Bild Produktion WZL Winandy Feintool

In einer globalisierten und vernetzten Wirtschaftswelt sind Produktionsunterbrechungen inklusive der Unterbrechung von Lieferketten seit vielen Jahren das führende Geschäftsrisiko.

Die Fähigkeit eines Unternehmens, sich permanent an interne und externe Veränderungen und Störungen anzupassen, ist die „Suche nach Resilienz“. Verstärkt durch einen erheblichen Komplexitätszuwachs in der Produktion durch Industrie 4.0, wird somit das Resilienz-Management zu einem unabdingbaren Erfolgsfaktor für Produktionsunternehmen.

Das Projekt SPAICER entwickelt ein datengetriebenes Ökosystem auf der Basis lebenslanger, kollaborativer und niederschwelliger Smarter Resilienz-Services durch Einsatz führender KI-Technologien und Industrie 4.0 Standards mit dem Ziel, Störungen vorherzusehen (Antizipation) und Produktionsplanungen jederzeit an aktive Störungen optimiert anzupassen (Reaktion).

News

Ziele und Umsetzung

Produktion Spaicer WZL Kaufmann und Eden

Störungen sind in der Produktion allgegenwärtig. Sie betreffen die Versorgung mit Werkstoffen unzureichender Qualität, das Austreten von Schmierstoffleitungen, Schäden an Maschinen oder Werkzeugen, Stromausfälle oder Überlastung und Krankheiten von Mitarbeitern. Dabei können Störungen vorhersehbar und unvorhersehbar sein. Oft wirken Störungen von extern auf ein Unternehmen ein, wie z.B. systematische Marktveränderungen in Form von innovativen Technologien (z.B. gemeinsame Produktionslinien oder 3D-Druck), Veränderungen von Nachfrageverhalten und Lieferketten oder abrupte Veränderungen im politischen oder finanziellen Systemen. Darüber hinaus können Veränderungen auch von innen kommen, d.h. den Produkten und der Produktion selbst, wie z.B. deren Qualität, Markenbildung und Fertigungs(in)effizienz. Hinzu kommen Veränderungen in der politischen Regulierung, dem Arbeitsmarkt und dem Umfeld. Die Fähigkeit eines Unternehmens, sich permanent an große, interne und externe Veränderungen und Störungen in komplexen, sich schnell verändernden Produktionsnetzwerken anzupassen, wird die „Suche nach Resilienz“ genannt.

Um die Resilienz einzelner Produktionsunternehmen oder ganzer Produktionssysteme zu erhöhen, müssen Störpotentiale und Trends im Markt, Netzwerk und Unternehmen frühzeitig erkannt, auf akute Störungen optimal reagiert und aus diesen gelernt werden. Somit ist die Resilienzfähigkeit unmittelbar entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Unternehmen, welche über keine ausreichende Resilienz verfügen, erleiden erhebliche Wettbewerbsnachteile. Je geringer die Effekte von Störungen auf die Produktion sind, desto höher ist die Resilienz eines Unternehmens. Bedingt durch einen erheblichen Komplexitätszuwachs in der Produktion durch Industrie 4.0 wird Resilienzoptimierung und Resilienz-Management zu einem unabdingbaren Erfolgsfaktor in Produktionsunternehmen. 

Ziel des Forschungsprojekts SPAICER ist die Entwicklung eines Rahmenmodells und niedrigschwelliger, kollaborativer Smarter Resilienz-Services zur Unterstützung eines KI-basierten Resilienz-Management für Produktionsunternehmen in Produktionssystemen. Dadurch können Unternehmen Störungen frühzeitig antizipieren und auf eingetretene Störungen reagieren, um Produktionsplanungen passend zu optimieren. Kern von SPAICER ist ein agentenbasierter, modularer und offener Ansatz zur Entwicklung Smarter Resilienz-Services, welche basierend auf führenden KI-Technologien und Industrie 4.0Standards in ein Ökosystem zum Austausch von Daten, Software und Modellen eingebettet sind. 

