Referenzen Arbeitsgestaltung und Digitalisierung

Die Digitalisierung der Produktion führt Unternehmen und ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in eine neue Ära und bringt neue Herausforderungen, Aufgaben sowie operative Tätigkeiten mit sich. Doch wie wird sichergestellt, dass die gesamte Belegschaft über die zukünftig, nötigen Qualifikationen verfügt? Um dieses Thema proaktiv zu adressieren, hat Siemens die HR-Initiative #NextWork ins Leben gerufen. Fraunhofer Austria unterstützte eines dieser Pilotprojekte innerhalb zweier Werke in Berlin mit wissenschaftlicher Methodik sowie objektiven Analysen.

Aktuell untersuchen Fraunhofer Austria-Mitarbeiter über die Kooperation mit der Technischen Universität Wien im österreichischen FFG-Leitprojekt »AddManu – Additive Manufacturing« gemeinsam mit Technologie- und Industriepartnern ausschlaggebende Kriterien, um die Potenziale dieser neuen industrierelevanten Fertigungstechnologien für Österreich zu identifizieren.

Die gezielte und zukunftsorientierte Aus- und Weiterbildung von MitarbeiterInnen und ihrer Kompetenzen erfordert eine gut abgestimmte Zusammenarbeit zwischen Human Resources (HR) und den technischen Fachbereichen. Die aktuell und in Zukunft erforderlichen Fähigkeiten und Fertigkeiten der MitarbeiterInnen im operativen Bereich müssen sich in den Kompetenzprofilen, welche von der HR geplant und entwickelt werden, widerspiegeln.

Die Kooperation reiht sich in eine erfolgreiche Serie an Projekten ein (TEXCOM, Tex-As), in welcher wir über drei Jahre hinweg das KI-basierte Assistenzsystem „Ioni“ für die Instandhaltung der Ionenimplantation entwickelt haben. Ioni ist nun seit über einem Jahr in der Produktivumgebung im Einsatz und liefert Lösungen für unterschiedliche Arten an Ausfällen mit Hilfe verschiedener algorithmischer Pipelines. Dafür werden große Datenmengen analysiert, Muster erkannt und Vorschläge zur Störungsbehebung generiert.

In unserem zweiten gemeinsamen Projekt mit Infineon Technologies Austria haben wir an die Ergebnisse aus unserem Vorprojekt TEXCOM angeknüpft und gemeinsam mit unseren KollegInnen vom KI4LIFE „Ioni - das intelligente Assistenzsystem“ entwickelt. Ioni ist eine KI-gestützte Applikation, die das Instandhaltungspersonal im Bereich Implantation am Standort Villach bei der Dokumentation und Problemlösung von Instandhaltungsaufgaben unterstützt, indem es mittels Text-Mining Algorithmen Tätigkeiten aus Wartungsprotokollen extrahiert, analysiert und diese anschießend gezielt den AnwenderInnen in Form von intelligenten Wortvorschlägen zur Verfügung stellt.

Eine Twin Transformation ist für den Übergang zu einer nachhaltigen, menschzentrierten und resilienten europäischen Industrie unumgänglich. Derzeit ist der Fokus auf ökologische und soziale Aspekte in der Produktion allerdings noch immer meist theoretischer Natur, während der Fokus auf wirtschaftliche Nachhaltigkeit sehr allgegenwärtig ist.

Im Gegensatz zu klassischen industriellen Robotern ist es nicht erforderlich, kollaborationsfähige Roboter aus Sicherheitsgründen hinter Schutzzäunen zu betreiben, da diese auf einwirkende Belastungen reagieren können. Damit lässt sich prinzipiell Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) realisieren und die notwendige Personensicherheit gewährleisten, sofern potentielle Kontaktsituationen ermittelt, messtechnisch erfasst und mit den Grenzwerten der ISO/TS 15066 abgeglichen und bewertet werden.

Ziel von CRAOS ist es, Verfahren zur Steuerung der Sicherheitsvalidierung von kollaborativen Robotern auf Freiflächen, insbesondere Ausstellungen und Messen, zu entwickeln. Der Grund für die Fokussierung auf diesen speziellen Anwendungsbereich liegt darin, dass Roboter im öffentlichen Raum im Vergleich zu gut untersuchten Fertigungsanwendungen ein höheres Risiko für unbeabsichtigte Mensch-Roboter-Kontakte darstellen.

Änderungen am Produkt, der produzierenden Stückzahl oder des Personaleinsatzes beeinflussen nicht nur die Sicherheit eines MRK-Systems, sondern auch dessen Integration. Dies erfordert eine situations- und kontextabhängige Änderung des Steuerprogramms. Ziel von SAMY ist es, Aufwände in der Programmadaptierung durch intelligente, deklarative Programmierverfahren zu reduzieren