zu testen.

Lagesensoren aus Jena

Der Satellit basiert auf der Plattform SmallGEO von OHB. Mit dem Sternsensor ASTRO APS übernimmt ein bewährtes Erfolgsprodukt der Thüringer Firma Jena-Optronik die Lageermittlung des Satelliten. Nach seinem Jungfernflug auf dem europäischen Kommunikationssatelliten Alphasat im Jahr 2013 wurden mehr als 450 dieser Sensoren an internationale Kunden verkauft. Den Bremer Raumfahrtkonzern OHB verbindet schon länger eine Partnerschaft mit Jena-Optronik. So ist der Sensor ebenfalls an Bord der von OHB gebauten Satelliten EDRS-C und Electra.

In dem Jenaer Unternehmen ist man stolz darauf, einen Beitrag zum Gelingen der Mission leisten zu können. „Die Begeisterung für den Einsatz unserer Sensoren bei verschiedenen Raumfahrtmissionen motiviert uns immer wieder aufs Neue“, sagt Teamleiterin Sabine Ludwig. Sie war bislang bei allen Projekten mit OHB als Sternsensor-Projektleiterin tätig.

An Bord des Heinrich-Hertz-Satelliten werden Experimente zur Kommunikations-, Antennen- und Satellitentechnik durchgeführt. Die Versuche wurden von Wissenschaftsinstituten wie der TU Ilmenau und Industrieunternehmen entwickelt. Mit dem Heinrich-Hertz-Projekt soll außerdem die Fähigkeit der deutschen Industrie ausgebaut werden, eigenständig Kommunikationssatelliten zu entwerfen, zu bauen und zu starten. Und Thüringen leistet seinen Beitrag dazu. (tl.)

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde und doch gibt es kein einheitliches Verständnis davon. Gleichzeitig soll die Technologie weit­reichende Veränderungen bringen, vor allem auch in Produktionsunternehmen. Tatsächlich sind hier die Anwendungsfälle sehr anschaulich, die Einsatzszenarien vielfältig und erste Um­setzungsprojekte auch in Thüringen bereits Re­alität.

Erfolgversprechend ist auch, den Energie­einsatz für die Produktion oder den Material­verbrauch zu senken. Dies geschieht etwa, indem automatisiert kleinere Defekte in den Fertigungs­anlagen identifiziert werden, welche unnötig Energie verbrauchen (mehr dazu). Material­verbrauch lässt sich etwa senken, wenn ein Rohstoff optimal verbraucht und Ausschuss minimiert wird (mehr dazu). Sollen etwa verschiedene Formen aus einem Blech gelasert werden, so kann ein Algorithmus auf der Basis der im System hinterlegten Formen die optimale Lage einzelner Werkstücke berechnen, um möglichst wenig Abfall zu produzieren. Die KI kann auch auf der Basis bisher produzierter Werkstücke errechnen, ob gegebenen­falls weitere oder an den Restbestand angepasste Formen ausgelasert werden sollen. Damit ermöglicht KI letztlich auch, neue Produkte zu entwickeln oder existierende Produkte zu verbessern – nicht nur im Bereich der Metallverarbeitung.

Produktionsausfälle sind für ein Unternehmen sehr teuer. Damit sie nicht eintreten, müssen die Maschinen und Anlagen regelmäßig gewartet werden. Problematisch ist dabei, dass ein Service­techniker einerseits nicht alle Defekte – beispielsweise aufgrund ihrer geringen Größe – erkennen oder gar vorhersagen kann. Andererseits können die Probleme auch zwischen den Wartungs­intervallen entstehen. KI ermöglicht die Optimierung von Wartungs­aufgaben, sofern die Maschinen mit geeigneter Sensorik ausgestattet sind, welche entsprechende Daten zum Zustand der einzelnen Komponenten sammeln können. Dabei ist es häufig möglich, ältere Maschinen mit modernen Sensoren auszurüsten. Man spricht dann vom Retrofit. Das kann teure Anschaffungen überflüssig machen. Die voraus­schauende Wartung (sogenannte Predictive Maintenance) verhindert dann teure Leerlauf- oder Stillstands­zeiten der Maschinen.