Lösungsansatz:  

In SPAICER werden KI-Technologien in Smarte Resilienz-Services (SRS) mit eindeutigem Nutzenversprechen überführt, in Produktionsumgebungen integriert und miteinander vernetzt. Um die Wiederverwendbarkeit von SRS und den Austausch mit Partnern (SRS-Ökosysteme) zu sichern, werden Plattformen entsprechend verschiedener „Industrie 4.0“-Standards auf bestehenden Basisplattformen entwickelt und betrieben. Zur Erreichung dieses Ziels sind (1) Methoden des Maschinellen Lernens (ML) besonders geeignet, um aus Daten Prognosen und Handlungsempfehlungen abzuleiten sowie (2) formale Planungs- und Inferenzmethoden (PI), um strukturiertes Wissen kontrolliert einzusetzen. Die Verbindung dieser beiden Welten gehört zu den aktivsten Bereichen der KI-Forschung. Da Änderungen an Produktionsplanungen weitreichende, unternehmerische Auswirkungen haben, müssen diese in kollaborativen Umgebungen zusammen mit Produktionsexperten und Entscheidern interaktiv über natürlichsprachliche Schnittstellen erarbeitet werden (Explainable AI). Auf Architekturebene sollen in SPAICER hybride KI-orientierte Architekturen untersucht werden, welche SRS entsprechend ihrer Leistungsfähigkeit und Datenschutzanforderungen optimiert auf Edge Devices (u. a. Produktionsmaschinen) und auf Cloud-Umgebungen verteilen. 

Fallbeispiele

Produktion WZL Winandy RotterBruch Gelb

Fallbeispiel 1 „Selbstoptimierung“

Beim industriellen Feinschneiden kommt es durch Schwankungen im Werkstoff zu erhöhtem Werkzeugverschleiß, der sich bisher nicht zuverlässig prognostizieren lässt. Setzt der Werkzeugverschleiß früher ein, als geplant, kann es zum Werkzeugbruch kommen. Während des Austauschprozesses, steht die Produktion still. Bei einem deutschen Mittelständler werden dabei Kosten von bis zu 500.000 € pro Stunde verursacht. SPAICER befähigt Produktionsunternehmern auf derartige Störungen in Echtzeit zu reagieren und diese, sowie nachfolgende Turbulenzen einzudämmen, z. B. durch die Klassifikation von Störungen und Empfehlung passender Maßnahmen, die multivariate Analyse von Produktionsparametern/KPIs und dahingehende Optimierung (z. B. quantitative Beschreibung der Fitness eines korrodierenden Bauteils bzw. des Werkzeugverschleißes (Health KPI)). Dadurch wird die Stabilisierung und Optimierung betroffener Systeme, sowie der lokalen Restrukturierung von Produktionsabläufen und Personaleinsatz effizienter erreicht.

Fallbeispiel 2 „Optimierung Produktionsplanung“

Industrielle Spezialgläser bestehen aus verschiedenen Komponenten, die in Summe einen Großteil des Periodensystems abbilden. Die Rohstoffe müssen Anforderungen, wie z. B. Reinheitsgrad, erfüllen. Insbesondere werden ganz bestimmte Rohstoffe mit hohen Reinheiten für optische Anwendungen benötigt, wie bspw. seltene Erden (u. a. Lanthan). Eine Glasschmelzwanne (Temperaturen >> 1000 °C) kann nicht temporär abgeschaltet werden. Daher spielt die Versorgungssicherheit mit Rohstoffen eine entscheidende Rolle. Durch wetterbedingte Einschränkungen z. B. bei der Flussschifffahrt kann sich die Versorgung mit Rohstoffen drastisch verschlechtern. Lieferkettenunterbrechnungen führen zu Umsatzverlusten und belasten das Kundenverhältnis belastet. Auf Grundlage prognostizierter Pegelstände, Temperaturentwicklungen und der Verarbeitung weiterer Signale wie Urlaubszeiten, Trends der Logistikbranche optimiert SPAICER die Produktionsplanung durch Stabilisierung der Lieferkette (bspw. durch frühzeitige, alternative Logistikplanung über Straßen, Schienen und Wasserwege, sowie die Anfrage von Ersatzlieferanten der benötigten Rohstoffe).

