Künstliche Intelligenz ist ein Trendthema. Meistens steckt dahinter die eine oder andere Anwendung von Machine Learning. Um gut zu funktionieren, braucht Machine Learning hochwertige Trainingsdaten in ausreichender Menge.
Aber wie erhält man genug Trainingsdaten zu Sonderfällen, Abweichungen und ungewöhnlichen Situationen? Davon liefert der Alltag im Unternehmen nicht genügend. Die Synthese von Trainingsdaten durch CAD-Modelle kann dann eine Alternative sein. Für bildbasierte Qualitätssicherungsverfahren müssen also Bilder generiert werden, die alle möglichen Situationen darstellen. Diese generierten Bilder müssen den real vorkommenden Situationen möglichst nahekommen, um gute Ergebnisse mittels Maschinellen lernen zu gewährleisten. Als Grundlage dafür können CAD-Modelle dienen, angereichert mit Information über die Umgebung und neuen Bildsyntheseverfahren. So können Trainingsdaten generiert werden, die für Produktionsüberwachung, Wartung, Reparatur und Instandhaltung verwendet werden können.
Auch neuartige 3D-Druck-Technologien profitieren von den „erweiterten CAD-Modellen“. Das Seminar geht deshalb auch auf die Möglichkeiten hinsichtlich Multimaterialdrucks und graduelle Materialeigenschaften in Bauteilen ein, die mit solchen CAD-Modellen umgesetzt werden können.
Die Veranstaltung adressiert darüber hinaus neue Möglichkeiten durch AR-gestützte Qualitätssicherungssysteme (AR = Augmented Reality) und Komponenten (Kamerasystem, Tablet PCs, HMDs – „Datenhelme“) und zeigt heutige praktische Anwendungen und zukünftige Möglichkeiten.
Ablauf
- Vorstellung des Fraunhofer IGD
- Vorstellungsrunde der Workshop-Teilnehmenden
- Fachimpuls I: CAD und KI
- Diskussion und Erfahrungsberichte der Teilnehmenden zum Thema
- Mittagspause
- Fachimpuls II: CAD und digitale Produktentwicklung und Produktion
- Diskussion und Erfahrungsberichte der Teilnehmenden zum Thema
- Laborbesichtigung
- Abschlussdiskussion
- Kaffee mit Round Table für Feedback und Fortführungswünsche
Dozenten
- Prof. André Stork, Abteilungsleiter Interaktive Engineering Technologien, Fraunhofer IGD
- Holger Graf, Abteilungsleiter Virtuelle und Erweiterte Realität, Fraunhofer IGD
Lernziele
Die Teilnehmer lernen kennen,
- wann es möglich ist, AR in der Produktion einzusetzen und unter welche Voraussetzungen sich die Anschaffung lohnt,
- welche Möglichkeiten bestehen, Trainingsdaten für Machine Learning zu erzeugen bzw. zu synthetisieren,
- was derzeit die größten Herausforderungen im Multimaterialdruck sind und wo die Stärken in der Praxis liegen.
- welche Rolle Funktional gradierte Materialien spielen.
Zielgruppe
Der Workshop richtet sich in erster Linie an:
- Fachkräfte aus Produkt- und Produktionsentwicklung
- Führungskräfte aus Engineering, Qualitätssicherung und After-Sales
- Angehörige der Unternehmensleitung produzierender KMU
- Fachkräfte von mittelständischen Dienstleistern (z.B. 3D-Druckdienstleister)
Weitere Informationen
Wie erfolgreich AR in der Automobilindustrie für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt wird, können Sie hier erfahren: