Free Deep Dive "Digitising German SMEs Together" on 26.10. Register now
Ziel des Projektes war es Anomalien zu detektieren bei einem Fassadenelement, das mit verschiedenen Sensoren ausgestattet wurde (z.B. Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Luftdruck). Wir haben uns an die Sensoren angebunden und an uns übertragen. Diese dann ausgewertet und ein Modell entwickelt, das Anomalien erkennt.
Zur effektiveren Nutzung vorhandener Computertomografen wurde ein System entwickelt, mit dem Scans ohne Tomografen vorgeplant werden können, so dass der Tomograf nur noch zur Durchführung der eigentlichen Scans benötigt wird.
- Auswahl und Design eines Kamerasystems (IDS)
- Implementierung der Bildaufnahme
- Kamerakalibrierung
- Umrechnung der aufgenommenen Bilder ins Koordinatensystem des Computertomografen
- Unterstützung von verschiedenen Computertomografen
- Benutzeroberfläche mit C# / WPF
- Reporterstellung mit DevExpress Reports
- UnitTests
- Inbetriebnahme beim Kunden
- Auswahl und Design eines Kamerasystems mit passender Beleuchtung (Allied Vision)
- Implementierung der Erkennung von Kunststoffresten mit Computer Vision
- Erkennung in C++ / OpenCV
- Benutzeroberfläche mit C# / WPF
- Anbindung an die Prozesssteuerung zum Ausschleusen von NIO-Formen
- UnitTests
- Inbetriebnahme beim Kunden
- Benutzeroberfläche mit C#, WPF und DevExpress
- Datenbankzugriff mit DevExpress XPO auf Microsoft SQL Server (MSSQL)
- Implementierung kundenspezifischer Anforderungen
- Reportfunktionen mit DevExpress Reports
- Setup mit InstallShield
- UnitTests
- Inbetriebnahme beim Kunden
- Laden von Eingabedaten aus Microsoft SQL Datenbank (MSSQL) mit PyODBC
- Auftragsplanung in mehreren Stufen mit Mixed-Integer-Programmen (MIP) (Python)
- Auftragseinlastung mittels Optaplanner (Java)
- Persistierung der generierten Aufträge in die Microsoft SQL Datenbank mit PyODBC
- Deployment der Komponente als Microservice mit Docker
- UnitTests
- Inbetriebnahme beim Kunden
- Umrechnung von geteachten Punkten eines Roboters (Stäubli) in das Koordinatensystem eines anderen Roboters (KUKA)
- Euler Winkel Umrechnung
- Vervielfältung von geteachten Punkten entlang einer Kreisbahn
- Benutzeroberfläche in C# / WPF
- UnitTests
Ziel des Projektes war es Altholz zu kategorisieren, um den Verwertungsprozess zu verbessern. In Verwertungsanlagen wird Holz im Zweifel schlechter bewertet als es ist (Arbeiter entscheiden anhand ihrer Erfahrung). Dadurch wird viel Holz verbrannt, obwohl es möglich wäre es wiederzuverwerten (z.B. zu Spanplatten). Wir haben von unseren Projektpartnern Fluoreszenzbilder von verschiedenen Hölzern erhalten und die tatsächliche Klasse des Holzes. Basierend darauf haben wir ein Modell trainiert, dass die Klasse von beliebigen Hölzern mithilfe eines Fluoreszenzbildes vorhersagt.
- Umsetzung diverser Webseiten für Städte und Kommunen (Baden-Württemberg, Bayern)
- Bspw.: Gemeine Leutenbach, Gemeinde Reute, Erlebnisregion Schwäbischer Albtrauf, Gemeinde Aystetten
- Umsetzung einer elektronischen Sperrmüllkarte für die Stadt Schwäbisch Hall
- Umsetzung einer Tauschbörse für die Bürger einer Gemeinde
- Umsetzung eines Mängelmelders für die Bürger einer Gemeinde
- Umsetzung eines Ortsplaners einer Gemeinde für die Darstellung interessanter Orte, Restaurants, etc.
- Umsetzung eines Veranstaltungskalenders und Nachrichtenportals
- Anbindung von öffentlichen Schnittstellen der Bundesländer (ServiceBW, BayernPortal, Feuerwehr-Datenbanken)
- Umsetzung Online-Terminvereinbarung im Rathaus zu Corona-Zeiten
- Konzeptionierung und Umsetzung eines CMS für Gemeinde und Städte (Cross-7)
Ziel des Projekts war, Fehler beim Auftragen des Pulverbetts während des Prozesses zu erkennen und ggf. Maßnahmen zu Korrektur zu ergreifen.