Fallbeispiel 3 „Wissenstransfer“

Die Fertigungskosten für ein Werkzeug zur Produktion eines Feinschneidbauteils können mehrere 100.000 € betragen. Verschleiß am Werkzeug oder anderen Aktivelementen beeinflusst die Produktqualität direkt, wodurch eine regelmäßige Wartung der Werkzeuge und Aktivelemente notwendig ist. Gleichzeitig ist ein Wartungsstillstand mit immensen Material- und Personalkosten verbunden. Um solche Störfälle und Kosten zu vermeiden, werden Werkzeuge sehr früh gereinigt, gewartet oder ausgetauscht, woraus wiederum erhebliche Mehrkosten entstehen. SPAICER befähigt den Produzenten den optimalen Zeitpunkt und Prozess für Reinigung bzw. Wartung seiner Werkzeuge zu prognostizieren (i.S. einer vorausschauenden Wartung) und das gewonnene Wissen auf andere Produktionslinien, Standorte oder Produzenten (anderer Branchen) zu übertragen (Wissenstransfer). Basierend auf relevanten Asset- und Prozess-Merkmalen kann ein Wissenstransfer zwischen Standorten und Produktionsunternehmen ggf. unterschiedlicher Branchen, z. B. metallverarbeitende Industrie, Glasproduktion und Kunststoffproduktion, erfolgen.

Fallbeispiel 4 „Proaktive Transformation“

Ein Automobilzulieferer entwickelt Präzisionsprodukte für PKW- und LKW-Motoren. Er nutzt just-in-time Zulieferung von Teilen, bei minimalem Lagerbestand. Politische Konflikte und damit einhergehend Handelsbarrieren, sowie eine künstliche Verknappung benötigter Rohstoffe durch Spekulationen, führen zu sinkenden Kapazitäten in der Verarbeitung von Roheisen und Ausfällen von Zulieferern. Resultierender Stillstand der Montagelinien ergibt einen Produktionsrückgang um 30 %. Nach dem Konflikt dauert es drei Monate, bis der Normalzustand wiederhergestellt ist. SPAICER antizipiert die Auswirkungen politischer Konflikte auf die Produktion und gibt Empfehlungen für eine optimierte Produktionsplanung. Dafür werden externe Datenquellen (z. B. Trendanalysen für Rohstoffpreise, Sentiment-Analyse bei politischen Beiträgen) kontinuierlich analysiert. Signifikante Störungen mit klaren zukünftigen Geschäftseffekten, wie dem Ausfall von Zulieferern, werden vorhergesagt (z. B. „Impact“-Analyse). Der Entscheider kann Handlungsempfehlungen der SRS hinterfragen und Hinweise auf veränderte Analysen geben, die in nachfolgenden Analyseschritten berücksichtigt werden. Mögliche Handlungsoptionen sind die Erweiterung des Lieferantennetzwerks, Auftragsvolumenoptimierung, Verteilung der Produktion auf mehr Standorte, Anpassung der Lagerbestände und Überarbeitung von Motorkomponenten (modellübergreifend). Dadurch steigt die Resilienz gegen wiederkehrende Störungen, aber auch ungewöhnliche Störungen mit großer Bedeutung („schwarze Schwäne“).

Förderung


Förderung
durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (Förderkennzeichen 01MK19033)

Förderung im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs „Künstliche Intelligenz als Treiber für volkswirtschaftlich relevante Ökosysteme“.

Projektträger
Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR-PT) Projektträger | Gesellschaft, Innovation, Technologie | Informationstechnologien/
Elektromobilität

Volumen
10,4 Mio. €

Laufzeit
01.04.20 – 31.03.23

Konsortium

Partner werden

An SPAICER sind neben dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), welches als Koordinator agiert, das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) an der RWTH Aachen, die Universität Freiburg, die Technische Universität Darmstadt, das Institut für Technologie- und Innovationsmanagement der RWTH Aachen, die Otto Beisheim School of Management (WHU), deZemFeintool, SAP, SCHOTT, SCHAEFFLER, SEITEC, SENSEERING und Waelzholz beteiligt.  

