Alexander Verl war nach seinem ingenieurwissenschaftlichen Studium der Elektrotechnik an der Universität Erlangen-Nürnberg von 1986 bis 1991 als Entwicklungsingenieur bei der Siemens AG in Erlangen im Bereich Automatisierungstechnik tätig. 1994 wechselte er zum Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen und promovierte dort 1997 im Bereich Regelungstechnik am Institut für Robotik und Mechatronik. Ebenfalls 1997 gründete er die AMATEC Robotics GmbH. Er ist seit 2005 Direktor des Instituts für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) und ordentlicher Professor der Universität Stuttgart. Im Rahmen seiner Lehrtätigkeit an der Fakultät für Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik der Universität Stuttgart ist er Studiendekan des Studiengangs Mechatronik. In den Jahren 2006 bis 2014 war Alexander Verl im Nebenamt Institutsleiter am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA). Von 2014 bis 2016 war er Vorstand für Technologiemarketing und Geschäftsmodelle in der Zentrale der Fraunhofer-Gesellschaft.

Dr. Christina Franke studierte Konstruktions- und Fertigungstechnik an der Universität des Saarlandes und der Lulea University, Schweden. Sie promovierte 2003 zum Thema „Feature-basierte Prozesskettenplanung in der Digitalen Fabrik“ am Lehrstuhl für Fertigungstechnik der Universität des Saarlandes. 2004 trat sie in die Robert Bosch GmbH ein und übernahm dort bis 2011 verschiedene Führungsaufgaben in Fertigung und Qualitätsmanagement. Von 2011 bis 2015 leitete sie in Wuxi, China, für die Robert Bosch GmbH einen Fertigungsbereich für Dieseleinspritzsysteme. Von 2015 bis 2017 war Dr. Christina Franke als Hauptreferentin des Geschäftsführers für Mobility Solutions tätig. Im Anschluss wechselte sie in den technischen Einkauf als Key Account für mehrere Business Units des Geschäftsbereichs Powertrain Solutions.

Seit Juni 2019 ist Dr. Christina Franke im Bereich Corporate Research der Robert Bosch GmbH als Senior Vice President Engineering and Production tätig. Zu ihrem Verantwortungsbereich gehören u.a. die Forschungsaktivitäten zu Industrie 4.0 sowie zur Elektromobilität.

Moderne Robotik-Systeme müssen komplexes, fehlertolerantes Verhalten aufweisen und situativ korrekte Entscheidungen autonom treffen können. Effizienz und inhärente Sicherheit auch in Zusammenarbeit mit Menschen gehören ebenso zu den Anforderungen an Roboter für die Fabriken der Zukunft wie Wirtschaftlichkeit und eine kosteneffektive Entwicklung. BMW entwickelt eine neue Generation von autonomen Robotern zum innerbetrieblichen Warentransport auf Basis von NVIDIAs Robotik-Softwareplattform Isaac SDK und der Hardwareplattform NVIDIA Jetson AGX Xavier. Diese ist TÜV-sicherheitszertifiziert und erfüllt bzgl. Formfaktor und Energiebedarf die Anforderungen gängiger AGVs. Physikalisch akkurate Simulationen und photorealistische Renderings unterstützen die Entwicklung und Inbetriebnahme und schließen als Isaac Sim nahtlos an Isaac SDK an, wodurch “Simulation First” ein fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses wird.

Als gelernter Telekommunikationstechniker hat Dr. Jan Winkler an der Universität Stuttgart den Diplomstudiengang Technische Kybernetik absolviert und später im Bereich der Robotik und Künstlichen Intelligenz an der Universität Bremen promoviert. Seine Spezialisierungen in den Bereichen Regelungstechnik und kognitiver Verhaltenssteuerung hat er sowohl in der Forschung als auch in der industriellen Produktentwicklung vertieft. Nach mehrjähriger Erfahrung im industriellen 3D-Druck hat Dr. Winkler die Entwicklung von Agrarrobotern zur autonomen Unkrautbekämpfung sowie Lokalisierungslösungen für Intralogistikanwendungen vorangetrieben. Heute entwickelt Dr. Winkler Kernkomponenten des NVIDIA Isaac SDK und koordiniert die technische Kollaboration zwischen NVIDIA und der AGV-Entwicklung von BMW.

