Die Relevanz von computergestützter Modellierung und Simulation nimmt zu. Viele Unternehmen haben mittlerweile eine Logistiksoftware, die die Art und den aktuellen Ort aller Bauteile und Produkte im Unternehmen abbildet. Noch weiter gehen vollständige Simulationen, die sowohl die Materialbeschaffenheit, die Belastungszustände und andere Zustandsgrößen von realen Objekten beinhalten und diese eigenständig simuliert.

Für diese Anwendungen hat sich das Konzept des digitalen Zwillings (DZ) etabliert. Dazu gehört der zunehmende Einsatz digitaler Technologien in der Produktions- und Prozessüberwachung: von SPS-Einheiten, Sensorik (inkl. bildgebender Verfahren) bis hin zum maschinellen Lernen – einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz – sowie der Modellierung physikalischer Phänomene und deren numerischer Simulation.

Der Workshop widmet sich der Frage, wie Modellierung und Simulation in der Prozessüberwachung effektiv zum Einsatz kommen. Das Fraunhofer LBF steuert hier insbesondere seine Expertise zu Struktur- und Schwingungsmechanischen Fragestellungen bei. Darüber hinaus zeigt Ihnen das Fraunhofer IGD anhand von Beispielen, wie Sie maschinelles Lernen auf Bilddaten anwenden können, um die Qualitätssicherung zu digitalisieren. Eine anschließende Laborbesichtigung veranschaulicht die behandelnden Fragen.

Ziel ist es, den Teilnehmenden praxisrelevante Tipps zu geben, mit denen sie Simulation und realen Prozess miteinander verknüpfen und dabei Zeit sparen können.

Die gemeinsame Diskussion soll nicht zu kurz kommen. Ihre eigenen Erfahrungen und Problemstellungen rund um den DZ sind gefragt!

Programm

• Thematische Einführung, Vorstellungsrunde
• Fachimpulse
• Diskussion und Erfahrungsberichte der Teilnehmenden zum Thema
• Mittagspause
• Laborbesichtigung
• Abschlussvortrag
  Kaffee mit Roundtable für Feedback und Fortführungswünsche

Dozenten

• Christoph Tamm, Fraunhofer LBF
• André Stork, Fraunhofer IGD

Lernziele

• Vorteile digitaler Technologien in der Prozessüberwachung und Qualitätssicherung erkennen
• Beispiele digitaler Technologien kennen: Digitale Zwillinge, Simulation, KI, Machine Learning, Datenanalyse, Fehlererkennung in Bildern
• Unterschiedliche Anwendungsgebiete im mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau sowie derProduktion verstehen
• Herausforderungen benennen und Praxisbezug herstellen können

Zielgruppe

• Produktionsverantwortliche
• Verantwortliche für Technologie-Screening

Vorkenntnisse

• Grundlagen von Simulation und Digitaler Zwillinge
• Anwendungsbeispiele und Herausforderungen aus der eigenen DZ-Anwendung zur Diskussion sind willkommen

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