Das Freiformschmieden ist eines der ältesten Umformverfahren in der Geschichte, das kontinuierlich durch technische Innovationen weiterentwickelt wurde. Die rasante Entwicklung in den Bereichen der Mess- und Regelungstechnik sowie der Rechenkapazität von IT-Systemen in den letzten Jahrzehnten bietet die Möglichkeit, das Freiform-schmieden auf seine nächste Entwicklungsebene zu heben. Um einen vollautonomen Schmiedeprozess zu etablieren, wird am Institut für Metallformung der TU Bergakademie Freiberg eine Schmiedezelle eingerichtet. Diese Verfügt über zwei Schmiedepressen, einen Ofen und einen Roboterarm vom Typ KR 360 L280-2 der Firma KUKA mit einer Traglast von bis zu 280 kg als Manipulator. Mithilfe eines 3D-Scansystems ist es möglich die Werkstückgeometrie zwischen einzelnen Stichen oder gar Pressenhüben zu erfassen. Weiterhin verfügt das Scansystem über drei Wärmebildkameras, welche während eines Scans die Oberflächentemperatur erfassen. Die einzelnen Komponenten der Schmiedezelle werden über einen Zentralrechner gesteuert.

Open-die forging is one of the oldest forming processes in history, which has been continuously developed through technical innovations. The rapid development in the fields of measurement and control technology and the computing capacity of IT systems in recent decades offer the opportunity to take open-die forging to a higher level. In order to establish a fully autonomous forging process, a forging cell is being set up at the Institute of Metal Forming at TU Bergakademie Freiberg. It consists of two forging presses, a furnace and a KR 360 L280-2 robot arm from KUKA as a manipulator with a load capacity of up to 280 kg. A 3D scanning system allows to capture the workpiece geometry between individual pass sequences or even single press strokes. Additionally, the scanning system is equipped with three thermal imaging cameras, which record the surface temperature during a scan. A central computer controls all individual components of the forging cell.

Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Automatisierung von Signalplanung durch die Entwicklung von geeigneten Algorithmen für Planungswerkzeuge. Der Fokus liegt dabei auf Ausfahr- und Zwischensignalen. Konkret sollen die Algorithmen die Signalstandorte als auch die Zusatzsignale automatisch planen. Die Datengrundlage dieser stellt das PlanPro-Datenmodell dar. Bei der Entwicklung werden die aktuellen Planungsrichtlinien, die Eigenschaften der Leit- und Sicherungstechnik, die Möglichkeiten des PlanPro-Datenmodells und der Werkzeuge berücksichtigt. Die Motivation ist, dass ortsfeste Signale, trotz der Einführung von ETCS, noch für einen nicht unerheblichen Zeitraum neu geplant werden müssen.

Die Bauwirtschaft sieht sich gegenwärtig und wohl auch in naher Zukunft mit einer großen Nachfrage nach Baumaßnahmen zur Schaffung von Wohnungen und Infrastruktur konfrontiert. Diesem Bedarf stehen ein nicht zu übersehender Mangel an Fachkräften und zunehmende Regularien und Qualitätserwartungen während des gesamten Bauprozesses gegenüber. Verglichen mit anderen Wirtschaftsbereichen hat die Baubranche zudem erheblichen Nachholbedarf im Hinblick auf ihre Produktivitätsentwicklung. So zeigen dahingehend nahezu alle Industrie- und Dienstleistungsbereiche einen mehr oder weniger kontinuierlich ansteigenden Trend, wohingegen die Produktivität in der Bauwirtschaft seit Jahrzehnten stagniert. Um diesen Anforderungen erfolgreich begegnen zu können, bieten die aktuell in allen Bereichen diskutierten Digitalisierungsansätze auch bei Baumaßnahmen und Baumaschinen nicht unerhebliches Potenzial. Dennoch gibt es bisher nur eine vergleichsweise geringe Durchdringung des Marktes mit industriell tauglichen Digitalisierungslösungen in der Bauwirtschaft. Vor diesem Hintergrund entstand das vorliegende Gutachten zum Thema „Automatisierte Baumaschinen und Robotik“, welches im Wesentlichen auf die Möglichkeiten und Grenzen der Automatisierung etablierter Baumaschinen durch die Integration verfügbarer Technologien zielt. Darüber hinaus werden neuartige und für den Einsatz in der Bauwirtschaft speziell konzipierte Technologien und Maschinen betrachtet. Dabei gewährt das Gutachten einen freien Blick auf den aktuellen Stand angewandter Technologien, Prozesse und Maschinen, zeigt weiterführend erkennbare Entwicklungstrends auf und klassifiziert Potenziale zur Effizienz-, Qualitäts- und Produktivitätssteigerung.