- Bildverarbeitung / Computer Vision
- Ansteuerung von Kamera (IDS), Synchronisation mit Prozesssteuerung
- Erkennung von Fehlern beim Pulverauftrag
- Benutzeroberfläche in C# mit Prism
- UX / Usability
- Backend in C++
- Datenspeicherung mit SQLite / IBM DB2
- Unittests
- Erstellen und Durchführen manueller Testpläne
- Tests beim Kunden
- Auswertung von Log-Dateien
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
Ziel des Projektes war es, zu erforschen inwieweit kollaborative Roboter Menschen bei der Durchführung von repetitiven Tätigkeiten unterstützen können. Die Roboter arbeiten dabei Seite an Seite mit den Mitarbeitenden bzw. führen bei Nacht die Tätigkeiten autonom fort. Dabei wurde auch die Interaktion Mensch-Maschine erforscht, so dass Mitarbeitenden den Robotern Aufgaben erteilen können.
- Implementierung der Bildaufnahme mit einer Stereokamera (Roboception)
- Detektion von Verpackungen mit Künstlicher Intelligenz / Deep Learning
- Berechnung des optimalen Greifpunkts der Verpackung
- Bahnplanung für die Einlagerung
- Ansteuerung des Roboterarms (Yaskawa)
- Identifikation von freien Regalplätzen
- Kommunikation mit MES via REST-Schnittstelle
- Darstellung von Sensorwerten in einem Dashboard
- Datenerfassung und Speicherung
- Grenzwertüberwachung mit Benachrichtigung per E-Mail, Telegram usw.
- Einbindung verschiedenster Maschinenprotokolle (OPC UA, Modbus, COM usw.)
- Analyse und Weiterverarbeitung gemessener Sensorwerte
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
Ziel des Projektes war es für zwei Projektpartner die Produktionsplanung resilienter gegenüber Ausfällen von Lieferungen zu machen. Zum einen wurde ein Planungstool auf Basis von Timefold entwickelt, dass automatisch planen kann, aber auch bei Ausfällen einen Plan abändern kann. Weiterhin wurde eine KI entwickelt, die potenzielle Ausfälle vorhersagen kann bzw. damit zusammenhängende Probleme.
Ziel des Projektes ist es ein APS-Modul für die interne Plattform InnoMES bereit zu stellen. Dafür wird ein BE-Service, sowie die entsprechenden FE-Komponenten entwickelt. Das APS-Modul gliedert sich in unterschiedliche Ausbaustufen, welche sich jeweils durch die variierenden Automatisierungsgrade abgrenzen. Die Ausbaustufen umfassen eine manuelle, teilautomatisierte und automatisierte Produktionsplanung. Für jede Ausbaustufe werden spezifische Features, sowohl FE als auch BE, konzeptioniert und umgesetzt.
- Nutzung mehrerer Netzwerkkameras für die Bildaufnahme mit Python
- Ansteuerung von Barcodescannern mit Python
- Kommunikation der verschiedenen Stationen mit MQTT
- Update von Einlagerungsaufträgen im MES via REST aus Node-RED
- Authentifizierung via OAUTH2 mit Node-RED
- Deployment der Komponente als Microservice mit Docker
- UnitTests
- Inbetriebnahme beim Kunden
Ziel des Projektes ist es Digitale Zwillinge für Anlagen im Produktionsumfeld zu erstellen und diese im Zusammenhang mit der Produktionsanlage zu visualisieren. Die Digitalen Zwillinge werden verwendet, um Vorhersagen über Verschleiß der Komponenten und Qualität der Produkte zu tätigen.
- Umsetzung neuer Features für eine Logistik Plattform
- Wartung und Optimierung des Codes, sowie Fehlerbehebungen in der Plattform
- OPC/UA Proxy für die Kommunikation von externer (Drittanbieter) Software mit der Prozesssteuerung
- OPC/UA Client für die Prozesssteuerung
- OPC/UA Server für Drittanbietersysteme
- Absicherung der Schnittstelle mit Authentifizierung und Zertifikaten
- UnitTests
- OPC/UA Proxy für die Kommunikation von externer (Drittanbieter) Software mit der Prozesssteuerung
- OPC/UA Client für die Prozesssteuerung
- OPC/UA Server für Drittanbietersysteme
- Absicherung der Schnittstelle mit Authentifizierung und Zertifikaten
- UnitTests
Es wurde ein Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, die Pulvertemperatur in einem Kunststoff-Lasersinter 3D Drucker (SLS) zu homogenisieren. Dazu wird die Pulvertemperatur periodisch mit einer Infrarot-Kamera gemessen und die Pulverheizung anhand der Bilder für verschiedene Bereiche selektiv geregelt.
