Leistungszentrum Engineering Automation

Innovationen schneller und effizienter vorantreiben, Engineering revolutionieren: Ostwestfalen-Lippe positioniert sich als Spitzenstandort für die Automatisierung im Engineering. Mit dem neuen Leistungszentrum Engineering Automation entsteht eine Anlaufstelle für Unternehmen, die Künstliche Intelligenz (KI) gezielt in der Produktentwicklung nutzen wollen, um Entwicklungszeiten drastisch zu verkürzen, die Produktivität zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Der Durchbruch der generativen KI hat die Grenzen des Möglichen verschoben. Insbesondere die enge Verzahnung von KI und Engineering verspricht nicht nur erhebliche Effizienzgewinne, sondern eröffnet völlig neue Möglichkeiten für das Produktdesign und die Entwicklung. Unternehmen können dadurch ihre Innovationszyklen erheblich verkürzen und schneller mit neuen Produkten auf den Markt treten.

Diese Potenziale treffen auf drängende Herausforderungen: Die wachsende Komplexität in der Entwicklung, der Fachkräftemangel und der hohe globale Wettbewerbsdruck setzen Unternehmen unter Zugzwang. Besonders der Mittelstand muss seine Produktivität steigern, Innovationskraft bewahren und gleichzeitig die Markteinführung neuer Produkte deutlich beschleunigen. Ein entscheidender Bedarf besteht in der Automatisierung von Entwicklungsprozessen, um manuelle Tätigkeiten zu reduzieren, Qualitätsstandards zu gewährleisten und Entwicklungszeiten zu verkürzen. Die Nachfrage nach KI-basierten Lösungen – insbesondere solchen, die generative KI nutzen – steigt dynamisch, da Unternehmen zunehmend deren Potenzial für Effizienzsteigerung und Innovation erkennen.

Unser Ansatz und die Partner des Leistungszentrum (LZ) Engineering Automation

Im Leistungszentrum Engineering Automation greifen die Fraunhofer-Institute in OWL (IOSB-INA in Lemgo und IEM in Paderborn) den Technologie-Push im Bereich der Künstlichen Intelligenz auf, um gemeinsam mit den Forschungseinrichtungen der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe, der Hochschule Bielefeld, der Universität Bielefeld und der Universität Paderborn sowie Unternehmen in der Region und darüber hinaus fortschrittliche KI-Lösungen für die Produktentwicklung und industrielle Produktionstechnik zu realisieren. Als Leuchtturm und Plattform setzt das Zentrum gezielt auf die Automatisierung von Entwicklungsprozessen, um Prozesskompetenz, Geschwindigkeit und Effizienz signifikant zu steigern.

KI zur Diagnose und Optimierung industrieller Netzwerke

Bei Fraunhofer IOSB-INA werden neue Network Engineering-Lösungen entwickelt mit denen industrielle Netzwerke effizient geplant und diagnostiziert werden können. Dazu werden insbesondere KI-Methoden erforscht und optimiert, die dem Netzwerkingenieur oder IT-Administrator die Arbeit erleichtern.
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Flexibilität und Sicherheit vereinen

Safety-Engineering ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Identifikation, Analyse und Minimierung von Risiken befasst, die die Sicherheit von Systemen, Produkten oder Prozessen betreffen. Ziel ist es, Unfälle zu verhindern und die Sicherheit von Menschen, Umwelt und Eigentum zu gewährleisten. Es umfasst die Anwendung von Methoden und Techniken, um potenzielle Gefahren zu erkennen und geeignete Maßnahmen zur Risikominderung zu entwickeln. Das Fraunhofer IOSB-INA entwickelt Engineering-Softwarebausteine mit denen eine digital-unterstützte Risikobewertung möglich wird oder entwickelt intelligente Sensorsysteme für dynamische Sicherheitseinrichtungen zur Realisierung von smartSafety bzw. adaptiver Sicherheit.
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Einsatz von KI zur effizienteren Entwicklung von Hardware und Elektronik, um schneller Marktreife zu erlangen

Eingebettete Systeme sind eine entscheidende Komponente zur Umsetzung moderner Applikationen. In der Industrie ermöglichen sie eine kosteneffektive Lösung für die Implementierung von Echtzeitanwendungen. Sie werden in Maschinensteuerungen, Sensorik, Aktorik und anderen Komponenten eingesetzt, um Produktionsprozesse effizienter und sicherer zu gestalten.
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Generative KI für schnelle Softwareentwicklung 

Zunehmender Fachkräftemangel und der Bedarf an profitablen, skalierbaren Lösungen lässt generative KI auch im Bereich der Automatisierungstechnik in den Fokus rücken. Zusammen mit Phoenix Contact hat das Fraunhofer IOSB-INA ein lokales Sprachmodell für die Generierung von strukturiertem Text (ST) nach IEC 61131-3 trainiert. In einem weiteren Use Case wurde ein KI-Assistent, spezifisch für die Bedienung von Engineering Software entwickelt. Diese Beispiele zeigen Potentiale auf, die durch den Einsatz von Sprachmodellen im Umfeld der SPS-Programmierung bereits jetzt greifbar sind.
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Adaptive Anlagenüberwachung mit COMETH

Gerade bei großen, ungelabelten Datenmengen ist die Vorbereitung für intelligente Algorithmen mit hohem Aufwand verbunden. Mit wechselnden Rahmenbedingungen und oft unzureichenden Daten stellt sich die Frage, wie man Ausfälle vermeiden und frühzeitig Anomalien erkennen kann.
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Aufbessern einer geringen Datenbasis mit Hilfe von KI

In industriellen Produktionsanlagen ermöglicht KI eine vorausschauende Wartung oder Steuerung und Optimierung von Produktionsabläufen. Eine wesentliche Herausforderung liegt darin, die großen Datenmengen bereitzustellen, die für das Anlernen von Prozessmodellen erforderlich sind. SyDaPro hat sich deshalb der Erzeugung synthetischer Produktionsdaten gewidmet, basierend auf stochastischen Modellen und Deep-Learning-Verfahren. So konnte die Verfügbarkeit von Trainingsdaten gesteigert werden, was eine datenbasierte Optimierung von Produktionsprozessen und die Vermeidung von Anomalien ermöglichte.
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Mit KI das Engineering und Management von Digitalen Zwillingen vereinfachen

KI kann das Engineering und Management von Digitalen Zwillingen wesentlich vereinfachen und effektiver gestalten. Daten werden KI-gestützt automatisch aus vorhandenen Systemen in die standardisierten Modelle der Verwaltungsschale (Asset Administration Shell) überführt. So können regulatorische Anforderungen, wie z.B. der Digitale Produktpass (Digital Product Passport), schnell erfüllt und die heute notwendigen sehr hohen manuellen Engineering-Aufwände massiv reduziert werden. Darüber hinaus ermöglicht KI die effiziente und akkurate Modellierung und Simulation des Verhaltens und der Interaktion von Assets. Optimierungspotenzial wird so um ein vielfaches schneller identifiziert und gehoben. 
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