Der Bau- und Liegenschaftsbetrieb Nordrhein-Westfalen (BLB NRW) gehört zu den großen Auftraggebern von Bauleistungen am Markt und ist interessiert an Optimierungspotenzialen (u. a. hinsichtlich Zeit, Kosten, Nachhaltigkeit) bei seinen Baustellenabläufen. Der Einsatz von Baurobotern bildet hierbei eine vielversprechende Option, welche u. a. im Hinblick auf aktuelle Entwicklungsstände (TRL), Einsatzpotenziale sowie technische, logistische und regulatorische Randbedingungen eruiert werden muss. Vor diesem Hintergrund war der BLB auf der Suche nach Beratungsleistungen im genannten Themenfeld. Die vorliegende Studie legt den aktuellen Stand von Technologien, Prozessen und Maschinen dar, zeigt Entwicklungstrends auf und ordnet die Möglichkeiten und Herausforderungen bezüglich eines zeitnahen und praxistauglichen Einsatzes von Baurobotiksystemen unter Beachtung geltender Regularien ein. Der Bericht fasst die Ergebnisse der Forschungs- und Entwicklungsarbeiten der GWT-TUD GmbH (GWT) zusammen, welche stellvertretend durch die beiden Projektleiter Prof. Dr.-Ing. Frank Will (Professur für Baumaschinen) und Prof. Dr.-Ing. Jens Otto (TU Dresden, Institut für Baubetriebswesen) erarbeitet wurden. Auftraggeber der Studie war der Bau- und Liegenschaftsbetrieb des Landes Nordrhein-Westfalen.

Industrie 4.0 und aktuelle Entwicklungen in dem Bereich der produzierenden Unternehmen erfordern hohe Anpassungsleistungen von Menschen und von Maschinen gleichermaßen. In Smart Factories werden Produktionsmitarbeiter zu Wissensarbeitern. Dazu bedarf es neben neuen, intelligenten, technischen Lösungen auch neuer Ansätze für Arbeitsorganisation, Trainings- und Qualifizierungskonzepte, die mit adaptierbaren technischen Systemen flexibel zusammenarbeiten. Das durch die EU geförderte Projekt Factory2Fit entwickelt Lösungen für die Mensch-Technik-Interaktion in automatisierten Produktionssystemen, welche eine hohe Anpassungsfähigkeit an die Fähigkeiten, Kompetenzen und Präferenzen der individuellen Mitarbeiter bieten und damit gleichzeitig den Herausforderungen einer höchst kundenindividuellen Produktion gewachsen sind. Im vorliegenden Beitrag werden die grundlegenden Ziele und Ideen des Projektes vorgestellt sowie die Ansätze des Quantified-self im Arbeitskontext, die adaptive Automatisierung inklusive der verschiedenen Level der Automation sowie die spezifische Anwendung des partizipatorischen Designs näher beleuchtet. In den nächsten Arbeitsschritten innerhalb des Projektes gilt es nun, diese Konzepte um- und einzusetzen sowie zu validieren. Die interdisziplinäre Arbeitsweise sowie der enge Kontakt zwischen Wissenschafts-, Entwicklungs- und Anwendungspartnern sollten dazu beitragen, den Herausforderungen bei der Realisierung erfolgreich zu begegnen und zukunftsträchtige Smart Factory-Lösungen zu implementieren. Das Projekt Factory2Fit wird im Rahmen von Horizon 2020, dem EU Rahmenprogramm für Forschung und Innovation (H2020/2014-2020), mit dem Förderkennzeichen 723277 gefördert.

