Aktuelle Forschungsprojekte
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Circular E-Cars – Metallfokussierte Wertschöpfungs- und Werterhaltungsoptimierung in der Kreislaufwirtschaft
Das Graduiertenkolleg (GRK) Circular E-Cars verfolgt das anspruchsvolle Ziel, das Rheinische Revier zu einem europaweit führenden Standort für Forschung, Entwicklung und Innovation zur Etablierung metallfokussierter Kreisläufe von Elektroautos (E-Cars) zu entwickeln. Dafür werden alle erforderlichen Kompetenzen von wissenschaftlichen Institutionen, Investitions- und Know-how-Partnern in einem Innovationsökosystem vernetzt synchronisiert und über die Zeit systematisch weiter ausgebaut. Die Vision des Vorhabens besteht darin, neue Wege in der Kreislaufwirtschaft verschiedener Stoffströme von E-Cars zu gehen und im Rheinischen Revier zu etablieren. Circular E-Cars trägt damit zur Schaffung von Arbeitsplätzen sowie zur Erreichung der Sustainable Development Goals (SDG) der Vereinten Nationen bei.
Circular E-Cars erforscht gemeinsam mit Unternehmen und Partnern aus Praxis und Wissenschaft, wie E-Autos in zirkuläre Wertschöpfungsketten eingebunden werden können. Dabei kommen die sogenannten R9-Strategien – also Rethink, Reduce, Reuse, Repair, Refurbish, Remanufacture, Repurpose, Recycle und Recover – systematisch zum Einsatz. Ziel ist es, den Wert von Produkten und Materialien möglichst lange zu erhalten. Dafür wird ein agiles Innovationsnetzwerk aufgebaut, das sowohl stabile Partnerschaften ermöglicht als auch flexibel auf sich verändernde Anforderungen im Bereich Nachhaltigkeit reagieren kann. Die besondere wissenschaftliche Herausforderung liegt darin, disziplinübergreifend zu arbeiten – nicht nur inter- und transdisziplinär, sondern auch mit einem klaren Fokus auf gesellschaftliche Wirkung. Das Konsortium wurde gezielt so zusammengestellt, dass unterschiedliche Perspektiven zusammenkommen: Neben den beteiligten Unternehmen bringen wissenschaftliche Einrichtungen wie die RWTH Aachen (mit Plattformen wie dem Center for Circular Economy, der Transformationsplattform REVIERa, dem Netzwerk Mine ReWIR und HumTec), die FH Münster, die Universität Siegen, das Wuppertal Institut sowie Humboldtn – eine Initiative der Landesrektorenkonferenz NRW – ihre jeweiligen Kompetenzen ein.
Im Rahmen des Projekts befasst sich der Lehrstuhl für International Production Engineering and Management (IPEM) der Universität Siegen mit der Entwicklung digitaler Prozessketten und der datenbasierten Optimierung ressourceneffizienter Fertigungsverfahren. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Verarbeitung recycelter Metalle in der additiven Fertigung sowie auf dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Prozesssteuerung und -optimierung.
Seitens des IPEM-Lehrstuhls der Universität Siegen übernimmt unsere Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Katharina Schmenn die Projektleitung. Weitere Informationen finden Sie auf der Projekt-Homepage
Circular E-Cars.
Projektbeginn: 01.08.2024
Projektende: 31.07.2028
InnoVETion57 – Innovation & Vocational Education in der Region 57
Im Projekt entsteht ein praxisnahes Modulangebot für Auszubildende in den Fachrichtungen Maschinenbau, Informatik und Elektrotechnik. Im Fokus steht die Vermittlung digitaler Schlüsselkompetenzen, die für den Umgang mit aktuellen und zukünftigen Herausforderungen der industriellen Transformation erforderlich sind. Behandelt werden unter anderem der Einsatz von Augmented Reality in der Montage, generative Fertigungsverfahren sowie KI-gestützte Produktionsplanung und -optimierung. Ergänzt wird das Ganze durch digitale Tools und Plattformen zur Lernunterstützung und zum Mentoring, die gezielt auf die Anforderungen und Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten sind.
