21 Forschung Forschungsjahr 2021 Projektname Fördergeber Abstract AddManu Knowledge FFG Die additive Fertigung steht für einen rasanten innovativen Wandel und hohe Dynamik in der Produktionstechnik und der damit zusammenhängenden Wertschöpfungskette Dies erfordert eine rasche Weitergabe von gewonnenem Wissen und Erkenntnissen aus der aktuellen Forschung um so den systematischen Aufbau und die Höherqualifizierung des vorhandenen Forschungs und Innovationspersonals in den Unternehmen zu stärken Im Rahmen des Qualifizierungsnetzes addmanu knowledge sollen Themen wie neue Werkstoffe für additive Fertigung neue Prozesse und Anlagen neue Methoden in der Bauteilgestaltung und Konstruk tion sowie die Umsetzung in neue Geschäftsmodelle und relevante Querschnittsthemen vermittelt werden Im Konsortium wirken von Seiten der Lehrenden ausgewiesene österreichische Experten und Expertinnen der additiven Fertigung mit Durch die Mitwir kung von einer Vielzahl von Unternehmen mit starker Beteiligung von KMUs gelingt es den Wissenstransfer zwischen Hochschulen und Unternehmen zu forcieren sowie das aufgebaute Wissen in die Wirtschaft zu tragen um damit die Innovationskompetenz zu steigern Um einen hohen Multiplikatoreffekt in der Wissensweitergabe zu erreichen werden im Ausbildungsprogramm personen zertifizierte Trainer und Trainerinnen nach ISO 17024 für die additive Fertigung ausgebildet Backbone PI Rail FFG Das Ziel des Forschungsvorhabens ist es den Verkehrsträger Schiene als Rückgrat im zunehmend volatilen Umfeld des Physical Internets PI zu etablieren Durch eine frühzeitige Antizipation von Unsicherheiten Auftragsmengen Folgeverkehre Wartezeiten o Ä wird der Wagen zum flexiblen modularen und wirtschaftlichen Kernelement im voll integrierten und dynamischen Transport netzwerk der Zukunft Zur Sicherstellung der Leistungsbereitschaft in diesem Umfeld das von spontaneren Transportaufträgen Sharing Plattformen o Ä und kleinen Losgrößen Industrie 4 0 o Ä geprägt sein wird sind Vorlaufzeiten in der Transport organisation zu minimieren und die Modularisierung von Verkehren voranzutreiben So ist es Ziel durch eine weitreichende Daten nutzung Intelligenter Wagen horizontale vertikale Kooperation Intelligente Verkehrssysteme und deren teil automatisier ten Verarbeitung kontinuierlich und proaktiv Kapazitäten anzupassen und Ressourcen zu verteilen Dadurch wird ein ökonomischer Nutzen für zusätzliche Verlader kleinere Losgrößen mit höherer Eilbedürftigkeit generiert um zu einer Verkehrsverlagerung auf die Schiene beizutragen DAWO FFG Ziel dieses Dissertationsvorhabens ist es die Digitalisierung und Automatisierung im industriellen Umfeld zu analysieren zu operati onalisieren und in Folge messbar und bewertbar zu machen Hierfür wird ein integriertes Konzept der industriellen Automatisierung und Digitalisierung aus der Literatur abgeleitet und dieses mithilfe von 4 Partnerunternehmen sowie 2 Fachverbänden der WKÖ auf reale Strukturen von Produktionsunternehmen angewendet Das Resultat ist eine Methode zur Erhebung des Digitalisierungs und Automatisierungsgrades produzierender Unternehmen sowie zur Nutzbarmachung moderner DAWO Konzepte Industrie 4 0 für konkrete Problemstellungen der Unternehmen Die gewonnenen Erkenntnisse sollen die Basis für strategische Entscheidungen und Entwicklungen in den Unternehmen sowie für politische Initiativen bilden und so zur Erhöhung der Digitalisierung und Auto matisierung in Österreichs Industrie beitragen SEMPRE FFG Es wird eine Methode zur Prognose von schwer planbaren kapazitiven Aufwänden in der Versorgung bzw Entsorgung komplexer Produktionssysteme entwickelt Anhand der Abweichungen von Planwerten wird mittels eines Machine Learning Algorithmus auf die ausschlaggebenden Wechselwirkungen geschlossen Durch die selbstlernende Prognose sollen Mehr bzw Minderaufwände für zukünftige Planungsperioden präzise und verlässlich vorausgesagt werden Ziel ist es die Grundlage für eine möglichst realitäts nahe Kapazitätsplanung für die Materialver und entsorgung komplexer Produktionssysteme zu schaffen Diese soll