Research

Research Projects

Prozessgetriebener Augmented Reality Ansatz für Datenunterstützte IntelliGente Interaktion von Menschen mit MAschinen (PARADIGMA) (2019-2021)

Die automatisierte prozessgetriebene Produktionssteuerung und die Unterstützung von Personen in der Produktion durch moderne Augmented Reality (AR) Systeme sind zwei Faktoren, die im Kontext von Industrie 4.0 und Smart Factories eine große Bedeutung besitzen. In der betrieblichen Realität mangelt es jedoch an einer Integration der beiden Komponenten. Intelligente Systeme steuern globale Produktionsprozesse weitgehend autonom, können involvierten Benutzern aber kaum Unterstützung bieten. AR Systeme wiederum können Menschen bei Aktivitäten an einzelnen Maschinen unterstützen, eine Verbindung zum globalen Prozess fehlt hier jedoch. Im Rahmen des Projekts wird ein Ansatz entwickelt, um globale interaktive AR Produktionsprozesse zu steuern. Dies baut auf einer neuartigen AR Prozesssprache auf, die es erlaubt die komplexen Kontextzusammenhänge dieser globalen Prozesse zu modellieren. Auf Basis dessen wird eine neuartige Laufzeitumgebung entwickelt, die mittels intelligenter Algorithmen solche Prozesse automatisiert ausführen und steuern kann und alle beteiligten Benutzer dynamisch im Kontext des globalen Prozesses koordiniert und unterstützt.

Förderprogramms „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Quality ADVisory Infrastructure for Collaborative Engineering (Q-ADVICE) (2009-2012)

Projektziel: Dieses Vorhaben wird anhand von angewandter Forschung neue Perspektiven aufzeigen, wie die Vorteile des Automatisierten Software Engineering (ASE) für Qualitätsmanagement genutzt werden können, und dadurch den Softwareerstellungsprozess in Unternehmen auf ein neues Niveau bringen. Das Ziel dieses Vorhabens ist den Q-ADVICE Ansatz samt Software (Architektur, Infrastruktur) und Methode auszuarbeiten um:

  • durch Verzahnung von Qualitätsmaßnahmen und automatischen Qualitätsregeln in automatisch gesteuerten Prozessabläufen Qualitätsmaßnahmen systematisch und vollständig anzubringen
  • durch automatische Erfassung von Daten und Metriken zur Prozesseffizienz und Qualität Analysen und Auswertungen günstiger durchführen zu können
  • die dynamische und individuelle Anpassung von laufenden Prozessen zu prüfen und Automatisierung an die optimalen Prozessstellen zu bringen

FörderprogrammBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Partner:

  • Institut für Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) der Universität UIm
  • Carl Zeiss Industrielle Messtechnik GmbH (IMT)
  • FNT GmbH (Facility Network Technology)

Mit freundliche Unterstützung von:

  • AristaFlow GmbH
  • microTOOL GmbH
  • Agitar Technologies, Inc.

Prof. Roy Oberhauser

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