23 Projektname Fördergeber Abstract Partner MAXimizeME AK Wien MAXimizeMe adressiert die Problemstellung von Spitzentechnologien am Arbeitsplatz und deren Auswirkungen auf Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer Durch die Änderung von Qualifikationen bestehender Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer vorrangig in der Hauptabteilung Fahrzeugtechnik der Wiener Linien sowie im Bereich Strecken und Anlagenentwicklung der ÖBB Infrastruktur z B durch Wegfall einer Fahrerlaubnis aufgrund fortgeschrittenen Alters Änderung der Einsetzbarkeit Entfall der Schichtdiensteignung Hebebefreiung Wegfall der Überkopfarbeiten etc besteht insbesondere bei beiden Unter nehmen die Notwendigkeit Alternativarbeitsplätze innerhalb der jeweiligen Organisation zu identifizieren um die Belegschaft so lange wie möglich im Unternehmen zu halten Hinzu kommt dass sich Arbeitsplätze aufgrund der zunehmenden Digitalisierung verändern wobei der Einsatz moderner Technologien so zu gestalten ist dass Arbeitnehmerinnen und Arbeit nehmer trotz dieser Veränderungen weiter produktiv im Unternehmen mitarbeiten können und zielgerichtet davon profitieren Im Rahmen von MAXimizeMe soll unter Einbindung der jeweiligen Betriebsräte sowie Unternehmensführung der diversitätsfördernde Einsatz von digitalen und physischen Assistenzsystemen auf Arbeitsplätzen im Bereich der industriellen Baustellenmontage evaluiert werden sodass Arbeitsplätze in diesem Bereich als die zuvor angesprochenen Alternativarbeitsplätze genutzt werden können TU Wien Institut für Manage mentwissenschaften TU Wien Institut für Visual Computing and Human Centered Technology Human Computer Interaction AM4Rail FFG Ziel des Forschungsvorhabens AM4Rail ist die Forcierung des sinnvollen Einsatzes von AM in der Ersatzteilbereitstellung bei Schienenfahrzeugbetreibern Ergebnis ist eine durchgängige multidimensionale Daten Pipeline zur Identifikation von sinnvollen Einsatzbereichen für AM von Ersatzteilen in der Nachserienversorgung bei Schienenfahrzeugbetreibern Durch eine datenbasierte technologische ökologische und wirtschaftliche Potenzialbewer tung wird eine bauteilspezifische Entscheidungsgrundlage geschaffen Diese bildet die Basis für eine optimale Nutzung der AM im Ersatzteilwesen ÖBB Technische Services GmbH Fraunhofer Einrichtung für Additi ve Produktionstechnologien IAPT Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs GmbH Wien Energie Wiener Linien DigiAssistII FFG Das Ziel von DigiAssistII ist es digitale Assistenzsysteme DAS für den militärischen Anwen dungsbereich der kollaborativen und interaktiven Störungsbehebung sowie Wartung zu evaluieren Dabei besteht der Innovationsgehalt darin technische Komponenten von DAS für den militärischen Bereich zu strukturieren sowie Sicherheitskonzepte und IT Architekturen zu spezifizieren um für die Gestaltung Bewertung und Auswahl von DAS eine Entscheidungs grundlage zu bilden Technische Komponenten sind hierzu entsprechend dem MTO Kon zeptes mit spezifischen Anforderungen von Anwenderinnen und Anwendern und deren auszuführenden Tätigkeiten zu korrelieren AIT Bundesministerium für Landesverteidigung Technische Universität Wien Department für Geodäsie und Geoinformation Suspicion II Europäische Kommission Das Hauptziel dieses Projektes besteht darin Roboterausfälle bei Punktschweißanwen dungen vorherzusagen und entsprechende Handlungsanweisungen vorzuschlagen um die betrieblichen Ausfallzeiten um etwa 3 zu verringern Auf Basis roboterspezifischer Daten wie Positionen Geschwindigkeiten Beschleunigungen Stromaufnahmen etc und SPS seitig gespeicherten Störungsmeldungen wurde ein Vorhersagemodell entwickelt das Störmeldungen einer Schweißroboterzelle vorhersagt Die Vorhersagegüte wird dabei für einzelne Störungsmeldungen mit einer sogenannten Konfusionsmatrix bzw dem F1 Wert angegeben In Phase II wird das Modell aus Phase I noch weiter optimiert und zusätzlich wird ein Businessmodell entwickelt Joanneum Research craftworks Magna Steyr DigiPharma LogNet FFG Das Projekt DigiPharmaLogNet ist als Pilot Netzwerk der Pharmalogistik mit dem Ziel der Pilotierung und Optimierung von digital unterstützen Mehrwegtransportgut Trägersyste men in der operativen Pharmalogistik konzipiert Durch die praktische Implementierung von proof of concept Demonstratoren für die Anwendung kostengünstiger Mehrweg ladungs Trägersysteme mit integrierter Sensorik automatisiertem Datenmanagement und abgeleiteten Services wie automatisierten Bestellungen Lagerüberwachung Tracking und Tracing Condition Monitoring und Forecasting sollen die technologischen prozessualen und ökonomischen Verbesserungspotenziale digitalisierter Pharma Logistikketten in der betrieblichen Praxis ausgelotet und realisiert werden FHWien der WKW BOOXit Research OG Richter Pharma AG Russia Fachspedition Dr Lass mann GmbH CompUnity GmbH Wald 4 0 Fraunhofer Gesellschaft Mit unserem Vorhaben werden prioritäre Bereiche der deutsch österreichischen Digita lisierungsinitiative der Forstwirtschaft und der neuen europäischen Forststrategie 2050 aufgegriffen und unterstützt ML Swarms KWF EFRE In ML Swarms möchten wir zwei konzeptionell unterschiedliche Methoden der Künstlichen Intelligenz KI nämlich maschinelles Lernen ML und Schwarmintelligenz SI ergänzend kombinieren Synergien innerhalb der Methoden finden und somit bessere Ergebnisse in Bezug auf Optimierung von Produktionsstätten erzielen Dies soll zum einen zur Produk tivitätssteigerung produzierender Betriebe u a in Kärnten dienen als auch eine langfristige Zusammenarbeit zwischen Lakeside Labs LS und Fraunhofer Austria KI4L initiieren Lakeside Labs Ontis KWF EFRE Das Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung von Ansätzen zur automatischen Herstellung von Interoperabilität zwischen Informationssystemen durch die Kombination von ontologi schem Wissen der Domänenexperten mit maschinellen Lernmodellen Universität Klagenfurt VISTA Land Steiermark Mit Virtual Reality VR werden virtuelle Räume erzeugt die neue Chancen für Unternehmen eröffnen In VR können Mitarbeitende Anlagen evaluieren bevor sie gebaut werden wert volle Erfahrungswerte können vorab ermittelt und noch im Design berücksichtigt werden In VR können Mitarbeitende Prozesse einüben ohne dafür produktive Anlagenzeiten in Anspruch nehmen zu müssen In VR können Mitarbeitende gefahrlos den Umgang mit potenziellen Gefahrensituationen einüben Um diese Vorteile umfassend nutzen zu können müssen alle benötigten Daten CAD Daten Umgebungsdaten Simulationsergebnisse etc automatisch und konsistent zusammengeführt werden Das ist bisher nicht der Fall und erfordert neue Konzepte die in VISTA erforscht werden Forschung Forschungsjahr 2021

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