MEDIUS – Multi-Ebenen gekoppelte Laserproduktionstechnologie mit KI-basierter Entscheidungsplattform

Der Einsatz von Laserstrahlung als photonisches Werkzeug in der Produktion ist industriell etabliert und hat zu einem Wandel geführt, bei dem klassische Fertigungsverfahren durch laserbasierte Prozesse zunehmend ersetzt werden.

Die Digitalisierung der Produktionstechnologien verfolgt dabei das Ziel einer Optimierung der Produktivität sowie einer Nachverfolgbarkeit jedes einzelnen Prozessschrittes, so dass zunehmend autonome Automatisierungsszenarien und selbstregelnde Prozesse möglich werden. Cyberphysische Systeme (CPS) finden im Bereich Lasermaterialbearbeitung nur mit hohem Aufwand Einzug, da etablierte Lösungen den hohen Anforderungen durch mangelnde Umsetzung von zeitgemäßen Schnittstellenkonzepten, unflexiblen Datenmodellen und unzureichender Datenbereitstellung nur unzureichend gerecht werden können und so bestenfalls Cyberphysikalische Inseln darstellen. Eine auswertungsorientierte Datenhaltung und Verarbeitung, die sich auf die Auswertung der Laserprozessdaten konzentriert und dabei dezentrale und zentrale Konzepte verbindet, ist nicht etabliert.

Im Projekt MEDIUS vereint sich ein ambitioniertes Konsortium aus den Bereichen Lasertechnologie, Künstlicher Intelligenz (KI), Mensch-Maschine Interaktion, Datenkommunikation und Oberflächenmesstechnik mit der Vision, eine disruptive Laserfertigungstechnologie basierend auf Direkter Laserinterferenz unterstützt durch Augmented Reality (AR) mit einer KI-basierten, lernenden Expertenplattform zu koppeln. Das Ziel ist die vollständige Steuerung von Laserprozesstechnik mit Hilfe von KI-basierten intuitiven Mensch-Maschine Schnittstellen im Kontext einer lernenden Produktionsplattform zur Funktionalisierung von Oberflächen.

Weiterführende Informationen & Quellenangabe (Stand: 07/2024):
MEDIUS Projekt - Homepage

Additional information

Projektlaufzeit

August 2022 bis Juli 2025

Anwendungsbranche

Industrie

Phase im Wissensmanagement

Wissen speichern + Wissen verteilen + Wissen anwenden

Forschungsziel

Reduzierung der Komplexität und Barriere zur Technologienutzung

Lösung

AR-gestützte, lernende Lasermaschine zur Funktionalisierung von Oberflächen