Internationales Forum Mechatronik

In the era of Industry 4.0, the convergence of cloud computing, IoT, advanced analytics, and artificial intelligence (AI) is revolutionizing manufacturing operations. Cloud computing enables seamless data integration and scalability, while IoT connects devices to generate vast amounts of operational data. Advanced analytics unlocks valuable insights from this data to optimize processes and enhance decision-making. Additionally, generative AI is transforming automation by creating models that can generate solutions, driving innovation and efficiency. By harnessing the power of these technologies, the industry can unlock unprecedented levels of operational optimization, driving productivity, agility, and competitiveness in the digital age.

In seinem Vortrag behandelt Ronald Pommer die zentralen Erfolgsfaktoren einer gelungenen Mensch-Maschine-Interaktion mit dem Fokus auf den Menschen und seiner neuen professionellen Rolle in zukunftsfähigen Settings der kollaborativen Wertschöpfung. 

Er präsentiert erfolgreiche Beispiele von gelungenen Projekten  gemeinsamer automatisierter Leistungserstellung  durch Menschen und Maschinen in verschiedenen Unternehmen vor. Dabei zeigt er auf, wie der Faktor Mensch in der Arbeitswelt - gerade wegen fortschreitender Automatisierung - aufgewertet wird. 

Aspekte der Arbeits- und Ingenieurpsychologie bleiben dabei nicht unberührt und werden anhand von 3 zentralen Erfolgsfaktoren für Automatisierungsprozesse  im Vortrag gezielt herausgearbeitet. 

KOMMUNIKATION – ORGANISATION – KOLLABORATION 

Für einen optimalen Praxisnutzen der vorgestellten Ansätze in die anstehenden Automatisierungsvorhaben der Teilnehmer transferiert Mag. Dr. Ronald Pommer, MSc seine Thesen in kurze Handlungskonzepte für konkrete Umsetzungsprojekte. 

Bisweilen fertigen Roboter vollautomatisch, in erster Linie in Fabriken, viele unserer Produkte des täglichen Bedarfs. Diese Roboter in den komplexen Anlagen sorgen aber auch für Ängste, da sie oft als Sinnbild der Arbeitskraftverdrängung stehen und aktuell zählen Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit in diesem Kontext leider noch nicht flächendeckend zu den größten Vorteilen. In Zeiten des Fachkräftemangels und starkem Preisdruck im internationalen Wettbewerb wird der Ruf der Roboter zunehmend aufpoliert und als willkommene Hilfe in der Produktion im Kontext der Future Industrie X.0 gesehen.

Moderne Robotersysteme ermöglichen zwar bereits heute den flexiblen Robotereinsatz in der Produktion. Aber erst durch die Einbindung von digitalen Zwillingen und angepasster Systemgestaltung werden bestehende Hemmschwellen massiv abgebaut. Erst dadurch kann der Roboter als flexibler Helfer die fehlende Arbeitskraft in der Produktion nachhaltig ersetzen bzw. diese für höherwertige Aufgaben freispielen.

Auf Basis einer Analyse der aktuellen Situation wurde eine neuartige Prozessgestaltung, welche auf die bestmögliche Verwendung bestehender Ressourcen und einfacher Bedienung abzielt, mit Hilfe moderner Technologien entwickelt. Das in diesem Rahmen umgesetzte Funktionsmuster zeigt ein Beispiel einer zukunftsträchtigen und flexiblen Maschinenbeschickung mittels Cobot aus dem Mechanical Engineering and Robotics Lab der FH CAMPUS 02.

Der Nutzen der Weiterentwicklung in der Produktion, und zukünftig auch in anderen Branchen, kann in Form von gesteigerter Produktivität und verbesserter Geräteauslastung auch für Einsteiger in der Automatisierungstechnik ausgeschöpft werden und damit einen wesentlichen Beitrag zur Standortsicherung beitragen. Wie ein solches System im Detail aufgebaut ist und was die Vorteile sind, wird in diesem Vortrag dargestellt.