Moore besitzen weltweit eine große Bedeutung für den Natur- und Klimaschutz. Sie dienen als Lebensraum für eine Vielzahl an Pflanzen- und Tierarten sowie als Kohlenstoffsenken. Aufgrund intensiver land- und forstwirtschaftlicher Nutzung weist die Mehrheit der Moorgebiete jedoch hochgradige Schäden auf, durch welche sie in ihrer Funktionalität beeinträchtigt werden. Um die charakteristischen Biotopeigenschaften wiederherzustellen, laufen derzeit zahlreiche Moorschutzprogramme, unter anderem in der deutsch-tschechischen Grenzregion im Osterzgebirge. Damit die Auswirkungen der durchgeführten Schutz- und Renaturierungsmaßnahmen auf die Vegetationsstruktur verfolgt und kontrolliert werden können, erfolgt in dieser Region regelmäßig eine stereoskopische Luftbildinterpretation der Moorflächen. Derartige manuelle Auswertungen sind jedoch mit einem hohen Arbeitsaufwand verbunden, weswegen eine Automatisierung der Prozesse angestrebt wird. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren präsentiert, mit welchem die Vegetationsstrukturen der Moore bei Satzung teilautomatisch klassifiziert werden können. Unter Verwendung von digitalen Luftbildern und einem digitalen Geländemodell lassen sich verschiedene Gras-, Baum- und Bodenarten voneinander trennen und lokalisieren. Für die Unterscheidung der einzelnen Klassen werden sowohl pixel- als auch objektbasierte Merkmale in die Datenanalyse einbezogen. Aufnahmen der Satelliten WorldView-2 und Sentinel-2A wurden ebenfalls auf ihr Auswertepotential hin untersucht, allerdings ohne zufriedenstellende Ergebnisse. Die Automatisierung von Monitoring-Prozessen für Moorschutzgebiete ermöglicht eine Objektivierung des Analyseverfahrens und stellt eine zeit- und kostengünstige Alternative zur stereoskopischen Bildinterpretation dar. / Moorlands are of worldwide importance for nature and climate protection. They serve as a habitat for a variety of plant and animal species, as well as carbon sinks. Most of the moorlands show significant damage from intense agricultural and silvicultural use, affecting the functionality of many. Currently, several moorland protection programs are running to restore the habitats’ characteristic features, such as that in the Czech-German border region in The Eastern Ore Mountains. Using stereoscopic image interpretation, the moorlands in this region are regularly monitored to observe the influence of executed protection and renaturation measures on the local vegetation structures. However, such manual evaluations require high labor costs. Therefore, the automation of this process is sought. The master thesis at hand presents a procedure enabling the semi-automatic classification of vegetation structures in the moorlands nearby Satzung, Germany. Different grass, tree and soil types can be distinguished and localized using digital aerial imagery and a digital terrain model. For the distinction between different object classes, pixel- and object-based features are taken into consideration. Satellite images acquired by WorldView-2 and Sentinel-2A were also tested for their classification suitability, but without satisfactory results. The automation of monitoring processes for protected moorlands facilitates the externalization of the data analysis and represents a time- and cost-efficient alternative to stereoscopic image interpretations.

Neuartige Hybridgarn-Textil-Thermoplaste (HGTT) ermöglichen die automatisierte Fertigung von Faserverbundbauteilen in serienfähigen Taktzeiten. Im Rahmen des Produktionstechnischen Zentrums der TU Dresden (ProZeD) und mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung wurde ein solcher Fertigungsprozess entwickelt und gestaltet. In diesem wird das Bauteil in zwei wesentlichen Schritten aus textiler Rollenware durch einmaliges Erwärmen und Konsolidieren bei gleichzeitiger Formgebung hergestellt. Im ersten Schritt erfolgt der endkonturnahe Zuschnitt, sowie für dickwandigere Bauteile das Übereinanderlegen mehrerer textiler Preforms und deren Fixierung gegen Verrutschen. Für diesen Prozessschritt wurden das Plasmaschneiden als Trennverfahren von HGTT untersucht und ein Abwicklungsmechanismus für die Rollenware sowie ein Greifersystem für das verzugsfreie Handling der Preform entwickelt. Kernstück der technischen Umsetzung ist dabei eine Parallelkinematik, die a) den Plasmabrenner zum Ausschneiden der Preform führt, b) das Handling der Lagen übernimmt und c) durch optische Überwachung der Faserlage die Qualität sichert. Im zweiten Prozessschritt wird in einem angetriebenen Werkzeug das Material durch Heißpressen konsolidiert. Zur Sicherung einer effektiven Temperierung wird beim Werkzeug auf das MELATO-Prinzip zurückgegriffen und dessen mögliche Einsatzbedingungen untersucht. Ziel von EFFEKT ist es, den Prozess zur Serienreife weiter zu entwickeln, d. h. durch Optimierung der Prozessparameter die Taktzeiten zu minimieren, die gleichbleibende Qualität des Fertigteils sicherzustellen sowie ohne Verschnitt und Ausschuss ressourcenschonend zu fertigen.

