Forschung ist die Grundlage für Innovationen

Die Industrie 4.0 und Digitalisierung stellen brandaktuelle Themen dar. Gleichzeitig wird zunehmend die Rolle des Menschen in einer "Social Networked Industry" diskutiert. Die Abteilung Informationslogistik und Assistenzsysteme erforscht in mehreren Forschungsprojekten diese Themen, um stets neueste Entwicklungen in die praktische Anwendung zu übertragen.

Forschung

Aktuelle Projekte

 

Legolas

Viele Zweige der Prozessindustrie sehen sich derzeit einer wachsenden Unsicherheit und zunehmenden Anforderungen zur Produktdifferenzierung und kürzeren Produktlebenszyklen ausgesetzt. Das Planungsassistenzsystem „Legolas“ ermöglicht die schnelle Konfiguration modularer Produktionssysteme, um kurzfristig auf veränderte Bedarfs-situationen reagieren zu können.
Laufzeit: Juni 2017 bis Mai 2020

Transferprojekte

Gefördert durch das BMWi und in Zusammenarbeit mit „Digital in NRW“ werden Industrie 4.0-Lösungen als Transferprojekte in mittelständischen Unter­nehmen umgesetzt. Im Zeitraum von ca. einem halben Jahr werden gemeinsam neue Systeme, Produkte, Methoden, Werkzeuge oder tech­ni­sche Dienst­leis­tungen, die genau auf das Unter­nehmen abge­stimmt sind, entwickelt. Die Digitalisierung durch Smart Devices oder Apps zur Werkssteuerung können mögliche Lösungen sein. Unsere Abteilung unterstützt die Unternehmen SAZ und Wernecke.

MIDIH

Das IML kooperiert im Rahmen des internationalen Forschungsprojekts „Manufacturing Industry Digital Innovation Hubs“ mit 20 Partnern aus 12 EU-Ländern. Ziel des Projekts ist es, mittleständische Unternehmen in der Innovationsentwicklung und Wissenstransfer zu verknüpfen und voranzubringen mithilfe neuer Cyber-physikalischen Systeme, innovativen Support Services und modernen Schulungs-möglichkeiten. Das Cross-Border-Projekt soll Unternehmen in der EU bestmöglich auf die Industrie 4.0 vorbereiten.                                                  

 

InnoLAB

Das Innovationslabor "Hybride Dienstleistungen in der Intralogistik" ist ein Forschungsprojekt, in dem Technologien für eine Social Networked Industry entwickelt werden. Ein Fokus liegt dabei auf der Mensch-Technik-Interaktion. Hierzu werden neue Industrie-4.0-Lösungen entwickelt, unter anderem Assistenzsysteme und Smart Devices. Einer der Showcases des InnoLabs ist das Virtual Training. Er beschreibt den zukünftigen Ablauf von der frühzeitigen Erkennung möglicher Probleme mit Hilfe eines digitalen Zwillings, über die Umplanung und Bewertung von Entscheidungen bis hin zur virtuellen Schulung von Mitarbeitern.

 

Enterprise Lab for Logistics and Digitization

Das »DB Schenker Enterprise Lab for Logistics and Digitization« verbindet die Forschung und Entwicklung des Fraunhofer IML mit der zukunftsorientierten und internationalen Ausrichtung von DB Schenker – und schafft so praxisnahe Logistiklösungen und Innovationen.

 

Industrial Data Space

Digitalisierung bildet eine wichtige Grundlage für die erfolgreiche Einführung der Industrie 4.0. Jedoch sind Daten mitunter geschäftskritisch oder im Sinnes eines Wirtschaftsguts wertvoll. Daher bieten heutige Lösungen wie Clouds oder Data Lakes nicht in allen Fällen die notwendige digitale Souveränität. Der Industrial Data Space ermöglich eine Vernetzung bei dezentraler Datenhaltung.



Laufzeit: Oktober 2015 - September 2018

Abgeschlossene Projekte

 

Optimierung von Transportnetzen

Die Vorstudie „Echtzeitbasierte Optimierung von Transportnetzen“ des Fraunhofer IML und DB Schenker verfolgt das Ziel im genannten Themenfeld anhand von einzelnen Anwendungsfällen zu ermitteln, welche Möglichkeiten, Ansätze und Hindernisse heute in den Unternehmen auftreten und darauf aufbauend eine Handlungsempfehlung für Unternehmen für die Digitalisierung und Optimierung von Transportnetzen zu geben.

 

E3

Smart Devices versorgen Ihre Mitarbeiter zur richtigen Zeit am richtigen Ort mit den richtigen Informationen. Das Fraunhofer IML hat zwei solcher Devices entwickelt: Den Coaster® als vielseitig einsetzbares Gerät für Lagermitarbeiter und das Fraunhofer ProductionPad, das dem Planer einen Überblick über den gesamten Produktionsablauf ermöglicht.


 

Laufzeit: November 2013 - März 2017

 

 

SmartFace

Smart Micro Factory für Elektrofahrzeuge mit schlanker Produktionsplanung

Mit der Industrie 4.0 halten cyberphysische Systeme (CPS) Einzug, die flexible und autonom agierende Produktions- und Logistiksysteme versprechen. Aufgabe des Projektes SmartFace ist es, Herausforderungen, Implikationen und Lösungen für die Automobilindustrie zu erforschen.
 

Laufzeit: November 2013 - Oktober 2016

  

 

QUALI 4.0

Im Rahmen der Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 hat sich gezeigt, dass zur erfolgreichen Einführung der Industrie 4.0 auch der Aufbau von Kompetenzen der Mitarbeiter erforderlich ist. Dies wird durch spezifische Weiterbildungsangebote erreicht. Für eine nachhaltige Kompetenzentwicklung hat das Fraunhofer IML zusammen mit den Partnern acatech und equeo ein Konzept entworfen.


Laufzeit: Juli 2015 - Oktober 2016

 

ViLoMa

Logistik gewinnt weiter an Bedeutung sowohl für die heutige Gesellschaft als auch Unternehmen und stellt in komplexen Lieferketten wie der der Automobilindustrie einen wesentlichen Enabler dar. Um brachliegende Potenziale in Automotive-Lieferketten zu heben, ist einerseits der Nutzer optimal einzubinden. Dazu werden im Projekt ViLoMa Visualisierungen entwickelt, die den Logistikplaner optimal unterstützen und Informationen transparent aufbereiten.

Laufzeit: Juli 2013 - Juni 2016

 

Supply Chain School

Das Forschungsprojekt Supply Chain School wurde als eines von 30 Verbundprojekten des EffizienzClusters LogistikRuhr gegründet und beschäftigt sich mit neuen Lernwelten in der Logistik.


  



  

Laufzeit: Juli 2010 - Mai 2015

 

 

InKoRISK

Risikomanagement stellt ein wichtiges Planungsziel gerade in Supply Chains der Automobilindustrie dar. Während bisher Entscheidungen über risikominimierende Maßnahmen meist lokal und reaktiv getroffen werden, wurden im Forschungsprojekt InKoRISK sowohl reaktive als auch proaktive Maßnahmen entwickelt, die eine intelligente Planung mit Weitsicht zugrunde legen und dazu kollaborative Datenmodelle, also einen Datenaustausch in der Supply Chain, verwenden. 

Laufzeit: August 2011 - Juli 2014