Mit der raschen Weitentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) steht die Industrie vor der Herausforderung, das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine neu zu definieren. Dieser Vortrag beleuchtet, wie der Mensch mit der KI eine symbiotische Beziehung aufbauen werden kann, bei der ein wechselseitiger Lernprozess stattfindet, ohne dass der Mensch seine zentrale Rolle verliert. In diesem Zusammenhang erklärt die Referentin dabei die Rolle und Funktion von Assistenten zur Entscheidungsfindung, die komplexen Daten analysieren und präsentieren, um fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen, was für die Industrie X.0 von großer Bedeutung sein kann. Hierbei liegt das Fokus auf einer produktiven Koexistenz in der Industrie X.0, die durch Erklärbarkeit und Transparenz ergänzt wird. Deshalb ist die Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen entscheidend, denn nur so kann Vertrauen und Verständnis bei den Nutzern geschaffen werden.

• Die unterschiedliche Arten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter
• Sicherheitstechnische und normative Anforderungen (ArbSchG; BetrSichV; Maschinenrichtlinie)
• Auswahl der geeigneten Sicherheitskonzepte und Schutzeinrichtungen.

Das produzierende Gewerbe ist besonders von den Herausforderungen des Fachkräftemangels betroffen. Erfahrene und gut ausgebildete Maschinenbediener/-innen werden rar und Fehlerdaten, die den Einsatz von lernenden Systemen erlauben, sind begrenzt. Doch noch gibt es Expertenwissen in den Köpfen der langjährigen Mitarbeiter. Anhand eines Praxisbeispiels wird gezeigt, wie dieses datenbasiert extrahiert und in lernenden Systemen verwendet werden kann. Bei der Extraktion wird die Datenqualität durch zusätzliche Informationen die von Maschinenbedienern in-situ bereitgestellt werden gesteigert. Durch die Kombination mithilfe hybrider KI werden treffsichere Prognosen auch bei geringer Datenlage ermöglicht und damit die Grundlage für Assistenzsysteme geschaffen, mit denen dem Fachkräftemangel begegnet werden kann. Zusätzliches Resultat der Methodik ist eine aussagekräftige Wissensbasis mit quantifizierten Regeln, die das auf Problemlösung bezogene Domänenwissen der Maschinenbediener enthält.

Das entwickelte automatische optische Inspektionssystem (AOI) stellt eine zuverlässige und effektive Lösung im Bereich der Qualitätskontrolle dar. Das System kombiniert KI und klassische Methoden der Bildverarbeitung zur präzisen Erkennung optischer Abweichungen, was die Zuverlässigkeit im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung von KI-Systemen erhöht. Dieser hybride Ansatz verbessert die Genauigkeit bei der Inspektion von Produkten mit variablen Merkmalen.

Täglich begegnen wir Begriffen wie Internet der Dinge (IoT), Künstliche Intelligenz (KI), Big Data, Cloud Computing uvm.. Kaum hat man sich mit einer Technologie befasst, schon sind in der Zwischenzeit neue Schlagwörter wie LLM, Tokenisierung etc. in aller Munde. Wie soll man da dabei bleiben und solche Trends nicht verpassen?

Ganz einfach: Grundlage aller neuen Ansätze sind Daten.

Um aber den Aufwand der Datenakquise nicht für jeden Ansatz aufs Neue betreiben zu müssen, ist es unumgänglich, sich von Anfang an mit der durchgängigen und ganzheitlichen Vernetzung verschiedener Systeme zu befassen.

Wieso also nicht gleich beim Vertriebsprozess, das klassische Lastenheft durch ein digitales Lastenheft oder gar einen Vertriebskonfigurator ersetzen? Am besten angereichert durch und standardisiert über KI. Dadurch stehen diese Informationen direkt und vor allem unmissverständlich den nachgelagerten Prozessschritten zur Verfügung. CAD Modelle, Schaltpläne oder auch Steuerungsprogramme sowie HMIs können generiert werden und stellen die Grundlage für weitere Simulationsumgebungen dar. Eine virtuelle Inbetriebnahme am Simulationsmodell sowie die Schulung des Bedienpersonals, bevor die Anlage montiert ist, sind plötzlich wirtschaftlich attraktive Ansätze, um gleichzeitig den Produktionsstart vorzuziehen und die Qualität abzusichern. In der Betriebsphase können die Daten verwendet werden, um das vorherige Simulationsmodell zu einem echten digitalen Zwilling auszureifen. Die Daten können unabhängig vom Zwilling gesammelt, analysiert und genutzt werden, um die Effizienz, Flexibilität und Qualität der Produktion zu maximieren. Auf einmal ist der Einsatz von KI zur Anomalie Detektion, predictive maintenance usw. nur noch ein Umsetzungsprojekt. Im nächsten Schritt können historische und aktuelle Daten zur Optimierung der Produktionsprozesse genutzt werden, um bspw. Engpässe zu identifizieren, den Materialfluss zu verbessern und die Energieeffizienz zu steigern.

