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Laufende Projekte
System zur flexiblen & modularen Maschinenbestückung – Ökonomisch sinnvolle Automatisierung für kleine Losgrößen
Für kleine Losgrößen und sich ändernde Produkte ist eine klassische starre Automatisierung der Maschinenbestückung ökonomisch zumeist nicht sinnvoll. Im Rahmen dieses Projektes wird das Konzept eines Systems zur flexiblen Maschinenbestückung auf Basis eines kollaborativen Robotersystems erarbeitet und prototypenhaft umgesetzt. Ein Fokus liegt hier insbesondere auf dem zugehörigen flexiblen Sicherheitskonzept.
Durch eine Analyse vergangener und mittel- bis langfristig projektierter Produktspezifika und Losgrößen werden die technischen Randbedingungen des Systems definiert, sodass Werkstückzuführung und -abführung, Werkstückprüfung, Werkstückmarkierung sowie Werkstücknachbearbeitung modularer und flexibel angepasst werden können. Maschinenbediener sollen zudem ohne Programmierkenntnisse die Automatisierungssoftware per Drag-and-Drop konfigurieren können. Um zukünftig weitere Maschinen, Steuerungen und Prozessperipherie ökonomisch sinnvoll einbinden zu können, wird auch das Automatisierung- und Softwareframework modular entwickelt.
Projektpartner: Konrad Dummer GmbH | SCHUNK Intec GmbH | FANUC Österreich GmbH | Schmachtl GmbH | Renishaw (Austria) GmbH

DIH2 – A Pan‐European Network of Robotics DIHs for Agile Production
DIH² ist ein Zusammenschluss von 26 Digital Innovation Hubs zur Transformation der Produktionskapazitäten von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU). Diese werden bei der Einführung innovativer Robotiklösungen unterstützt, um flexibler auf Marktanforderungen reagieren und insbesondere kleine Losgrößen effizienter produzieren zu können. Aktuelle Informationen sind unter http://dih-squared.eu/ zu finden.
Aktuell ist der 2nd OpenCall zur Einreichung von angewandten Projekten im Bereich Industrierobotik und -automatisierung geöffnet - wir unterstützen Sie gerne bei der Konsortialfindung und Antragsstellung. DIH2 2nd Open Call

DeepQualityControl – Quality Assurance System Based on Machine Learning
Zur Qualitätssicherung von Produktionsschritten werden häufig Systeme auf Basis von konventioneller Bildverarbeitung eingesetzt. Deren Programmierung ist aufwendig und deren Einsatz stößt – insbesondere bei einer niedrigen Taktzeit bzw. einer hohen Produktionsrate – an die Grenzen von Rechenleistung und Zuverlässigkeit.
Durch den Einsatz von Deep Learning bzw. von neuronalen Netzen können einige Qualitätssicherungsaufgaben effektiver und stabiler als mit konventioneller Bildverarbeitung gelöst werden – teilweise können sogar konventional nicht umsetzbare Aufgabenstellungen gelöst werden. Als Hürde stellt sich hier die große Anzahl nötiger klassifizierter Trainingsbilder – beispielsweise Bilder mit klassifizierten Fehlergruppen – heraus. Da deren Gewinnung mit großem Aufwand verbunden ist, lohnt sich der Einsatz von Deep Learning nur für Produkte mit großen Stückzahlen – ein Einsatz für kleine Losgrößen ist aktuell nicht wirtschaftlich.
Ziel dieses Projektes ist die Erstellung einer Methode zur Generierung von fehlerbehafteten klassifizierten Trainingsbildern aus CAD Daten von Produkten inklusive Evaluierung der Grenzen und Machbarkeiten. In weiterer Folge werden geeignete Deep Learning Netzwerke identifiziert, trainiert und deren Genauigkeit evaluiert. Durch die Zusammenführung der Ergebnisse in einer Versuchsanlage und die Anwendung auf verschiedenartige Produktfamilien werden Entscheidungs- und Erfolgsfaktoren für Qualitätssicherungsmaßnahmen auf Basis von Deep Learning identifiziert und in einer Entscheidungsmatrix nutzbar gemacht.
Projektpartner: ETEC - Automatisierungstechnik Ges.m.b.H. | Maschinenbau Kaindl-Dengg GmbH

Digital Innovation Hub West
Der Digital Innovation Hub (DIH) West versteht sich als Drehscheibe und Knotenpunkt zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sowie Hochschul- und Forschungspartnern. Der DIH West erleichtert KMU den Zugang zu Digitalisierungs-Knowhow und der technologischen Infrastruktur von Hochschulen und Forschungseinrichtungen. Durch die Organisation von Workshops, Events und Arbeitsgruppen soll Basiswissen aufgebaut, Innovation vorangetrieben und Kontakte geknüpft werden. Spezialisiert auf die Branchen Produktion, Tourismus und Softwareentwicklung bietet der DIH West Leistungen in allen Phasen der Digitalisierung – vom Einstieg bis zum Digital Leadership. Der DIH West wird durch das Bundesministerium für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort, das Land Tirol, das Land Salzburg sowie das Land Vorarlberg gefördert. Weitere Infos finden sich unter www.dih-west.at.
Projektpartner: Universität Innsbruck | Fachhochschule Kufstein Tirol Bildungs GmbH | Fachhochschule Salzburg GmbH | Fachhochschule Vorarlberg GmbH | Fraunhofer Austria Research GmbH | Industriellenvereinigung Tirol | ITG – Innovationsservice für Salzburg | Standortagentur Tirol GmbH | UMIT – Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik Gesellschaft mbH | Universität Salzburg | Wirtschafts-Standort Vorarlberg Betriebsansiedlungs GmbH | Wirtschaftskammer Tirol