KI wird aber auch im Lieferkettenmanagement eingesetzt. So werden benötigte Materialien automatisch und rechtzeitig bestellt, damit Fertigungsstraßen nicht stillstehen und gleichzeitig keine unnötig großen Lager benötigt werden. Die Liste von bereits heute eingesetzten KI-Systemen ist beispielhaft. Klar ist, dass es bereits sehr gut möglich ist, Fertigungsprozesse zu optimieren und Maschinen in die Lage zu versetzen, Entscheidungen auf einer fundierten Datengrundlage und anschließender Analyse zu treffen (mehr dazu).

Was ist heute bereits in der Produktion möglich?

In der Produktion soll das Ergebnis vor allem ein möglichst qualitativ hochwertiges Endprodukt bei geringen Herstellungs­kosten sein (mehr dazu). Effizienz steht also im Vordergrund. Bei der Optimierung der Fertigungsprozesse kann die KI ansetzen: Sie kann etwa dafür genutzt werden, um Qualitäten per Bild- und Muster­erkennung automatisch zu überprüfen und zu bewerten, um anschließend minderwertige Produkte automatisiert auszusortieren. Insbesondere den hohen An­forderungen im Automotive-­Bereich kann so besser entsprochen werden, da Mängel erkannt werden, die ein Mensch mit seine Sinnes­wahrnehmung nicht erkennen würde (siehe Seite 14). Häufen sich bestimmte Mängel, dann liegt der Schluss nahe, dass es ein Problem in der Fertigung selbst gibt. Dieses kann man dann je nach Fehlerart isoliere und beheben. Ohne den Einsatz von KI hätte man den Fehler vermutlich gar nicht oder erst viel später und unter großem Recherche­aufwand entdeckt.

In naher Zukunft wird es zahlreiche KI-Systeme geben, die ihre Aufgabe sehr zuverlässig und exakt ausüben. Allerdings sind diese Algorithmen auf einen sehr spezifischen Einsatz­zweck beschränkt. Auch aus diesem Grund wird KI vermutlich kaum im Stande sein, Arbeits­kräfte abzulösen. Die natürliche Intelligenz ist sehr komplex und kann vermutlich auch in den kommenden Jahren nicht durch algorithmische Prozeduren abgelöst werden. Die Übernahme von standardisierten und routinemäßigen Aufgaben hingegen ist bereits Realität und wird sich in Zukunft auch intensivieren. KI ist vor diesem Hintergrund auch eine Antwort auf den Fachkräfte­mangel. Sie wird sich in den Arbeits­markt integrieren und neue Tätigkeiten in der Produktion etablieren sowie neue Arbeitsplätze und Branchen entstehen lassen.

Der nächste Schritt wird dann die Verknüpfung von Algorithmen sein, die den Aufgaben­bereich erweitern. Wenn heute beispielsweise Anbindungen von Wartungs­algorithmen an ERPSysteme noch vergleichsweise komplex sind, wird es bald für zahlreiche Anwendungs­fälle problemlos möglich sein, zeitsynchron Verschleiß zustände zu erfassen, Fertigungs­prozesse an den Zustand von Werkzeugen anzupassen und Ersatzteile in Abhängigkeit von Lager­bestand oder aktueller Liquidität automatisiert nachzubestellen. Vieles davon ist heute bereits möglich, allerdings zumeist nicht in der Gesamtheit der für die Fertigung notwendigen Geschäfts- und Produktions­prozesse.