Und wenn das Produkt ausgeliefert ist, erlauben aufgenommene Daten aus dem Betrieb auch einen verbesserten Service. Über IioT-Plattformen kann der Service-Techniker nachvollziehen, was passiert ist und hat zudem alle vorherigen Lösungen zu ähnlichen Vorfällen als Wissensdatenbank vorliegen.

In der Zukunft wird die Datenakquise sowie deren durchgängige Ausnutzung transformativen Einfluss auf die Fertigung/Produktion von heute nehmen und so alle Prozesse entlang der Wertschöpfungskette präziser, effizienter sowie reaktionsschneller machen.

The vision is to harness the power of emerging technologies, like Artificial Intelligence, Sensing, and Industrial Metaverse, towards a more human-centric digital transformed production. Facilitating knowledge sharing between academia and industry, leveraging recent research results, and integrating advanced technologies to the manufacturing industry, may be challenging, although it represents a promising path towards achieving seamless transformation. New technologies could act as catalysts for safe human-machine cooperation and contribute to a sustainable and flexible production. Collaborative robots in combination with digital twins, virtual reality training, and AI algorithms are used to enhance the communication between user and machine, to enhance operators’ health and safety, as well as contribute to their upskilling. Driven by the industrial needs, Teaching Factory Competence Center develops and offers to the manufacturing industry a series of Innovation services, including training and technical ones. Ensuring the state of the art of our services, as well as contributing to the broader ecosystem, Teaching Factory Competence Center participates actively in R&D activities of the National and European community. Heeding the industrial needs and challenges, Teaching Factory facilities are used as testing facilities for new technologies, as well as a place where engineers and operators may familiarize themselves with the advanced industrial setups, and envision their transformed human-centric workplace. We develop state-of the art solutions, and validate them in real manufacturing environments. Design and ergonomic analysis of industrial workplace through Industrial Metaverse, and human tracking technologies to allow effective human-system interaction and cooperation are some of the applications. Through Virtual Reality applications, operators may execute virtually the production tasks or expose themselves to virtual hazardous environments, empowering their skills and competences. With Generative AI tools, such as LLMs, the workplace and the process can be easily reconfigured fostering agility and sustainability of industry. Converging innovation, engineering and training, the focus is to create future industries where humans are at the center of productive and safe workplaces.

Auch gut 40 Jahre nach seiner Entstehung ist User Experience Design und auch Human Centric Design für viele im Bereich Maschinenbau noch ein Fremdwort. Der Vortrag möchte helfen Vorurteile abzubauen und die immense Chance und Möglichkeiten offenlegen, die man mit einem auf die speziellen Anforderungen dieser Branche angepassten Prozess für alle Beteiligten - vom Erzeuger über den Verkäufer zum Endnutzer - erzielen kann.

Seit 2022 haben große Sprachmodelle eine neue Welle von Anwendungen der generativen KI ausgelöst. Diese bieten Lösungen für eine Vielzahl von Problemen in den Bereichen Wissensmanagement, Datenverarbeitung und Orchestrierung. In dieser Break-Out-Session wird das Fraunhofer IGCV den Einsatz neuer KI-Technologien mit einem besonderen Fokus auf Ingenieursanwendungen hervorheben.

Die Anzahl der Sensoren und die Menge der Sensordaten in industriellen Prozessen nimmt stetig zu. Diese Informationen sind nur dann nützlich, wenn sie nahezu in Echtzeit mit fortschrittlichen Techniken verarbeitet und analysiert werden. Dazu gehört die Prüfung und Verbesserung von Zeitreihensensordaten, einschließlich der Behandlung fehlerhafter oder fehlender Daten und der Erkennung unregelmäßiger Werte. Auch weitere Datenverarbeitungsschritte wie Merkmalsauswahl, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung müssen nahezu in Echtzeit erfolgen.