- Erstellung einer IR-Kamera Bibliothek zur Bildakquise
- Bildverarbeitung/Matrix Manipulation zur Kalibrierung des Pulverbetts auf das Kamerabild
- Erstellung der Systemarchitektur
- Erstellen einer Web-Applikation für die Kamerakalibrierung / -Inbetriebnahme und Überwachung
- UX / Usability
- Integration der erstellten Lösungen in die Systemlandschaft des Kunden
- Unittests
- Maschinentests beim Kunden
- Auswertung von Log-Dateien
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
- Umsetzung neuartiger Algorithmen für die Hierarchische Handlungsplanung im AI Planning
- Implementierung einer Heuristik unter Ausnutzung von Vorbedingungen und Effekten von abstrakten Aktionen
- Implementierung einer Heuristik auf Basis von Abstraktionen der Planungsdomäne
- Evaluation der neuen Heuristiken
- Codewartung und Fehlerbehebungen
Ziel des Projektes war es vorherzusagen, wann ein bestimmtes Bauteil in einer Produktionsmaschine durch Verschleiß ausfällt. Dabei haben wir uns an die Maschinen angebunden und die vielen angeschlossenen Sensoren an uns übertragen. Diese dann ausgewertet und ein Modell entwickelt, das diese Ausfälle vorhersagt.
Bei einer vorhandenen Trumpf Laserschweißmaschine war die maximale Anzahl an Programmen, die hinterlegt werden können, zu gering für die Vielzahl zu fertigender Produkte. Daher wurde von uns ein System entwickelt, welches die Rezeptauswahl an der Steuerung via OPC UA abfragt und dann die Schweißprogramme aus einer Datenbank via OPC UA an die Trumpf Lasersteuerung übermittelt.
- OPC UA Client für die Maschinensteuerung, Subscription auf die Rezeptauswahl
- OPC UA Client für die Lasersteuerung zur Verwaltung der Programmliste
- Erstellung der Systemarchitektur
- Integration der erstellten Lösungen in die Systemlandschaft des Kunden
- Maschinentests beim Kunden
Forschungsprojekt: Artificial Intelligence supported Tool Chain in Manufacturing Engineering
- Entwicklung von Prototypen und Bearbeitung mehrerer Arbeitspakete
- Schwerpunkt der Entwicklung: Vue.js und C# (ASP.NET Core)
Ziel des Projektes war es, zu erforschen inwieweit kollaborative Roboter Menschen bei der Durchführung von repetitiven Tätigkeiten unterstützen können. Die Roboter arbeiten dabei Seite an Seite mit den Mitarbeitenden bzw. führen bei Nacht die Tätigkeiten autonom fort. Dabei wurde auch die Interaktion Mensch-Maschine erforscht, so dass Mitarbeitenden den Robotern Aufgaben erteilen können.
- Implementierung der Bildaufnahme mit einer Stereokamera (Roboception)
- Detektion von Verpackungen mit Künstlicher Intelligenz / Deep Learning
- Berechnung des optimalen Greifpunkts der Verpackung
- Bahnplanung für die Einlagerung
- Ansteuerung des Roboterarms (Yaskawa)
- Identifikation von freien Regalplätzen
- Kommunikation mit MES via REST-Schnittstelle
-Forschungsprojekt: Modulare Simulation von realistischen Menschbewegungen für eine durchgängige digitale Prozesskette
- Entwicklung von Prototypen und Bearbeitung mehrerer Arbeitspakete
- Schwerpunkt der Entwicklung: Unity
- UML Modellierung mit Enterprise Architect
- Reporting von Daten aus SQLite Datenbanken
- Datenbank Zugriff via Entity Framework
- Reportgenerierung als PDF mit DevExpress
- Benutzeroberfläche in C# mit Prism
- UX / Usability
- Unittests
- Tests beim Kunden
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
Für die Optimierung der Auftragsplanung in Maschinengruppen haben wir eine effektive Software entwickelt. Diese ermöglicht eine übersichtliche Gruppierung und Darstellung von Fertigungsaufträgen, selbst bei großen Auftragsmengen.