Im Zentrum steht die Region Südwestfalen, wo durch hybride und anwendungsorientierte Module dem Fachkräftemangel entgegengewirkt werden soll. Die Entwicklung erfolgt in enger Kooperation zwischen Industriepartnern, Bildungseinrichtungen und Forschungseinrichtungen – darunter die Universität Siegen (IPEM, TVD), die RWTH Aachen (DAP) sowie die Smarte Lernfabrik Buschhütten (SLB) und die SDFS Smarte Demonstrationsfabrik Siegen. Ziel ist es, eine Plattform für praxisnahe, digital gestützte Berufsbildungsforschung zu schaffen und die Qualität der Ausbildung nachhaltig zu verbessern.
Seitens des IPEM-Lehrstuhls der Universität Siegen übernimmt unser wissenschaftlicher Mitarbeiter Philipp Vogelsang die Projektleitung des Forschungsprojektes. Weitere Informationen finden Sie auf der Projekt-Homepage Verbundprojekt InnoVETion57.
Projektbeginn: 01.07.2024
Projektende: 31.12.2027
ManExMa – Manager ex Machina – Untersuchung der Übernahmefähigkeit von Produktionsmanagement-Aufgaben durch Systeme mit künstlicher Intelligenz
Durch die stetige Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) ergeben sich neue Möglichkeiten, auch komplexe Entscheidungen computergestützt oder vollständig von einem Computer bewältigen zu lassen. Aus wissenschaftlicher Sicht ergibt sich somit zunehmend die Fragestellung , welche Entscheidungstypen im Produktionsmanagement existieren, bei denen eine KI-Instanz dem Menschen ebenbürtig oder vielleicht sogar überlegen ist. Übertragen auf andere Themengebiete wurde diese Frage in ähnlicher Weise bereits für Spiele wie Schach, Go oder Jeopardy beantwortet.
Ziel dieses Forschungsprojekts ist zum einen die Identifikation derjenigen Produktionsmanagement-Entscheidungen, die durch KI-basierte Ansätze mittels Reinforcement Learning (RL) übernommen werden können und zum anderen die Beantwortung der Fragestellung, ob das Mensch-Maschine-Duell als Methode zur Bewertung der Leistungsfähigkeit von KI-basierten Ansätzen im Produktionsmanagement geeignet ist.
Speziell im Fall von RL zeigen die Fortschritte der KI-Forschung, dass auch künstliche Agenten in komplexen Szenarien die Leistung von menschlichen Spielern erreichen oder sogar übertreffen können. Das Forschungsprojekt ManExMa verfolgt daher den Ansatz, die bereits bestehenden Erkenntnisse des Duells zwischen Mensch und „Maschine“ (KI-Instanz) auf das Produktionsmanagement zu übertragen. Dazu sollen verschiedene Problemstellungen und Entscheidungen des Produktionsmanagements in einer Simulationsumgebung modelliert werden, welche anschließend in einer spielähnlichen Umgebung getestet werden können. Abschließend wird die Leistung von Mensch und KI bewertet und verglichen. Zur Sicherstellung, dass die simulativ gewonnenen Ergebnisse in einer realen Umgebung anwendbar sind, werden diese abschließend in einer realen Produktionsumgebung validiert.
Seitens des IPEM-Lehrstuhls der Universität Siegen übernimmt unsere wissenschaftliche Mitarbeiterin Luisa Stracke die operative Projektleitung dieses Forschungsprojektes.
Projektbeginn: 01.05.2024
Projektende: 30.04.2027
KIMBA - KI-basierte Prozesssteuerung und automatisiertes Qualitätsmanagement im Recycling von Bau- und Abbruchabfällen durch sensorbasiertes Inline-Monitoring von Korngrößenverteilungen
Die Baubranche gehört mit 587,4 Mio. t/a eingesetzten Gesteinskörnungen zu den ressourcenintensivsten Branchen Deutschlands. Durch Substitution von primären Gesteinskörnungen durch rezyklierte (RC) Gesteinskörnungen werden natürliche Ressourcen geschont und negative Umweltauswirkungen wie bspw. Treibhausgasemissionen um bis zu 85% reduziert. Bisher decken RC-Baustoffe mit 73,3 Mio. t/a lediglich 12,5 Ma.-% des Gesteinskörnungsbedarfs ab. Ihr Einsatz beschränkt sich mit 53,9 Mio. t/a (73,5 Ma.-%) bisher überwiegend auf Tiefbauanwendungen.