Die steigende Datenmenge und die Anforderungen an eine schnelle Verarbeitung stellen eine große Herausforderung dar. Es wird eine Infrastruktur vorgestellt, die Big Data in der Prozessindustrie effizient erfasst, verarbeitet, speichert und visualisiert. Diese Lösung ist einfach zu bedienen, reproduzierbar und erfordert kein Expertenwissen. Anhand realer Anwendungsszenarien wird der Aufbau und die Funktionalität der Datenverarbeitungspipeline, von der Datenqualitätsverarbeitung bis zur prädiktiven Modellierung, erläutert.

In einer datengetriebenen Ökonomie befindet sich der Produzent in einem Spannungsfeld zwischen Lieferant, Kunde, Governance und seinen eigenen Anforderungen. Um das Maximum aus seinen Anlagen und Maschinen herauszuholen ist ein Datenaustausch zwischen allen Stakeholdern zwingend notwendig. Die unterschiedlichen Interessen der Beteiligten müssen gewahrt werden. Doch wie kann sichergestellt werden, dass notwendige Daten für z.B. Optimierungen und Predictive Maintenance Analysen zur Verfügung stehen, ohne gleichzeitig das Intellectual Property eines der beteiligten Partner zu gefährden?

Project LOC focuses on the viability research of manufacturing secondary optics for mid power LEDs with additive manufacturing. A commercial FDM 3D printer is to be modified to allow fully automated mass production where lenses get directly printed onto the PCBs. These will be stored in a magazine and individual PCBs will be inserted to the print bed, and then fixated by two frames. The system should include two printer heads for two materials, one for the support structure and the other for the lens material. Both printer heads will be mounted on a slider operated by timing belts.

Once the print job is finished, the support bed will move the PCB back to the position of the magazine where it was released. Lastly, the lenses are to be sent to a curing chamber. Current development is focused on the curing requirements of the lens materials since its polymerization requires an UV source. Nevertheless, other materials may be taken into consideration should the selected material does not comply the project demands. Besides, other manufacturing procedures are also under research such as the use of one material for the complete fabrication of the lens.

Freuen Sie sich bei unserer "Digital-Night" auf zahlreiche spannende und interaktive Exponate u.a. 

• Autonomes Fahren  (AVL)
• QCar Teststrecke  (TH Deggendorf) 
• Elektromotorrad ( db-matik) 
• Roboterhund (TH Deggendorf) 
• Neuartiger 3D High Performance Drucker ( Christian Reil) 
• Elektro-Sportfahrzeug (Roding Mobility)

Dabei wird das Networking in gemütlicher Atmosphäre und bei leckeren Speisen und Getränken natürlich auch nicht zu kurz kommen. 

Sehr geehrte Damen und Herren,

liebe Besucherinnen und Besucher,

zum Internationalen Forum Mechatronik 2024 heiße ich Sie herzlich willkommen!

Sehr gerne habe ich die Schirmherrschaft für diese Veranstaltung übernommen: Unter dem Motto „Future Industrie X.0 – datengetrieben und menschzentriert“ präsentiert das Forum in diesem Jahr Lösungsansätze zur zukunftsweisenden Symbiose zwischen Mensch und Technologie, erschließt neue technologische Horizonte und ebnet einer nachhaltigen und intelligenten Industrie den Weg.

Die Vielfalt der hier präsentierten Perspektiven und Erfahrungen ist beeindruckend: Hochkarätige Referentinnen und Referenten sowie innovative Aussteller bringen uns die neuesten Trends in den Bereichen Automatisierung, Robotik, Industrie X.0 und KI in der Produktion näher. Sowohl etablierte Unternehmen und Start-ups als auch Hochschulen und Forschungseinrichtungen zeigen ihre Ideen zur Bewältigung der Herausforderungen der Zukunft. Betriebe aus der Region bieten bei Besichtigungen Einblick in die Innovationskraft und Leistungsstärke der bayerischen Industrie. Meinen herzlichen Dank an alle Beteiligten für ihr Engagement!