Der Bereich Smart Service Engineering am DFKI erforscht und entwickelt unter der Leitung von Prof. Wolfgang Maaß KI-basierte Dienste im Produktions- und Fertigungsbereich. Im Vordergrund stehen vor allem verteilte Smart Services, die auf Basis von Edge AI Technologien entwickelt werden. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbH wurde 1988 als gemeinnützige Public-Private Partnership (PPP) gegründet. Es unterhält Standorte in Kaiserslautern, Saarbrücken, Bremen, Osnabrück, Oldenburg, ein Projektbüro in Berlin und eine Außenstelle in St. Wendel. Das DFKI ist auf dem Gebiet innovativer Softwaretechnologien auf der Basis von Methoden der Künstlichen Intelligenz die führende wirtschaftsnahe Forschungseinrichtung Deutschlands.

Smart Service Engineering am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen steht weltweit seit mehr als 100 Jahren für zukunftsweisende Forschung und erfolgreiche Innovationen auf dem Gebiet der Produktionstechnik. Unter der Leitung der vier Professoren Christian Brecher, Thomas Bergs, Robert Schmitt und Günther Schuh forscht das WZL in sechs Bereichen – Fertigungstechnik, Werkzeugmaschinen, Produktionssystematik, Getriebetechnik, Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement – an der zukunftsgerechten Gestaltung der Produktion in Hochlohnländern. Zusammen mit Industriepartnern verschiedener Branchen erarbeitet das WZL in öffentlich geförderten wie auch bilateralen Projekten Lösungen für vielfältige Themenstellungen aus der Produktion. Diese Aktivitäten werden auf dem RWTH Aachen Campus im Cluster Produktionstechnik verstetigt.

Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen

Das Institut für Technologie- und Innovationsmanagement (TIME) an der RWTH Aachen forscht zum Themenfeld Technologie- und Innovationsmanagement aus einer strategischen, verhaltens- und computational Perspektive. Unter der Leitung von Prof. Frank Piller sind im vergangenen Jahrzehnt umfangreiche Forschungsarbeiten in den Themenschwerpunkten Open Innovation, Ko-Kreation und Einbezug von Kunden in den Innovationsprozess, Innovationskultur, Geschäftsmodellentwicklung und kundenorientierte Wertschöpfung durchgeführt worden. Das Institut ist integraler Teil der TIME Research Area an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der RWTH Aachen.

Institut für Technologie- und Innovationsmanagement (TIME)
Logo Senseering

Die senseering GmbH (SE) ist ein für das industrielle Produktionsumfeld gegründetes KI und DLT-Startup. SE realisiert Industrial Internet of Things-Plattformen mit Schwerpunkten auf industriellen Güter, Produktionsanlagen, Prozesstechnologien und Logistik. Mithilfe hybrider Edge- und Cloud-Computing-Ansätzen werden mittels (Un-)-Supervised Learning, Data Mining und Machine Learning Methoden versteckte Muster in industriellen Prozessdaten entdeckt und in echtzeitgeregelte Prozesse KI-basiert zurückgespielt. Die Kompetenz von SE liegt insbesondere in der Digitalisierung industrieller Produktionsanlagen (Operational Technology, OT), im Schlagen der Brücke zwischen dem Domänenwissen OT und IT (Vernetzen) sowie in der Erarbeitung digitaler Geschäftsmodelle nach dem Null-Grenzkosten-Prinzip. Ergänzend werden durch einen Blockchain-basierten Datenmarktplatz, über welchen Zulieferer, Teilnehmer und Kunden fälschungssicher und verschlüsselt Daten austauschen sowie KI- Microservices beauftragen oder in Anspruch nehmen können, die Effektivität produzierender Wertschöpfungsnetzwerke auf ein neues Maß gesteigert. Damit ergänzen sich das DFKI und SE in besonderem Maße.

senseering GmbH (SE)