KI wird eine autonome und automatische Abstimmung aller Unternehmens­prozesse ermöglichen – vielleicht viel eher, als wir es uns heute vorstellen. Die potenziellen KI-Anwendungen in der Produktion sind nahezu unbegrenzt und entwickeln sich sukzessive mit den Technologie­fortschritten weiter. Es ist aber abzusehen, dass sich die Auto­matisierung der Zukunft nicht mehr ausschließlich auf Standard­prozesse beschränken wird. Vielmehr wird es möglich sein, auch Individual­prozesse zu automatisieren. Mithilfe von KI-Algorithmen können so Produkte nach spezifischen Kunden­wünschen angepasst werden, wodurch auch die Herstellung einzigartiger Produkte in großen Mengen denkbar ist.

Wie können sich Produktions­unternehmen vorbereiten?

Es ist wichtig, sich nicht vor den neuen Entwicklungen zu verschließen und gezielt Informationen einzuholen. Erste Sensi­bilisierungs­möglichkeiten finden sich online und bei zahlreichen Thüringer Akteuren, etwa dem Thüringer Zentrum für Maschinenbau, dem Mittelstand-Digital Zentrum Ilmenau oder beim speziell für Produktion zuständigen Zentrum ProKI-Ilmenau. Diese Initiativen haben zudem den Vorteil, dass sie genau auf Ihre individuellen Gegebenheiten und Ziele eingehen und mit Ihnen gemeinsam KI Projekte ermöglichen. Sie können mit den Partnern zum Teil selbst KI- oder auch andere Digital-Projekte umsetzen, eine Einschätzung der notwendigen Ressourcen wie finanzielle Mittel, Zeit oder Know-how erhalten oder gezielt Förder­möglichkeiten besprechen. (sg/ap)

Ohne die Kunststoff­technik könnten beispiels­weise viele Konstruk­tionen gar nicht umgesetzt oder heutige Forderungen nach Energie- und Material­effizienz nicht erfüllt werden. Umso wichtiger ist es, diesen elemen­taren Wirtschafts­zweig effizienter und damit nach­haltiger zu gestalten.

Spritzgieß­werkzeuge aus Alu­mi­ni­um oder Stahl

Für die Serien­produktion werden Spritzgieß­werkzeuge überwiegend aus Stahl­werk­stoffen hergestellt, da diese eine vermeintlich höhere Standzeit im Vergleich zu Aluminium­legierungen aufweisen, die gegen­wärtig nur für Proto­typen Verwen­dung finden. Dabei besitzt Alumi­nium gegenüber Stahl eine deutlich bessere Wärmeleit­fähigkeit, wodurch der Produktions­prozess erheblich verkürzt werden kann. Die Kunststoff­schmelze kühlt in einer Form aus Aluminium schneller kontrol­liert ab und das Bauteil kann früher entformt werden. Das spart nicht nur Zeit, sondern auch Energie und Kosten. Für nachhaltigere Produktionsprozesse sowohl im Werkzeug­bau als auch im Spritz­gießen ist also Alumi­nium als Werkstoff zu bevorzugen.

Das Projekt AlPro (Smarte Aluminium Spritzgieß­werkzeuge mittels WAAM und KI Methoden für energie­effiziente und ressour­censcho­nende Produk­tionsprozess) zielt darauf ab, Spritzgieß­werkzeuge mittels 3D-Druck aus Aluminium­legierungen herzu­stellen. Im Ergebnis sollen die Werkzeuge energie­effizient, ressourcen­scho­nend und qualifiziert für eine Serien­produktion sein.

Additives und subtraktives Spritz­guss­­ver­fahren

Als additives Verfahren findet ein lichtbogen­basiertes Auftrag schweißen (Directed Energy Deposition-Arc (DED-Arc)) mit einer hohen Auftrag­rate bis 5 kg pro Stunde Anwen­dung. Damit können groß­volumige Bauteile wie Spritzgießwerkzeuge in einem vertretbaren Zeit­raum gefertigt werden. Der Vorteil im Vergleich zu einem subtrak­tiven oder spanenden Ver­fahren ist die Generierung von kontur­nahen Temperier­kanälen, die die Abkühlge­schwin­dig­keit nochmals er höhen und für eine gleich­mäßige Abkühlung des Bauteils sorgen.

