Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen steht seit Jahrzehnten weltweit als Synonym für erfolgreiche und zukunftsweisende Forschung auf dem Gebiet der Produktionstechnik. In sechs Forschungsbereichen werden sowohl grundlagenbezogene als auch an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtete Forschungsvorhaben durchgeführt und darüber hinaus praxisgerechte Lösungen zur Rationalisierung der Produktion erarbeitet. Aus der Zielsetzung, den Gesamtbereich der Produktionstechnik in einem Hause zu behandeln, resultiert ein breites Arbeitsgebiet, das sich auf die Unternehmensbereiche Entwicklung und Konstruktion, Qualitätsmanagement, Organisation, Arbeitsvorbereitung, Fertigung und Montage sowie Steuerung und Automatisierung ausrichtet.
Die am Projekt beteiligte Abteilung Automatisierung und Steuerungstechnik beschäftigt sich seit vielen Jahren mit Fragestellungen rund um die Digitalisierung. Ziel der stets sehr nah am industriellen Bedarf orientierten Forschung ist die konsequente Validierung der Forschungsergebnisse unter realen Bedingungen. Die Abteilung ist in drei Gruppen organisiert, Robotik, IoT in Automation und die interdisziplinäre Informationstechnik.
Die zweite am Projekt partizipierende Abteilung ist die Abteilung Maschinendatenanalyse & NC-Technik, welche Kompetenzen aus den Bereichen Antriebstechnik und CAD-CAM-NC Kette mit der Modellbildung von Produktionsanlagen vereint. Das Ziel ist die disziplinübergreifende Entwicklung von Konzepten und Lösungen zur Rückführung und Analyse von Maschinendaten, um eine modellbasierte Optimierung der Maschinenkomponenten und Produktionsprozesse zu ermöglichen.
Im Teilprojekt Datenprozesse für MEnschzentrierte KI-Applikationen (DateME) verfolgt das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen als Hochschulinstitut das Ziel der Weiterentwicklung der Kompetenz im Bereich von Datenprozessen für KI-Applikationen sowie den Aufbau von Expertise im Bereich von Hybrid Intelligenz-Anwendungen in der Produktionstechnik. Insbesondere werden hierbei in den Themenfeldern Fügen und Trennen die Datenprozesse zur KI-basierten Produktionsoptimierung von der Datengenerierung über die gesamte digitale Wertschöpfungskette hinweg betrachtet. In menschzentrierten Applikationen sollen Werker:Innen durch benutzerfreundliche Expertensysteme mit der Datenbasis und der darauf aufbauenden KI interagieren. Zur Untersuchung, Validierung und Verbreitung der Erkenntnisse werden am WZL zwei Demonstratoren aufgebaut.
Gruppenleiter Robotik – Abteilung für Automatisierung und Steuerungstechnik
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Abteilung Maschinendatenanalyse und NC-Technik
Wissenschaftlicher Mitarbeiter – Abteilung für Automatisierung und Steuerungstechnik