Digitale Transformation in der Montage

Die Potenziale von Industrie 4.0 sind vielfältig. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Vorteile der Digitalisierung in der Montage für sich auszuschöpfen. Ob bei der datengetriebenen Optimierung der internen Montageabläufe oder, um einen Mehrwert durch neue montagedatengetriebene Geschäftsmodelle oder neue Produkte zu schaffen: Im Fokus steht immer die zentrale Frage, worin der größte Nutzen für Ihr Unternehmen liegt. Diese Frage wollen wir mit Ihnen beantworten.

Unsere Projektformate reichen von einer einmaligen Digitalisierungspotenzialanalyse zur Ableitung einer Digitalisierungsstrategie Ihrer Montage, bis hin zu einer kontinuierlich ausgelegten Datenaufnahme, Datenauswertung und datengetriebenen Optimierung ihrer Montage mit Machine-Learning-Verfahren. Bei Bedarf setzen wir unser eigen entwickeltes Sensorsystem zur modularen Datenerfassung und -auswertung ein. Es erlaubt eine Datenerhebung ohne den Aufwand der Inbetriebnahme – auch in Bereichen, in denen keine Infrastruktur zur Digitalisierung vorhanden ist.

Datengetriebene Optimierung

• Data-Science-Verfahren zur Analyse von Montagedaten
• Maschinelle Lernverfahren und -algorithmen zur kontinuierlichen, lernenden Optimierung der Montage
• Entwicklung von Tools und Assistenzsystemen als Schnittstelle zwischen Mensch und Algorithmen
• Begleitung der digitalen Transformation der Montage

Sensorsystem zur Datenaufnahme und -auswertung in der Produktion

• Modulares Sensorsystem aus verteilten Sensoren zur Befestigung an z.B. Bauteilen, Werkzeugen, Vorrichtungen und Maschinen
• Vernetzung mit zusätzlichen Datenquellen (z.B. ERP-, MES-Systeme, Maschinensteuerungen, vorhandene Sensoren)
• Direkte Auswertung und nutzerorientierte Bereitstellung der Ergebnisse

LeanDA – KI-gestützte Prozesstransparenz in der Produktion

LeanDA (Lean Data Acquisition) ist ein am Fraunhofer IPA entwickeltes Plug&Play Prozessoptimierungs-Set. Durch die Kombination von kabellosen Multisensoren und intelligenten Algorithmen schafft das System Transparenz für manuelle und automatisierte Prozesse. Edge-computing-basierte KI-Algorithmen erkennen die ausgeführten Prozessschritte und berechnen für diese die zentralen Kennzahlen (KPIs). Damit unterstützt die echtzeitnahe Auswertung Prozessingenieure dabei, Verschwendung in Produktionsprozessen aufzudecken.