Hierzu arbeitet der Lehrstuhl für International Production Engineering and Management (IPEM) der Universität Siegen gemeinsam mit dem Institut für Anthropogene Stoffkreisläufe (ANTS) der RWTH Aachen, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie den Unternehmen MAV Krefeld GmbH, Kleemann GmbH und Point 8 GmbH daran, die Qualitätssicherung und Akzeptanz von recycelten Gesteinskörnungen (RC-Baustoffen) im Bauwesen zu verbessern. Mittels innovativer Sensorik soll die KGV-Analyse in Aufbereitungsanlagen automatisiert werden. Bildgebende Sensoren vermessen dabei das RC-Material bereits während der Aufbereitung, und mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen werden Partikel segmentiert, Korngrößen vorhergesagt und digital aggregiert. Diese automatisierte Überwachung ermöglicht es, Qualitätsveränderungen frühzeitig zu erkennen und Aufbereitungsprozesse anzupassen.
Vonseiten des IPEM-Lehrstuhls ist unser Gruppenleiter Maximilian Lutz für die operative Projektleitung verantwortlich.
Projektbeginn: 01.09.2023
Projektende: 31.08.2025
KIBAPap - KI-basiertes Bedienerassistenzsystem im Wertstoffkreislauf Papier
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, Daten aus verschiedenen Unternehmen und Prozessen zu vernetzen und den Wertstoffkreislauf Papier mit Hilfe von Big-Data-Ansätzen und ausgewählten KI-Tools übergreifend zu optimieren. Es wird der Prototyp einer KI-Anwendung weiterentwickelt, um den Wertstoffkreislauf von der Sammlung und Sortierung des Altpapiers bis zur Produktion des Papierprodukts zu optimieren und damit einen signifikanten Beitrag zur Reduzierung der benötigten Ressourcen zu leisten. Grundlage dafür ist erstens die bessere Erkennung und Beschreibung der Zusammensetzung des Altpapiers und zweitens, darauf aufbauend, der Einsatz intelligenter Systeme, welche in den folgenden Stufen des Wertschöpfungsprozesses diese Informationen für den effizienten Ressourceneinsatz nutzen.
Zur Erreichung dieses Ziels ist der Einsatz eines Prognosesystems erforderlich, welches, angelernt über Vergangenheitsdaten, anhand der aktuellen Situation erkennt, dass der Bediener steuernd eingreifen muss (Entscheidungsunterstützung und Hinweisfunktion). Durch ein Assistenzsystem, welches Prognose und aktuellen Zustand mit dem Wissen der Experten verknüpft, werden daraus Vorschläge für Maßnahmen generiert, aus denen der Bediener auswählt und dann steuernd eingreift (Vorschlagsfunktion). So kann der Maschinenbediener frühzeitig auf drohende Abweichungen bei den Eigenschaften des Fertigprodukts oder Störungen im Produktionsprozess hingewiesen werden, damit dieser rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen kann. Das Assistenzsystem lernt durch die vom Bediener getroffene Auswahl und dem daraus resultierenden Einfluss auf die Prozess¬kenngrößen laufend dazu (Selbstoptimierungsfunktion). Zur Realisierung werden unternehmensübergreifend automatisiert Daten ausgetauscht. Seitens des IPEM-Lehrstuhls übernimmt unser Gruppenleiter Alexander Becher die Projektleitung.
Das Forschungsprojekt “KIBAPap – KI-basiertes Bedienerassistenzsystem im Wertstoffkreislauf Papier” wird in der Fördermaßnahme Industrielle Bioökonomie vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.
Projektbeginn: 01.07.2023
Projektende: 30.06.2026
CPML - Cyber Production Management Lab
Produzierende Unternehmen, vor allem mittelständische Betriebe, stehen zunehmend vor bedeutenden Herausforderungen. Der massive technische Fortschritt, die voranschreitende digitale Transformation sowie die Notwendigkeit der Dekarbonisierung und Nachhaltigkeitsgestaltung in der Produktion bilden dabei nur einige der Einflussfaktoren ab. Um diese Herausforderungen zu bewältigen und die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu stärken, spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine entscheidende Schlüsselrolle im Produktionsmanagement. Aus diesem Grund wird das Forschungsvorhaben CPML vom Land NRW mit einer Förderung in Höhe von 7,5 Millionen Euro unterstützt, um innovative Lösungen zu entwickeln und die produzierenden Unternehmen in der Region für die zukünftigen Herausforderungen optimal zu rüsten.
