Projektziele

Das Förderprojekt MRO 2.0 – Maintenance, Repair and Overhaul mit der Reparaturkette “Upgrade anstatt klassischer Reparatur” wird im Rahmen des Werner-von-Siemens Centres for Industry and Science bearbeitet.

In Phase 2 des MRO 2.0 streben die Forschungs- und Industriepartner an, die in der Phase 1 erarbeiteten Ergebnisse sowie weitere in diesem Kontext aufkommende Fragestellungen zu bearbeiten, wobei Mensch-Maschine-Interaktion, Nachhaltigkeit und umfassende Vernetzung grundlegende Schwerpunkte für die Realisierung der Reparaturprozesskette bilden.

Unser Beitrag

Die Gestalt Robotics wirkt gleich bei mehreren Arbeitspaketen mit:

MRO2.DI2 Vernetzter Shopfloor

Das Ziel des Arbeitspaketes ist die Bereitstellung skalierbarer Vernetzungskonzepte zur kontinuierlichen Schattendatenerfassung für die lokale Verwendung oder für die Interaktion mit verschiedenen digitalen Maschinen- oder Bauteilzwillingen. Basierend auf vernetztem Edge-, Fog- und Cloud-Computing sollen intelligente, modularisierte und verteilte Softwaredienste bereitgestellt und erprobt werden, die in entsprechenden Unterarbeitspaketen erarbeitet werden.

Gestalt Robotics wirkt mit der Expertise und Unterstützung bei der Modellierung und Konzeption von Edge-Cloud-Lösungen, speziell über 5G-Netzwerke und für Closed-Loop Steuerungen mit. Wir konzipieren, entwickeln und legen skalierbare Mikroservices in verteilten Systemen mit Fokus auf Assistenztechnologien aus sowie entwickeln und optimieren die Bildverarbeitungsmethode.

MRO2.DI-4 Smart Expert Operation

Das Ziel des Arbeitetspaketes ist die methodische Qualifizierung von risikobewussten, KI-integrierten Prozessen im MRO-Prozess sowie das Betreiben dieser KI-Lösungen. Zudem wird eine allgemeingültige Metrik zur Analyse von KI-Entscheidungen wie die Aktualisierung auf neue KI-Lösungen oder die Auswahl der geeignetes Trainingsstrategie angestrebt.

Die Gestalt Robotics ist dabei für die Entwicklung von Qualitäts- und Qualifizierungsmetriken von KI-Modellen in der Bildverarbeitung zuständig.

MRO2.AM-3 Bildbasiertes Qualitätstool für die in-situ Überwachung von L-PBF Prozessen

Das Ziel dieses Arbeitspaketes ist es ein kamerabasiertes, herstellerunabhängiges Qualitätstool für die in-situ Überwachung des Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) Prozesses umzusetzen. Das Monitoring System soll Fehler im Aufbauprozess frühzeitig erkennen und so ein Eingreifen in den Fertigungsprozess ermöglichen. Das System soll Fehlerbilder automatisch erkennen und diese über eine systemunabhängige Schnittstelle darstellen.

Gestalt Robotics entwickelt eine KI-basierte Fehlererkennung sowie unterstützt bei der Prüfkörperentwicklung und bei der Entwicklung der Verzugskontrolle.