AutoOPP 2.0

Automatische Erkennung des Arbeitsplanes anhand von Konstruktionsdaten

Motivation

Bedeutende Industriezweige wie der Maschinen- und der Automobil- und Fahrzeugbau bilden eine der größten Industriesparten Deutschlands. Bei ihnen bilden Unternehmen stellen technische Bauteile selbst her oder lassen diese anhand von Konstruktionsdaten durch Zulieferer fertigen. Die jeweils günstigste Herstellung hängt dabei maßgeblich von der Konstruktion, Gestaltung, möglichen Fertigungsverfahren sowie von der Stückzahl ab. Das Marktwissen der Akteure, welcher Betrieb welches Bauteil mit welchen Verfahren zu welchem Preis fertigen kann, ist in der Regel unvollständig. Zu ermitteln, wie und damit auch wann welcher Betrieb ein Bauteil am Markt am kostensgünstigsten herstellen würde, ist bisher noch sehr aufwändig.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Verbundvorhabens AutoOPP 2.0 ist, eine KI-Methodik zu entwickeln, mit der sich aus 2D- und 3D-Konstruktionsdaten von Bauteilen jeweils die kommenden Fertigungsverfahren sowie kostengünstige Arbeitspläne automatisiert ableitens lassen. Dabei sollen die einzelnen Fertigungsschritte, die Einbringung und das Zusammenwirken von Fertigungsteilen in Baugruppen sowie weiteren, jeweilig Stückzahlen berücksichtigt werden. Um die Modellqualität zu verbessern, werden Methoden des Active Learning eingebunden.

Innovationen und Perspektiven

AutoOPP 2.0 zielt darauf ab, wissens-intensive Prozesse durch KI-Methoden in wichtigen Industriezweigen zu automatisieren und Grundlagen für intelligente Lösungen zu schaffen, die Fertigungstechnologien und den technischen Einkauf unterstützen. Die Projektergebnisse sollen in eine B2B-Plattform integriert sowie durch eine breite wissenschaftliche Dissemination begleitet werden. So kann z. B. der Aufwand des Einkaufs bei Make-or-Buy-Entscheidungen deutlich gemindert und für Fertigungsbetriebe die Möglichkeit eingehender Auftragsanfragen eröffnet werden. In wichtigen aber kleineteiligen Industriezweigen leisten die Ergebnisse einen wesentlichen, mehrdimensionalen Mehrwert, was sich gesamtwirtschaftlich hinsichtlich einer höheren Effizienz positiv auswirkt.

Projektinformation

Projektleitung

Easy2Parts GmbH
Ulrichsbergerstr. 17
94469 Deggendorf

Volumen

0,42 Mio. € inkl. PP

Laufzeit

03/2023 – 04/2025

Projektpartnerinnen und -partner

THD - Technische Hochschule Deggendorf