insbesondere der zunehmend größeren Komplexität gerecht werden und einen stabilen Produktionsprozess ermöglichen VER PrIns FFG Der Innovationsgehalt stellt sich durch die systematische Verknüpfung der drei Research Streams Wissensbasierte Instandhaltung Entscheidungsunterstützungs sowie Reifegradmodelle in der Instandhaltung mittels eines Vorgehensmodells dar Durch Anwen dung des Modells wird eine signifikante Reduktion ungeplanter Maschinenstillstände um bis zu 50 erreicht sodass sich eine Erhöhung der Informationsqualität und Entscheidungsfähigkeit des Instandhaltungs Planungspersonals um bis zu 30 und eine Entlastung des operativen Instandhaltungspersonals ergibt Ergebnis ist ein multidimensionales Vorgehensmodell zur Einführung und quantitativen Reifegradbewertung einer präskriptiven Instandhaltungsstrategie Das Modell wird in ein Excel basiertes Berech nungstool überführt und hinsichtlich dessen Effektivität sowie Effizienz auf die operative taktische und strategische Instandhal tungsebene im industriellen Kontext eines KMU sowie großen Unternehmens ermittelt und methodisch gegenübergestellt MMAssist II FFG Ziel in MMAssist II ist es das Wesen und die Charakteristik von Assistenz im Produktionskontext grundlegend zu untersuchen daraufhin optimierte Assistenzsysteme für zukunftsweisende auf Menschen fokussierte Arbeitsplätze Human Centered Work place zu entwickeln diese in industriellen Umgebungen experimentell umzusetzen und zu evaluieren Die grundlegende Basis für die Umsetzung von Assistenz bilden sogenannte AssistenzUnits modulare Einheiten die spezifische Assistenzfunktionalität für die entsprechenden Benutzergruppen bzw Benutzungsszenarien multimodal bereitstellen AssistenzUnits sind so definiert dass sie über die Use Cases hinweg generalisierbar und wiederverwendbar sind was einen breiten Impact für die industriellen Partner ermöglicht Die Implementierung erfolgt durch die Partner als Software Framework sodass die Basis für eine funktionelle Anwen dung gegeben ist Die Lösungen werden unter Einbeziehung von Mitarbeitenden aus produzierenden Unternehmen entwickelt und in weiterer Folge mit den Mitarbeitenden unter den jeweiligen realen Kontextbedingungen evaluiert Dies bringt Erkenntnisse über die Akzeptanz bzw das Benutzererlebnis bei der Verwendung von Assistenzsystemen und wird damit die Verringerung von Arbeitsbelastung und entsprechende Unterstützungsfunktionalität für die Mitarbeitenden messbar machen StaProZell FFG Ziel des StaProZell Projekts ist die Entwicklung und Evaluierung einer neuen Methode zur Planung und Steuerung einer stabilen Produktion in einem wandlungsfähigen zellenorientierten Montagesystem Aktuelle Konzepte und Methoden zur Produktions planung vor allem solche für wandlungsfähige modulare Systeme sind nur teilweise in das physische Montagesystem integriert und können so nur längerfristige Anpassungen berücksichtigen Durch vollständige Echtzeitintegration des Montagesystems in die Planungs und Steuerungslogik mittels Abbildung in einem Digital Twin kann auf kurzfristige Änderungen und Abweichungen sofort reagiert werden Ergebnis von StaProZell ist eine entwickelte validierte und evaluierte Methode zur Zusammenführung der langfristigen Produktionssystemplanung sowie der operativen kurzfristigen Produktionsplanung und steuerung von wandlungs fähigen zellenorientierten Montagesystemen für welche ein Funktionsnachweis in Form eines Proof of Concept Demonstrators erbracht wird Diese Methode wird unter Berücksichtigung von aktuellen Innovationen aus der Steuerungs und Montagetechnik konzeptioniert und in Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen validiert und evaluiert Hierdurch können Erkenntnisse über die Praxistauglichkeit und Akzeptanz von cyberphysischen Montagesystemen deren Planung und Steuerung sowie deren Realisierung mittels eines Digital Twins gewonnen werden Dieses Wissen dient zur Stärkung der österreichischen Montagebetriebe und bildet die Basis für weitere innovative Forschungsvorhaben 2021 abgeschlossene Projekte

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