Ständig steigende Anforderungen an industrielle Anlagen, wie zum Beispiel ein höherer Durchsatz oder mehr Flexibilität, führen zu einer gesteigerten Komplexität dieser Systeme. Zusätzlich verlagert sich immer mehr Funktionalität aus dem Hardware- in den Softwarebereich, so dass dessen Bedeutung stetig zunimmt. Diesem Wandel mit wettbewerbsfähiger Entwicklungszeit zu begegnen, ist eine der wichtigsten Herausforderungen im Automatisierungssektor. Einen Ansatz hierzu stellt die Verwendung modellbasierter Entwicklungsmethoden dar. Während in den frühen Phasen des Entwicklungsprozesses modellbasierte Methoden zunehmend häufiger eingesetzt werden, besteht vor allem in den späteren Entwicklungsphasen sowie in der Phase des Betriebs erheblicher Nachholbedarf. In diesem Beitrag werden zunächst die bereits heute in der Praxis verwendeten Methoden am Beispiel einer komplexen Roboterkinematik vorgestellt. Anschließend wird im Wesentlichen die Phase des Betriebs betrachtet und dargestellt, welche Mehrwerte sich durch die Verwendung so genannter Smart Services auf Basis der bereits vorhandenen physikalischen Simulationsmodelle ergeben.

Die europäische Fertigungsindustrie steht vor großen Veränderungen, die durch die zunehmende Nachfrage der Kunden nach maßgeschneiderten und/oder intelligenten Produkten, Industrie 4.0 Lösungen und Öffnung der Produktionsketten für Newcomer getrieben werden sowie durch die Veränderung hin zu Wertschöpfungsketten, in denen die Rollen von Lieferanten, Herstellern und Einzelhändlern verschwimmen. Diese sich dynamisch wandelnde Umwelt erfordert eine Anpassungsfähigkeit der Mitarbeiter, Fertigungswerkzeuge und Prozesse. Neue IKT-basierte Lösungen erleichtern einen Paradigmenwechsel, der Fabrikarbeiter als zukünftige "Wissensarbeiter" in den intelligenten Fabriken sieht, welcher nicht nur durch die Einführung neuer Technologien in die Fabriken gelingen kann. Arbeitsabläufe müssen umgestaltet werden und neue Ansätze zur kontinuierlichen Weiterentwicklung sind erforderlich. Bei der Verschiebung der Arbeitsaufgaben hin zur Wissensarbeit müssen bei der Anpassung der Arbeitsumgebungen zunehmend die Unterschiede bei den kognitiven Fähigkeiten berücksichtigt werden. Das hier vorgestellte Forschungsprojekt Factory2Fit zielt darauf ab, die menschlich zentrierte Fertigung auf ein neues Niveau zu bringen, indem den Mitarbeitern eine führende Rolle bei der Anpassung und Entwicklung ihrer eigenen Aufgaben zukommt. Das Hauptziel des Projektes ist es, adaptive Automatisierungslösungen zu entwickeln und zu pilotieren, die den Arbeitsablauf verbessern, den Arbeitnehmer dabei unterstützen, seine Kompetenzen zu entwickeln und die Mitarbeiter dazu befähigen, Wissen zu teilen und sich an der Gestaltung ihrer eigenen Arbeit zu beteiligen. Das Projekt Factory2Fit wird von Horizon 2020 (H2020/2014-2020), dem Programm für Forschung und Innovation der Europäischen Union, unter der Zuwendungsvereinbarung Nr. 723277 gefördert.