Darüber hinaus können unterschiedliche Alumi­niumle­gierungen stoff­schlüssig eingesetzt wer­den. Der Grund­körper besteht aus einer günsti­geren Legierung, während an der Ober­fläche und insbe­sondere am Einspritz­bereich ver­schleiß­­feste Alumi­niumwerk­stoffe ihren Einsatz finden. Ein besonderes Augen­merk liegt im Projekt auf dem Verschleiß des Spritzgieß­werkzeuges. Der Verschleiß Zustand wird mittels Körper­schall Sensorik und Computer­tomo­graphie permanent überwacht. Härte­messungen und Gefüge­unter­suchungen am Werkzeug komplet­tieren die Kontrolle. Während des Spritz­gieß­prozesses werden die Maschinen­ein­spritz­drücke und Tempe­raturen im Werkzeug aufge­nommen und die gefer­tigten Bauteile auf Verzug und Ober­flächenab­weichungen untersucht.

Nutzung von KI zur Verringerung des Werkzeug-Verschleises

Methoden des Maschi­nellen Lernens (KI) führen alle gewonn­enen Daten aus Prozess und Werkzeug zusammen und prognos­tizieren die Standzeit des Werk­zeugs. Damit können in Zukunft gezielt die passenden Legie­rungen ausge­wählt werden, um den Verschleiß zu reduzieren, die Repro­duzier­barkeit des Prozesses zu erhöhen und sowohl die Standzeit der Spritzgieß­werkzeuge als auch die Bauteil­qualität zu maxi­mieren.

Am Beispiel eines in einem bereits abgeschlos­senen Projekt (siehe Abbildung) untersuchten Lebens­mittel­behälters aus Kunst­stoff konnte bereits durch den Einsatz eines opti­mierten und additiv gefertigten Alumini­umspritz­gießwerk­zeugs die Zykluszeit um 28 Prozent reduziert, die Einfall­stellen auf der Kunststoff­oberfläche um 24 Prozent minimiert und die Verfüg­barkeit des Werkzeugs um 139 Stunden im Monat gesteigert werden. Bei einer Gewichts­reduktion des Werk­zeugs um 65 Prozent gegen­über Stahl konnten auch nach 136.000 Zyklen keine Verschleiß­erschei­nungen fest­gestellt werden. Darüber hinaus weisen die Bau­teile aus dem Alumini­umwerk­zeug geringere Eigen­span­nungen auf. Mit dem Transfer der bisherigen Ergeb­nisse sind Thüringer Werk­zeug und Formen­bauer in der Lage, neuar­tige und nach­haltige Spritzgieß­werkzeuge zu fertigen und dabei durch Einsatz der additiven Tech­nologie DED-Arc Energie, Material und Zeit bei der Ferti­gung einzu­sparen.

Unter­nehmen des Werkzeug- und Formen­baus stehen in der Wertschöp­fungskette der Kunst­stoff­technik weit vorne. Dadurch profitieren auch die mit nachgelagerten Produk­tions­schritten befassten Unternehmen wie Kunst­stoff­­verar­beiter durch die sinkenden Kosten im Spritz­gießprozess. Zusätzlich können die gewonnenen Erkennt­nisse auch auf andere Werk­zeuge in der Stanz- und Umform­technik übertragen werden.

Projektleiter Prof. Norbert Bach:

„Wir freuen uns sehr auf Ihre Teilnahme und danken Ihnen für Ihre Zeit. Für weitere Informationen oder bei Fragen steht Ihnen unser Projektteam von der Technischen Universität Ilmenau gerne jederzeit zur Verfügung. Wir danken Ihnen für Ihre Unterstützung!“ (em)

Die Europa-Universität Viadrina Frankfurt/Oder und die Bauhaus-Universität Weimar wollen ein sozialwissenschaftliches KI-Lab für forschendes Lernen etablieren. Mit dem Projekt soll eine neue Qualität von Lern- und Lehrunterstützung realisiert werden, die auf KI-gestützte Argumentationsanalyse aufsetzt und diese mit Praktiken des Forschenden Lernens kombiniert