Hauptfunktionen der Software:
- Visualisierung von Aufträgen und deren Planung
- Automatische Gruppenbildung für bessere Übersicht
- Import von Fertigungsaufträgen mit Arbeitsplan
- Batchbildung für die Planung auf Maschinengruppen
- Umfassende Batch-Verwaltung (Anzeigen, Auflösen, Erstellen, Planen)
- Aufteilung und Planung von Batches nach Maschinengruppen
- Anbindung an das ERP-System zum Datenaustausch
- Benutzerfreundliche Angular-Oberfläche
- Qualitätssicherung durch Unit Tests
- Detaillierte Dokumentation und Benutzerhandbuch
-Full Stack Entwicklung einer Web-App für 3D basierte Mitarbeiterassistenzen
- Schwerpunkt der Entwicklung: C# (BE), ASP.NET Core (BE), Angular (FE), Babylon.js (FE)
- Ansteuerung von individuell adressierbaren LEDs (SK6812/SK9822)
- Anbindung der LED-Strips via FTDI-MPSSE-Kabel
- Datenerfassung, Speicherung und Anzeige im Regal durch Ansteuern einzelner LEDs
- Ethernet Barcodescanner
- Kommunikation zwischen zwei Regalen
- Entwicklung eines Regal-Verwaltung-Services
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
Node-RED wurde eingesetzt, um ein IoT-Gateway mit geringem Aufwand an diverse verschiedene Hardwarekomponenten unter Verwendung von verschiedenen Schnittstellen anzubinden.
- Konzepterstellung
- Erfassung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, CO2, …
- Auswahl der Hardware Komponenten
- Inbetriebnahme der Hardware Komponenten
- Anbindung an die jeweiligen Schnittstellen
- Einbindung der vorhandenen Schnittstellen Richtung Datenbank (InfluxDB)
- OPC UA (Raspberry Pi), MQTT (ESP32), LoRa und ModbusTCP
- Darstellung der Sensorwerte in einem Dashboard
- Inbetriebnahme der seriellen Schnittstelle zur Waage
- Implementierung des Auslesens der Waage
- Implementierung der Zahnzählung
- Erstellung einer Simulation zum Testen eines angebundenen Service
- Installation und Inbetriebnahme beim Kunden
Es wurde eine Soft- / Hardwarelösung ermittelt, um einen Zeilenbelichter für einen Kunststoff-Lasersinter 3D Drucker so zu kalibrieren, dass Fokuspunkt, Position und spezifische Leistung von allen Belichtungselementen (VCSEL) bekannt und am Maschinenkoordinatensystem / Pulverbett ausgerichtet sind.
- Bildverarbeitung / Computer Vision
- Ansteuerung von Kamera (IDS), Laser und SPS
- Berechnung von geometrischer Lage und Leistung des Belichtungssystems
- Benutzeroberfläche in C# mit Prism
- Backend in C++
- Datenspeicherung mit SQLite
- Unittests
- Tests beim Kunden
- Auswertung von Log-Dateien
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
- Bildverarbeitung/Matrix Manipulation
- Erstellung einer IR-Kamera Bibliothek
- Unittests
- Tests beim Kunden
- Auswertung von Log-Dateien
- Umsetzung kundenspezifischer Anforderungen
- Project management
- Konzepterstellung
- Auswahl der Steuerung und der Sensoren
- Erstellung des Elektroplans
- Aufbau und Inbetriebnahme der SPS mit Drehzahlregelung
- Digitalisierung des Druckmanometers mit einer Kamera
- Ansteuerung manuell und per IoT-Gateway Dashboard
- Darstellung aller Sensorwerte im Dashboard auf einem Tablet
- Entwicklung komplexer Benutzeroberflächen unter Verwendung von Angular, TypeScript und HTML5/SCSS
- Anbindung verschiedener Schnittstellen über REST und GraphQL
- Datenpflege und Datenmanagement in einer MS SQL Datenbank
- Konzeptionierung, Evaluierung und Umsetzung von UI-Designs
- Deployment der Anwendung über Docker
Forschungsprojekt: Digitaler Zwilling eines heterogenen Maschinenparks zur Komplettbearbeitung von Bauteilen
- Entwicklung von Prototypen und Bearbeitung mehrerer Arbeitspakete
- Schwerpunkt der Entwicklung: Angular und C# (ASP.NET Core)
- Umsetzung einer GUI für die Mitarbeiterführung in der Produktion unter Verwendung von Angular, TypeScript, HTML und SCSS
- Validierung von Produkten mithilfe einer Scaneingabe
- Vorbereitung von Materialien für die Weiterverarbeitung, sowie Prüfen der Vorbedingungen für weitere Schritte
- Einfache Maschinensteuerung über die UI
- Geführtes Einwiegen von Material für die Weiterverarbeitung
- Maschinenkommunikation (Steuerung, Auslesen Waage) über REST und GraphQL
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Die durchgeführte Aufgabe wurde zielgerichtet und fachlich sehr gut umgesetzt. Die Zusammenarbeit gestaltete sich partnerschaftlich und offen, was den gesamten Prozess angenehm und effizient machte. Kleinere Fehler und Anpassungen wurden schnell und unkompliziert behoben. Insgesamt wird das Ergebnis sowie die Zusammenarbeit als äußerst zufriedenstellend bewertet.