Die WHU – Otto Beisheim School of Management gehört zu den besten deutschen Business Schools und genießt sowohl national als auch international hohes Ansehen. 1984 auf Initiative der Industrie- und Handelskammer Koblenz als Hochschule „von der Wirtschaft für die Wirtschaft“ gegründet, ist die WHU zu einem Vorbild für zukunftsorientierte Forschung und Lehre auf dem Gebiet der Betriebswirtschaft geworden. Mit dem Kühne-Institut für Logistikmanagement unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Spinler werden die Bereiche der Nachhaltigkeit und des Risikomanagements in Lieferantenketten und Logistiknetzwerken erforscht. Im Kontext der Nachhaltigkeit werden u.a. Strategien zu Reduktion von CO2-Esmissionen entwickelt und quantitativ unter Einbezug der Realoptionsmethodik bewertet. Hierzu gehören Flottenmodernisierung, Handel von Emissionzertifikaten und insbesondere Redesign des Supply Chain Netzwerkes. Die WHU steht für „Excellence in Management Education“ und stellt sich diesem Anspruch in Lehre, Forschung und Praxis. Davon zeugen der berufliche Erfolg der Absolventen, die Forschungsergebnisse der Fakultäten und der gewinnbringende Austausch mit Partnern aus der Wirtschaft.

WHU – Otto Beisheim School of Management

Die Arbeitsgruppe für Grundlagen der Künstilichen Intelligenz (GKI) am Institut für Informatik der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (UniFr) zeichnet sich durch langjährige Erfahrung mit Planungstechnologien aus. Dabei steht sowohl die Theoretische Forschung, als auch die Anwendung von Planungstechnologien auf in der Praxis relevante Probleme im Vordergrund, unter anderem in den Bereichen Logistik und Robotik (in jüngerer Zeit z.B. im Rahmen des kooperativen BMBF-Projekts KARIS PRO sowie im Rahmen des DFG-Exzellenzclusters BrainLinks-Braintools und der DFG HYBRIS-Forschergruppe).

Institut für Informatik der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg (UniFr)

Die TU Darmstadt (TuDa) bringt im Projekt die Kompetenz im Bereich Künstliche Intelligentz und Maschinelles Lernen ein. Sie ist eine der führenden Technischen Universitäten in Deutschland. Herr Prof. Dr. Kersting leitet das Fachgebiet (Lehrstuhl) Machinelles Lernen an der TU Darmstadt und gehört in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zu den weltweit führenden Forschern und wurde für seine Leistungen zum European Association for Artificial Intelligence (EurAI) Fellow ernannt und u.A. durch mehrere Best Paper Awards (TPM 2019, AIIDE2015m ECML 2006), den EurAI Dissertationspreis für die beste KI Dissertation in Europa und eine Fraunhofer ATTRACT Fellowship ausgezeichnet. Er ist (Mit)Herausgeber viele Flagship Journale der KI und des Maschinellen Lernens (AIJ, JAIR, MLJ, DAMI, Frontiers in Big Data) und leitete wichtige Konferenzen wie z.B. die ECML PKDD und die UAI.. Herr Prof. Dr. Kersting ist darüber hinaus Mitglied der BMBF-Plattform „Lernende Systeme“ und Initiator in der Initiative Artifical Intelligence at TU Darmstadt (AIDA). Der Fachbereich “Maschinelles Lernen” hat umfassende Erfahrungen in Projekten. Herr Prof. Kersting war an den IST FET Projekten APRIL I&II, dem EU FP7 FIRST-MM Projekt, 2 BMBF Projekten, drei DFG-Projekten (im SPP 1527 bzw. im SFB 876) und an einem GIF Projekt beteiligt und leitete die Fraunhofer ATTRACT Gruppe STREAM. Außerdem befinden sich mehrere Anträge (BMBF und LOEWE-Schwerpunkt) im Bereich Explanable Machine Learning und zu einem BMBF Kompetenzzentrum für die Arbeitsforschung im Bereich des Cooperative Machine Learning aktuell in der Begutachtung. Herr Prof. Dr. Kersting wird SPAICER durch seine besondere Expertise in den Bereichen des statistischen, relationalen und des erklärenden, interaktiven Lernens unterstützen.