Gerade bei einer Querschnittstechnologie wie der Mechatronik spielen Erfahrungsaustausch und Vernetzung eine zentrale Rolle. Das Internationale Forum Mechatronik bietet dafür auch 2024 wieder die ideale Plattform. Mein Dank für die hervorragende Organisation und Durchführung gilt allen Mechatronik-Partnernetzwerken aus der deutschsprachigen Alpen-Region, allen voran dem Cluster Mechatronik & Automation.

Ich wünsche dem Internationalen Forum Mechatronik 2024 einen erfolgreichen Verlauf und allen Teilnehmerinnen und Teilnehmern zahlreiche neue Impulse und wertvolle Kontakte.

Herzlichst Ihr

Tobias Gotthardt

Staatssekretär im Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie

Das Internationale Fachforum Mechatronik ist seit 2005, auf europäischer Ebene, eine bedeutende Konferenz für den Austausch von Unternehmen und zur Präsentation der neusten Technologien. Es freut uns sehr, dass der Landkreis Cham nach 2019 gemeinsam mit Bayern Innovativ und mit unseren Partnern aus der Schweiz, Südtirol, Oberösterreich, Tirol und der Steiermark das renommierte Fachforum ausrichtet.

Unsere gesamte Region profitierte in einmaliger Weise in ihrer gesamten wirtschaftlichen Entwicklung durch den Aufbau des Netzwerks Mechatronik in Ostbayern und den vielen familiengeführten Unternehmen in unserer Region. Die Familienunternehmen und unserer Gründer sind die Innovationstreiber in Industrie und Handwerk im Landkreis Cham und haben in dieser Zeit einen Wirtschafts- und Wissenschaftsstandort Landkreis Cham erster Güte geschaffen. Heute werden viele hochwertige Arbeits- und Ausbildungsplätze im Hochtechnologiebereich angeboten. Die überproportional steigenden Akademischen Arbeitsplätze sind ein weiteres Merkmal für das wirtschaftliche Wachstum und die Innovationen.

Die Digitalisierung, die künstlichen Intelligenz sowie die additive Fertigung sind ein wichtiger Technologietreiber in der Mechatronik geworden und beeinflussen die Entwicklung z.B. von Produktions- und Fertigungsanlagen oder Robotern enorm. Daher bleibt die Mechatronik als Querschnittstechnologie unbestritten eine der wichtigsten Schlüsseltechnologien für die Produktion. Die „Smart Factory“ führt zu einer selbstorganisierenden Organisation, „Industrial Internet of Things“ hält Einzug in Medizintechnik und Pflege oder weitere Megathemen wie autonomes Fahren, „Virtual Reality“ und „Ambient Assisted Living“ werden in absehbarer Zukunft unseren Alltag immer mehr beeinflussen. 

Das Kompetenz Mechatronik-Netzwerk in Ostbayern war Wegbereiter und ist bis Heute das Fundament für viele Projekte und Einrichtungen im Landkreis Cham. Die wichtigsten sind der im Jahr 2008 gegründete Technologie Campus und das im Jahr 2017 gestartete Digitale Gründerzentrum. Der Technologie-Campus verbindet Forschung und Lehre im ländlichen Raum in vorbildhafter Weise mit der Möglichkeit zum Studium vor Ort. Mit über 600 Studenten aus über 30 Nationen weltweit und inzwischen 5 Studiengängen, sichert unserer Region nicht nur den Nachwuchs in den genannten Technologiefeldern, sondern auch das benötigte Wissen für die Unternehmen.

Der Landkreis begleitet und unterstützt den Technologie Campus seit Gründung. Die letzte Investition in Höhe von ca. 3 Mio. € war die Errichtung von Applikationszentren im Bereich der additiven Fertigung und digitalen Produktion. Demnächst entsteht ein weiteres Applikationszentrum für die intelligente Robotik.

Ich bedanke mich bei allen Teilnehmern und Ausstellern, die sich am internationalen Fachforum beteiligen und wünsche den Besuchern interessante und gewinnbringende Gespräche.

Franz Löffler

Landrat und Bezirkstagspräsident