IDF – Institut für Datenoptimierte Fertigung

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IDF – Institut für Datenoptimierte Fertigung

Unsere Mission: Operational Business Intelligence im Bereich Smart Factory

Das IDF – Institut für Datenoptimierte Fertigung (gegründet als Technologietransferzentrum (TTZ) Prozessdaten-optimierte Fertigung – Kaufbeuren) beschäftigt sich mit Forschungs- und Entwicklungsfragen im Bereich der spanenden Fertigung.

Wir betrachten den Wertschöpfungsprozess an Werkzeugmaschinen ganzheitlich – von der Herstellung der Maschinen bis zum Moment, an dem auf den Maschinen selbst produziert wird. Gemeinsam mit Partnern aus der Wirtschaft arbeiten wir an konkreten Problemlösungen und Innovationen.

Das IDF wird von Professoren aus den Fakultäten Informatik und Maschinenbau geleitet und beschäftigt wissenschaftliche Mitarbeiter*innen mit einem abgeschlossenen einschlägigen Studium. Unterstützt werden sie dabei von Studierenden mit Projekt- und Abschlussarbeiten.

Zielsetzung und Forschungsbereiche

Im IDF – Institut für Datenoptimierte Fertigung wird ein Anwendungszentrum mit einer realen „gläsernen Serienfertigung“ in der Zerspanung aufgebaut. Arbeitsschwerpunkte sind die Themen Prozessdaten-optimierte Fertigung und Industrie 4.0 – also die Digitalisierung der industriellen Produktion. Dabei können die industriellen Partner als Glieder entlang der Wertschöpfungskette ihre Lösungen in gemeinsamen Projekten mit dem IDF weiterentwickeln und vernetzen.

Damit arbeiten wir an der Konzeption und prototypischen Implementierung einer gesamtheitlichen Operational Business Intelligence Lösung für die zerspanende Industrie im Sinne der Smart Factory. Ausgewählte Pilotprojekte aus dem Gebiet der Zerspanungstechnik liefern dabei Ideen und dienen als Erprobungsfeld in der Praxis.

Um eine Prozessdaten-optimierte spanende Fertigung in ihrer gesamten Breite realisieren zu können, verfolgen wir viele Teilprojekte, die in den vier aufeinander abgestimmten Aktionsfeldern angesiedelt sind:

Die wichtigsten Pfeiler des Instituts für Datenoptimierte Fertigung sind:

  • die Entwicklung von maschinennaher Sensorik zur Erfassung prozessspezifischer Kennwerte und Echtzeitdaten,
  • die Entwicklung einer Infrastruktur für die Übertragung und Speicherung von Daten in geeigneten Datenbankstrukturen mit skalierbaren Cloudlösungen,
  • das Werkzeug-Tracking zur Erfassung der Zerspanungsprozesse und deren Zuordnung zu den verwendeten Werkzeugen – dies ermöglicht eine punktgenaue Vorhersage der Werkzeugstandzeiten sowie eine Optimierung der Fertigung hinsichtlich der Ressourceneffizienz,
  • das bisher wenig erforschte Problem des optimalen Kühlschmierstoffeinsatzes,
  • die Entwicklung geeigneter Geschäftsmodelle, um die optimierten Fertigungsprozesse in konkreten Kundennutzen zu überführen.

Das Team

Mit dem Ziel, Innovationen schneller in die betriebliche Praxis zu bringen, arbeitet unser Team aus Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie Informatikerinnen und Informatikern mit Bachelor- oder Masterabschluss interdisziplinär in den oben genannten Forschungsbereichen.

Werkstudent*innen gesucht

Werkstudent*in Informatik gesucht (mögliche Einsatzgebiete: Datenaufarbeitung, Data Science und Machine Learning, Simulation, IT-Infrastruktur wie Docker/Kubernetes oder Server-Administration) – bei Interesse wenden Sie sich bitte an christian.dorer(at)hs-kempten.de.

Werkstudent*in Maschinenbau gesucht (mögliche Einsatzgebiete: Durchführung von Experimenten, Vermessen von Werkstücken und Werkzeugen (z.B. Werkzeugverschleiß, Oberflächenqualität), FEM-Simulation – bei Interesse wenden Sie sich bitte an benedikt.mueller(at)hs-kempten.de.

Bachelor-/Master-Arbeiten zu vergeben

Mögliche Themen u.a. Data Science in der Industrie 4.0, Algorithmenentwicklung zur Sensordatenauswertung und -verwertung in KI-Modellen, Machine Learning/Deep Learning/Reinforcement Learning in der Zerspanung, Knowledge Graphs und Bayessche Netzwerke, Uncertainty Quantification in Neuronalen Netzwerken, Digitaler Zwilling und RAMI 4.0 in der Fertigung – bei Interesse wenden Sie sich bitte an frank.schirmeier(at)hs-kempten.de.

Praxissemester

Praxissemester im Bereich Data Science
Praxissemester im Bereich Maschinenbau

Wir freuen uns auch über Ihre Initiativbewerbung!

Leitung

Prof. Dr. rer. nat. Frank Schirmeier
Wissenschaftliche Leitung
Tel. 0831 2523-9334
frank.schirmeier(at)hs-kempten.de

Prof. Dr. Ulrich Göhner
Stellv. wissenschaftliche Leitung
Tel. 0831 2523-198
ulrich.goehner(at)hs-kempten.de

Standort
Gottlieb-Daimler-Straße 4
87600 Kaufbeuren

   

In der Zerspanung anfallende Sensordaten werden mit einer Kombination aus klassischen Analysewerkzeugen wie Fast Fourier Transform und KI-Methoden wie Artificial Neural Networks analysiert (Animation: HS Kempten)

Zum Forschungsschwerpunkt und den Forschungsprojekten