{"id":483,"date":"2020-10-06T16:42:55","date_gmt":"2020-10-06T14:42:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/imb\/?page_id=483"},"modified":"2025-05-09T10:51:19","modified_gmt":"2025-05-09T08:51:19","slug":"bmvg-dtec-laila","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/imb\/projekte\/bmvg-dtec-laila","title":{"rendered":"BMVg, DTEC: LaiLa"},"content":{"rendered":"

LaiLa – Labor f\u00fcr intelligente Leichtbauproduktion\u00a0<\/strong><\/p>\n

Das Produktionsumfeld im Faserverbundleichtbau zeichnet sich durch einen hohen Anteil manueller T\u00e4tigkeiten bei gleichzeitig hoher Variantenvielfalt mit h\u00f6chsten Qualit\u00e4tsanspr\u00fcchen aus. Im Flugzeugbau erfolgt beispielsweise eine 100%-Pr\u00fcfung aller Bauteile, wobei diese T\u00e4tigkeit vorwiegend manuell ausgef\u00fchrt und die Dokumentation in Papierform abgelegt wird. Als Folge verlangt dieses Umfeld zum einen ein hohes Expertenwissen und ist stark von der individuellen Verf\u00fcgbarkeit des Personals abh\u00e4ngig. Zum anderen sind qualit\u00e4tsrelevante Prozesse nicht digital verf\u00fcgbar, welches in sp\u00e4teren Lebenszyklusphasen, u.a.<\/abbr> im Rahmen der Produktion oder im Betrieb, zu erheblichem Mehraufwand f\u00fchrt. Gleichzeitig hemmen wiederkehrende Aufw\u00e4nde bei der L\u00f6sungsentwicklung und -integration die fl\u00e4chendeckende Implementierung von Technologien der Informations- und Automatisierungstechnik. Folglich kann keine moderne Datenanalyse und Prozessoptimierung durchgef\u00fchrt werden. F\u00fcr die Einf\u00fchrung digitaler Technologien besteht eine wesentliche Herausforderung im \u00dcbertrag und der Weiterentwicklung von Forschungsergebnissen f\u00fcr die Verwendung in der Produktion.<\/p>\n

So werden in der Forschung diverse Anwendungen subsymbolischer K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI), u.a.<\/abbr> zur Analyse der Produktqualit\u00e4t, Anlagendiagnose und Predictive Maintenance untersucht. Modelle des Maschinellen Lernens (ML), beispielsweise Neuronale Netze, k\u00f6nnen jedoch nicht direkt in der Produktion eingesetzt werden, sondern erfordern, beispielsweise f\u00fcr die Einstellung von Parametern, einen hohen Aufwand. Im Bereich der symbolischen KI liegen Ans\u00e4tze der formalen Informationsmodellierung zur Beschreibung von Maschinenfunktionen und zur Sicherstellung der semantischen Interoperabilit\u00e4t zwischen Cyber-Physical-Systems vor. Die beiden Bereiche der KI werden in der Automatisierungstechnik allerdings meist getrennt betrachtet. Die Kombination von formalen Wissensmodellen mit Ans\u00e4tzen des ML besitzt ein hohes Potenzial, weil sich durch maschinenlesbare Informationen der Trainingsaufwand im Bereich des ML reduzieren l\u00e4sst. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen Inhalte von Wissensmodellen mit „erlernten“ Inhalten optimiert werden. In diesem Projekt wird daher eine Verkn\u00fcpfung symbolischer und subsymbolischer Methoden der KI angestrebt, sodass Expertenwissen und Maschinenfunktionen maschinenlesbar beschrieben und Methoden der subsymbolischen KI zug\u00e4nglich gemacht werden.<\/p>\n

Das Projekt LaiLa behandelt dabei folgende drei Kernherausforderungen:
\n\u25cf Wie k\u00f6nnen Schnittstellen zwischen der physischen Produktion und Qualit\u00e4tssicherung, digitalen Modellen, Cloud-Architekturen, Simulationen sowie Maschinellem Lernen aussehen?
\n\u25cf Lassen sich Daten aus den Bereichen der Produktion einheitlich erfassen und f\u00fcr eine automatisierte Produktions- und Produkt\u00fcberwachung, z.B.<\/abbr> die Bewertung der Bohrungsqualit\u00e4t anhand von Sensordaten von Bearbeitungsmaschinen, nutzen? Welche Daten sowie Systemarchitekturen und welche Maschinellen Lernverfahren sind dabei industriegeeignet?<\/p>\n

Laufzeit: 01.09.2020 bis 31.12.2026<\/p>\n

Das Projekt LaiLa wird im F\u00f6rderprogramm DTEC vom Bundesministerium der Verteidigung (BMVg) gef\u00f6rdert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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