Die TU Darmstadt (TuDa)

Die SAP SE wurde 1972 gegründet und ist ein globales Unternehmen mit Sitz in Walldorf. Sie firmiert unter SAP SE. Die SAP ist Marktführer für Unternehmenssoftware und der führende Anbieter von Analysesoftware und Lösungen für Business Intelligence. Weltweit laufen mehr als 77% aller Transaktionsumsätze über ein SAP-System. Mit über 425.000 Kunden in mehr als 180 Ländern ist der SAP-Konzern weltweit präsent und beschäftigt über 96.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, davon rund 18.500 in Deutschland. SAP entwickelt Innovationen, die nicht nur Kunden bei der Optimierung der Optimierung ihrer Arbeitsabläufe helfen, sondern durch ihre integrierte Strategie auch das Leben von Menschen auf der ganzen Welt verbessern. SAP ermöglicht es ihren Kunden, die Welt wirtschaftlich, ökologisch und gesellschaftlich positiv zu beeinflussen.

SAP SE

Die SEITEC GmbH entwickelt und liefert seit über 20 Jahren komplette Lösungen für die Industrieautomation. Im Kontext von Industrie 4.0 bietet sie Lösungen für die digitale Transformation von Komponenten, Maschinen oder ganzen Produktionslinien. Sie entwickeln gemeinsam mit ihren Kunden deren neuen digitalen Geschäftsmodelle basierend auf führenden iIoT Plattformen wie der Siemens MindSphere. Dabei beginnt die SEITEC GmbH mit geeigneten Beratungskonzepten, entwickelt erste Minimum Viable Products (MVP) und begleitet den Kunden bis zur kompletten iIoT Applikation. Schließlich bietet sie ihren Kunden auch den kompletten Service für den Betrieb der Applikationen auf der iIoT Plattform. Die SEITEC GmbH ist SIEMENS MindSphere Gold Partner und mit ihrem IoT Spin-Off seioTec GmbH Mitglied in der Mindsphere World e.V. als unabhängige Nutzervereinigung für neue IoT Geschäftsmodelle.

SEITEC GmbH

Die deZem GmbH entwickelt und vertreibt seit 2003 webbasierte Software, mit der insbesondere Unternehmen und öffentliche Organisationen, die sich durch einen hohen und komplex verteilten Energie- und Ressourcenverbrauch auszeichnen, wesentliche Optimierungen in diesen Bereichen erzielen. Im Fokus stehen dabei die Erfassung, Visualisierung und Analyse relevanter Daten sowie die Unterstützung der notwendigen Prozesse mit gegebenenfalls vielen, unterschiedlichen Beteiligtengruppen. Neben der Software entwickelt und vertreibt deZem auch eigene Messgeräte und vielseitige Datenlogger in erheblichem Umfang, teils als Whitelabel für große Partnerunternehmen. Ebenso steht ein umfangreiches Dienstleistungsprogramm bereit, um je nach Bedarf sowohl in der Feldebene als auch beim möglichst produktiven Einsatz der Software zu unterstützen. Die Nutzung offener Protokolle und allgemeiner Standards sowie die Erstellung von zusätzlichen Datenschnittstellen zur Anbindung bereits vorhandener Datenquellen finden auf Basis langjähriger Erfahrung und routinierter Prozesse statt. Im Sinne der Verbesserung der Prozesse ihrer Industriekunden entwickelt die deZem GmbH KI-basierte Methoden für Anomalie-Detektion und Predictive Maintenance.

deZem GmbH

Die SCHOTT AG ist ein international führender Techologiekonzern auf den Gebieten Spezialglas und Glaskeramik. Mit der Erfahrung von über 130 Jahren herausragender Entwicklungs-, Material- und Technologiekompetenz bietet das Unternehmen ein breites Portfolio hochwertiger Produkte und intelligenter Lösungen an. Damit ist SCHOTT ein innovativer Partner für viele Branchen, zum Beispiel Hausgeräteindustrie, Pharma, Elektronik, Optik, Life Sciences, Automobil- und Luftfahrtindustrie. SCHOTT hat das Ziel mit seinen Produkten zu einem wichtigen Bestandteil im Leben jeden Menschen zu werden. Das Unternehmen setzt auf Innovationen und nachhaltigen Erfolg. Die SCHOTT AG hat ihren Hauptsitz in Mainz (Deutschland) und ist zu 100 Prozent im Besitz der Carl-Zeiss-Stiftung. Als Stiftungsunternehmen nimmt SCHOTT eine besondere Verantwortung für Mitarbeiter, Gesellschaft und Umwelt wahr.