Die Zielsetzung des Forschungsvorhabens besteht darin, zukunftsweisende Technologien wie KI und 5G nahtlos in die produzierende Industrie zu integrieren. Durch die Integration dieser Technologien in die Produktionsplanung sowie die Fertigungsprozesse werden unter anderen Ressourceneffizienz und Energieeinsparungen realisiert. Hierzu sollen Algorithmen entwickelt werden, welche innerhalb der eigenen Produktionsumgebung an einem umfangreichen Maschinenpark erprobt und validiert werden. Konkret geht es unter anderem um Fragestellungen in den Bereichen Predictive Quality, Predictive Maintenance sowie und die Erstellung und Anwendung von digitalen Zwillingen inklusive vollständiger Prozesssimulationen. Innerhalb des Forschungsvorhabens wird eine enge Zusammenarbeit von Unternehmen aus der industriellen Produktion, der Softwaretechnologie sowie von Forschungseinrichtungen angestrebt, um weitreichende Lösungen zu entwickeln, welche branchenübergreifend erfolgreich eingesetzt werden können. Besonders hervorzuheben sind hier die umfangreichen Produktionsanlagen, die eine Vielzahl an unterschiedlichen Fertigungstechnologien verschiedenster Branchen abdecken. Dazu werden unter anderem eine Lasercladdinganlage, ein 5-Achs-CNC-Bearbeitungszentrum, eine Laserschneidanlage, eine Gesenkbiegemaschine sowie eine Brauanlage angeschafft. Einen Mittelpunkt des Projektvorhabens bildet insbesondere die vollständige Prozesskette der Blechbearbeitung, als zentrale Fertigungstechnologie der Industrieregion Südwestfalen.
Neben der Universität Siegen mit dem Lehrstuhl für International Production Engineering and Management besteht das Projektkonsortium innerhalb des Forschungsvorhaben aus der RWTH Aachen und den Unternehmen Achenbach Buschhütten GmbH & Co. KG, Heuel & Löher GmbH & Co. KG, SDFS Smarte Demonstrationsfabrik Siegen GmbH sowie dem Startup Innofarming.
Seitens des IPEM-Lehrstuhls der Universität Siegen übernimmt unser wissenschaftlicher Mitarbeiter Norman Müller die operative Projektleitung des Forschungsprojektes.
Projektbeginn: 01.03.2023
Projektende: 28.02.2026
FUSION - Forschungsbasierte Koevolution: Transformation des ländlich-industrialisierten Raums als Handlungsfeld der Universität Siegen
Zielsetzung des Projektes ist es, die Weiterentwicklung der Universität mit Herausforderungen der Regionalentwicklung in Südwestfalen und angrenzenden Kommunen zu verbinden. In mehreren Teilvorhaben werden vielfältige inhaltliche Aufgabenstellungen bearbeitet, die von Fragen der Technologieentwicklung, über Stadtentwicklung und Kultur bis hin zur strukturellen Innovation sozialer und gesundheitsbezogener Dienste reichen. Dazu sollen pro-aktiv regionale Interessen regionaler Akteure aufgegriffen werden, die die Zusammenarbeit mit der Hochschule zur Bewältigung spezifischer Probleme des ländlich-industrialisierten Raums nutzen wollen. In einem koordinierten Vorgehen sollen dadurch modellhafte Strategien für erfolgreiche Ko-Evolution von Hochschule und Region für ähnlich strukturierte Regionen entwickelt werden.
Der Lehrstuhl IPEM beteiligt sich am Teilvorhaben „Arbeit und Digitales“. Mit regionalen KMUs verfolgt das Teilvorhaben die Vision der Erforschung eines auf Kleinserien spezialisierten Maschinenparks verbunden mit der Gestaltung innovativer IT-Komponenten, was sozialpartnerschaftliches Vorgehen in Digitalisierungsprojekten erfordert. Insbesondere neue Fertigungstechniken, wie die additive Fertigung von Kunststoffen und Metallen können dafür sorgen, die neuen Freiheitsgrade für die Werkzeuggestaltung zu nutzen, die auch eine Integration von Sensorsystemen in Werkzeugen ermöglichen.
Seitens des IPEM-Lehrstuhls der Universität Siegen übernimmt unser Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fabian Kost die Projektleitung. Weitere Informationen finden Sie auf der Projekt-Homepage FUSION.
Projektbeginn: 01.01.2023
Projektende: 31.12.2027
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