Nutzen Sie das Know-How unserer Fachgebiete!
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Fertigungstechnik
Die Fertigungstechnik ist eine Säule des Maschinenbaus. Das Fachgebiet beschäftigt sich mit dem Fügen von v.a. Metallen und betrachtet dabei unterschiedliche Prozesse und deren Auswirkungen auf die Eigenschaften der Verbindungen. Die Schwerpunkte liegen derzeit beim Pressschweißen sowie ferner bei der Lasermaterialbearbeitung, der Lichtbogentechnik sowie der Zerspanung. Grundvoraussetzung zur Akzeptanz neuer Prozesse ist eine ausreichende Prozessqualität. Um diese zu gewährleisten, setzt das Fachgebiet Fertigungstechnik seit einigen Jahren auf die Anwendung von Werkzeugen und Methoden der künstlichen Intelligenz. Aber auch Verschmutzungen auf Blechen beim Rührreibpunktschweißen oder Unregelmäßigkeiten beim Laserstrahlschweißen können bereits mittels KI detektiert werden. Leiter des Fachgebiets ist Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Jean Pierre Bergmann.
Gleichzeitig beherbergt das Fachgebiet auch die Geschäftsstelle von ProKI-Ilmenau zur internen Koordinierung der Aktivitäten aller beteiligten Fachgebiete sowie zur Zusammenarbeit innerhalb des Demonstrations- und Transferzentrums im Netzwerk ProKI-Netz. Geschäftsführer von ProKI-Ilmenau ist Dr. Sebastian Gerth.
Kunststofftechnik
Kunststofftechnik ist eine Disziplin, die sich aus der Schnittmenge von Maschinen-/ Verfahrens- und Prozess-, Anwendungs- und Werkstofftechnik ergibt und dem Maschinenbau zuzuordnen ist. Das Fachgebiet beschäftigt sich mit der Werkstoff- und Verarbeitungstechnik von Kunststoffen sowie deren Anwendung und Gestaltung als Formteile und Strukturbauteile. In der Verarbeitungstechnik wird der Einsatz von KI zur Erkennung von Fehlerbildern und Regelung von Verarbeitungsprozessen für eine gleichbleibende Produktqualität und eine Minimierung von Fehlteilen betrachtet. Für das Fügen von Kunststoffen durch Urformen (An- und Umspritzen von Einlegern z.B. zur Funktionalisierung faserverstärkter Thermoplaste mit Metallinserts), Fügen durch Kaschieren (Mehrschichtverbunde) und Kleben hybrider Materialkombinationen (Duroplaste, Thermoplaste, Metalle) wird KI eingesetzt, um effiziente, großserientaugliche und flexible Verarbeitungsprozesse zu schaffen, die auf Schwankungen reagieren und Bauteile bei minimalem Ausschuss fertigen. Leiter des Fachgebiets ist Univ.-Prof. Dr. Florian Puch.
Innovationsmanagement
Das Fachgebiet Innovationsmanagement beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit der Adoption von neuen Technologien und Innovationen im Arbeits- und im Konsumentenumfeld. Beispielsweise wurde Algorithmus-Aversion im Kontext von Innovationsentscheidungen untersucht und erforscht, wie KI als Entscheidungsträger bei Managemententscheidungen eingesetzt werden kann oder wie Entscheidungsgremien mit KI in verschiedenen Gruppenkonstellationen zusammenarbeiten. Es werden verschiedene Methoden genutzt, um die Adoptionsbereitschaft bzw. Aversion gegen digitale Technologien, wie z.B. künstlichen Intelligenzen, zu messen. Anschließend können geeignete Gegenmaßnahmen ausgearbeitet werden, um ein vertrauensvolles Arbeitsverhältnis zwischen Mensch und Maschine herzustellen. Leiterin des Fachgebiets ist Jun.-Prof. Dr. Elena Freisinger.
Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung
Der Schwerpunkt des Fachgebietes im Bereich Fügen ist die Signalverarbeitung in Fügeprozessen. Zahlreiche Arbeiten wurden bereits durchgeführt, etwa zu systemtechnischen Entwürfen und der Analyse bildgebender Systeme, zu multispektralen Kamerasystemen und Sensoren, zur 2D/3D-Bildverarbeitung oder auch zur hardwarenahe Entwicklung und Programmierung / Embedded Bildaufnahmesysteme mit Bildvorverarbeitung. Die Anwendungsfelder sind vielfältig und fokussieren sich insbesondere auf die industrielle Fertigung, Medizin und Robotik, aber auch auf Recycling und Naturstoffsortierung. Beantwortet werden methodische Fragen der multidimensionalen / multispektralen Datenerfassung und der multimodalen Datenverarbeitung und -analyse sowie zum Einsatz von KI-Verfahren und Maschinellem Lernen mit klassischen und neuronalen Ansätzen. Dafür steht ein umfangreicher Fundus an Bildverarbeitungs- und Sensorsystemen sowie Rechnerausstattung zur Verfügung. Das Fachgebiet wird geleitet von Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Gunther Notni.
Data-intensive Systems and Visualization Group
Das Fachgebiet hat in den letzten mehr als 15 Jahren umfangreiche Kompetenzen in den Bereichen Machine Learning, Software und Safety Engineering und Data Mining aufgebaut. Darüber hinaus wurden und werden zahlreiche Industriekooperationen erfolgreich durchgeführt und es bestehen intensive internationale Kollaborationen mit Wissenschaftlern im Bereich Software Engineering, Data Mining und Mustererkennung. Aufgrund der Erfahrungen zum Thema Parallel Computing wurde das Fachgebiet zum Nvidia GPU Education Center sowie Official Amazon AWS Educate Collaborator ernannt. Das Fachgebiet leitet Univ.-Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder.