SCHOTT AG

Die Schaeffler Technologies AG & Co. KG ist ein global tätiger Automobil- und Industriezulieferer. Mit Präzisionskomponenten und Systemen im Motor, Getriebe und Fahrwerk sowie Wälz- und Gleitlagerlösungen für eine Vielzahl von Industrieanwendungen leistet die Schaeffler Gruppe bereits heute einen entscheidenden Beitrag für die „Mobilität für morgen“.  Weiterhin bietet Schaeffler Komponenten und Systemlösungen sowohl für Fahrzeuge mit verbrennungsmotorischem Antriebsstrang als auch für Hybrid- und Elektrofahrzeuge an. Gegründet 1982 und mit über 90.000 Mitarbeitern weltweit – davon etwa 32.000 in Deutschland – und 170 Standorten in 50 Ländern verfügt die Schaeffler Gruppe über ein weltweites Netz aus Produktionsstandorten, Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen und Vertriebsgesellschaften.

Schaeffler Technologies AG & Co. KG

Die Feintool System Parts Jena GmbH ist ein international agierender Technologie- und Marktführer im Feinschneiden. Als Innovationstreiber erweitert Feintool die Grenzen des Feinschneidens laufend und entwickelt für die Ideen der Kunden intelligente Lösungen. Wir realisieren die komplette Produktion präziser Feinschneid- und Umformkomponenten in hohen Stückzahlen für anspruchsvolle Industrieanwendungen. Die von Feintool System Parts Jena GmbH eingesetzten Verfahren unterstützen die Trends der Automobilindustrie. Das 1994 gegründete Unternehmen mit Sitz im thüringischen Jena beschäftigt derzeit 280 Mitarbeitende und 9 Auszubildende. Auf zehn hoch automatisierten Fertigungslinien werden ca. 110 Millionen Teile mit Einsatzschwerpunkt Getriebestrang für die Automobilindustrie hergestellt.

Feintool System Parts Jena GmbH

Die C.D. Waelzholz GmbH & Co. KG (CDW) ist eines der führenden Kaltwalzwerke in der Stahlweiterverarbeitung. An ihren Standorten – weltweit – fertigen sie mit mehr als 2.400 Mitarbeitern 780.000 Tonnen hochwertige Stahlwerkstoffe pro Jahr. Als Technologieführer überzeugen sie täglich Kunden verschiedenster Branchen mit umfassenden Service- und Engineering-Leistungen. Der Mehrwert für die Kunden ist der Anspruch – unabhängig davon, ob Sie einen Norm-Werkstoff von ihnen beziehen oder eine maßgeschneiderte Sonderentwicklung. Als Technologieführer liefern sie das Material, das exakt den vereinbarten Parametern entspricht, innerhalb engster Toleranzen, wiederholgenau bei jedem Lieferlos. Die C.D. Waelzholz GmbH & Co. KG begleitet ihre Kunden aktiv in die Zukunft, auf Wunsch auch mit ihrer Werkstoffkompetenz bereits in der frühen Phase einer Produktentwicklung und bietet darüber hinaus genau den passenden Lieferservice.

C.D. Waelzholz GmbH & Co. KG (CDW)

Darüber hinaus verfügt SPAICER über ein großes, breitgefächertes Netzwerk aus über 40 assoziierten Partnern, die das vom BMWi teil-geförderte Konsortium im Projekt unterstützen und beispielhaft ein komplettes Wertschöpfungsnetzwerk abbilden. Die assoziierten Partner ohne finanzielle Förderung partizipieren am Projekt in einer besonders frühen Phase, werden zu allen Konsortialtreffen eingeladen, und haben somit die Möglichkeit aktiv mitzugestalten und exklusive, erste Einblicke in Ergebnisse und Entwicklungen zu erhalten.   

Publikationen

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KONTAKT

Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maaß

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Smart Service Engineering

E-Mail:  info@spaicer.de

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