Der Verbundantrag der Friedrich-Schiller-Universität Jena und der Technischen Universität Ilmenau strebt eine gemeinsame Hochschulinitiative für KI im Studium an. Ziel ist ein gemeinsames Bildungsprogramm, das die gesamte Bandbreite von KI-Technologien sowie deren Anwendungsfeldern in Wissenschaft und Praxis abdeckt. Die praxisnahe und modulare Ausbildung adressiert verschiedene Zielgruppen und Kompetenzstufen und baut auf bestehende Lehrangebote auf. (em/tl)

Dabei stehen beim Leichtbau nicht nur gewichtssparende Materialien, sondern auch die Integration von Funktionen in Bauteile und Halbzeuge sowie hybride Materialien im Fokus. Neben den Materialien müssen auch geeignete Prozesstechnologien und die last-, werkstoff- sowie recyclinggerechte Auslegung und Gestaltung von Bauteilen und Halbzeugen neu- und weiterentwickelt werden.

An diesen aktuellen und herausfordernden Fragestellungen arbeitet das Fachgebiet Kunststofftechnik der Technischen Universität Ilmenau im Rahmen des Thüringer Innovationszentrums Mobilität (ThIMo), das an der Technischen Universität Ilmenau ansässig ist, zusammen mit seinen Partnern, und seit 1. März 2021 mit seinem neuen Fachgebietsleiter Prof. Florian Puch, der im ThIMo die Kernkompetenz Kunststofftechnik und Leichtbau verantwortet. Hier stehen Technologien zur Herstellung und zum Recycling faserverstärkter Kunststoffe für Mobilitätsanwendungen im Mittelpunkt.

Nach dem jüngsten Ausscheiden des ThIMo-Gründervaters Prof. Klaus Augsburg in den Ruhestand bildet Prof. Florian Puch zudem als stellvertretender Direktor des ThIMo gemeinsam mit Prof. Matthias Hein, dem Direktor des ThIMo und dem vierköpfigen Vorstand das neue Leitungsgremium, das alle fünf ThIMo-Kernkompetenzen abdeckt.

Gleichzeitig ist Prof. Florian Puch neuer wissenschaftlicher Leiter des Thüringischen Institut für Textil- und Kunststoff-Forschung e. V. (TITK) in Rudolstadt, einem An-Institut der Technischen Universität Ilmenau. Als Professor für Kunststofftechnik verknüpft er wissenschaftliche Ideen der Technischen Universität Ilmenau mit industrietauglichen Lösungen des TITK in Rudolstadt. Beide Einrichtungen wirken seit Jahren eng zusammen und leisten u.a. Beitrage zur Automotive Agenda des Freistaats Thüringen.

Während die Universität grundlagen- und anwendungsorientierte Forschung in der Kunststofftechnik betreibt, überführt das TITK, eines der führenden privaten Materialforschungsinstitute auf dem Gebiet der polymeren Funktions- und Konstruktionswerkstoffe, innovative Entwicklungen in Wirtschaft und Industrie. Diese strategische Kooperation wird im Rahmen des ThIMo weiter ausgebaut. Zudem soll die Zusammenarbeit mit den Branchennetzwerken automotive thüringen e.V. und dem PolymerMat e.V., die bisher bereits intensiv verfolgt wurde, in Zukunft noch weiter gestärkt werden.

Im Mittelpunkt der Tätigkeit von Prof. Florian Puch in Forschung und Lehre stehen ergänzend zum Leichtbau, die Funktionalisierung von Kunststoffen und die Konzeption und Realisierung neuartiger Maschinensysteme für die Kunststoffverarbeitung.

In den nächsten Beiträgen werden einige ausgewählte Forschungsprojekte des Fachgebiets Kunststofftechnik, die im Rahmen des ThIMo erarbeitet wurden, mit thematischem Bezug zur aktuellen Heftausgabe durch die verantwortlichen wissenschaftlichen Mitarbeiter vorgestellt.