Digitalisierung von Produktionsprozessen (DIPRO)
Die Digitalisierung von Produktionsprozessen eröffnet Industrieunternehmen in immer kürzeren Abständen neue Gestaltungsoptionen für den Geschäftsbetrieb. Beispielsweise fördert die zunehmende Digitalisierung neue Geschäftsmodelle (z. B. die Vermietung von Maschinen nach Nutzungszeit), die Automatisierung von Produktionsprozessen durch Machine-to-Machine Kommunikation sowie die Möglichkeit, auf die Nachfrage von Kunden nach individualisierten Produkten zu reagieren (Losgröße 1). Diese Entwicklung wird u. a. durch die Verfügbarkeit von massenhaften Sensordaten begünstigt. In der Forschung und Praxis wird die Digitalisierung in Industrieunternehmen üblicherweise mit dem Schlagwort "Industrie 4.0" beschrieben.
Ziel des Forschungsschwerpunkts an der Professur für Anwendungssysteme und E-Business ist es die Potenziale der Digitalisierung von Produktionsprozessen aufzuzeigen, sowie neue Anwendungssysteme und Architekturen zu untersuchen. Dazu wird einerseits der Einsatz von Wearable Computern (z. B. Datenbrillen und Smartwatches) im Industriesektor untersucht und andererseits der Einsatz von Machine Learning für die industrielle Ablaufplanung analysiert.
Wearable Computer
Ein aktuelles Beispiel des Forschungsschwerpunktes ist die Untersuchung des Einsatzes von Wearable Computern in Industrieanlagen. Im Fokus steht dabei die Mitarbeiterunterstützung in Fertigungs- bzw. Produktionsprozessen. Dabei bieten Wearable Computer das Potenzial die reale Umgebung von Mitarbeitern mit zusätzlichen virtuellen Elementen anzureichern (sog. Augmented Reality). Obwohl Wearable Computer und Augmented Reality bereits seit längerem Gegenstand der Forschung sind, geht deren Diffusion in Industrieunternehmen nur langsam voran. Zielsetzung aktueller Forschung an der Professur ist daher die Ermittlung von Einsatzszenarien für den Einsatz von Datenbrillen, Smartwatches und Smart Clothes (z. B. Datenhandschuhen) sowie die Konzeption, Umsetzung und Evaluation von Anwendungssystemen für Wearable Computer. Dabei steht auch die Gebrauchstauglichkeit (Usability) und somit der Nutzer im Fokus, um eine langfristig erfolgreiche Integration von Wearables in den Arbeitsalltag zu gewährleisten.
Machine Learning für die industrielle Ablaufplanung
Zusätzlich werden in diesem Forschungsbereich Untersuchungen zum Einsatz von Machine Learning für die industrielle Ablaufplanung durchgeführt. Die Forschung konzentriert sich dabei auf Anwendungssysteme, die erforderlich sind, um die Ablaufplanung durch Machine Learning zu unterstützen. Dabei werden die Charakteristiken von Produktionsumgebungen untersucht, die Einfluss auf die Ablaufplanung haben und Ablaufplanungsalgorithmen entwickelt und in Produktionsumgebungen simuliert und evaluiert.
Aktuell bearbeitete Fragestellungen
- Möglichkeiten des Einsatzes von Wearables im Industriesektor
- Einsatz von Machine Learning für die industrielle Ablaufplanung
Team
Kooperationspartner
- Sartorius
- Sycor
- MOZYS Engineering
Publikationen