Das Lichtbogenschweißen ist eine wesentliche Fügetechnologie im automobilen Karosseriebau. Der physikalische Prozess dahinter ist aufgrund der Vielzahl von Fügeparameter und Einflussgrößen sehr komplex. Um eine hohe Bauteilqualität zu gewährleisten, muss jede Schweißnaht manuell per Sichtprüfung durch einen Mitarbeiter oder durch kostenintensive Visualisierungssysteme geprüft werden. Letztere beeinträchtigen die Zugänglichkeit des Schweißbrenners zur Fügeposition.

Im Zuge der Industrie 4.0 bietet eine Erfassung von Schweißprozessdaten gekoppelt mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten im Bereich der Prozessüberwachung und Qualitätskontrolle. In diesem Vortrag geben Dr. Christan Kotschote und Alexander Schmidt einen Einblick zum robotergeführten Lichtbogenschweißen im Karosseriebau der AUDI AG. Dabei werden aktuelle Herausforderungen einer automobilen Fertigung aufgezeigt sowie neue Lösungskonzepte basierend auf künstlicher Intelligenz vorgestellt.

Dr. Christian Kotschote studierte Maschinenbau an der HS Anhalt in Köthen. Während dieser Zeit bildete er sich zum internationalen Schweißfachingenieur in Jena weiter. Nach seinem Studium promovierte Herr Dr. Kotschote über die TU Ilmenau bei der AUDI AG zum Thema Widerstandspunktschweißen von Aluminium-Stahl-Verbindungen. In seiner aktuellen Tätigkeit als Projektleiter im Bereich Technologieentwicklung entwickelt er automatisierte Lösungen zur Prozessüberwachung sowie Qualitätskontrolle von MSG-Schweißungen.

Alexander Schmidt studierte Technische Kybernetik an der Universität Stuttgart und ist derzeit Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ISW. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der IT-Architekturen zur Erfassung und effizienten Speicherung großer Datenmengen von Fertigungssystemen. Darüber hinaus beschäftigt er sich mit neuen Entwicklungen den Bereichen Cloud-Computing, Robotik und Künstlicher Intelligenz.

Über den Digitalen Zwilling wird zwar viel gesprochen, aber sein Einsatz in der industriellen Produktion wirft für die meisten Maschinenbauer noch sehr viele Fragen auf. Nur wenige Firmen haben sich bisher intensiv damit befasst, wie der Digitale Zwilling für ihre jeweiligen Produkte aufgebaut werden muss und wie er sinnvollerweise in die Abläufe in der Produktion integriert wird. Im Vortrag wird aufgezeigt, wie die Use Cases für eine Maschinenproduktion aussehen und welche Potentiale damit gehoben werden können. Auch das Thema „Verwaltungsschale“ und die Standardisierungsaktivitäten werden dabei beleuchtet.

Ernst Esslinger studierte Maschinenbau an der Universität Stuttgart. Seit 1985 arbeitet er in der HOMAG Gruppe, zunächst in verschiedenen verantwortlichen Positionen im Forschungs- und Entwicklungsbereich und anschließend verantwortete er die steuerungstechnische Abwicklung von Anlagenprojekten. Derzeit ist er als Director des Center of Excellence für die Gestaltung der Prozesse zur Abwicklung von weltweiten Anlagenprojekten zuständig. Als Chaimann leitet er die OPC UA Arbeitsgruppe für Woodworking Machinery und in der IDTA (Industrial Digital Twin Association) ist er im Vorstand tätig.

Seit Herbst 2020 ist die Spezifikation für die vertikale Anbindung von Werkzeugmaschinen (UA4MT) als OPC UA Companion Specification veröffentlicht. Doch was bedeutet es nun, eine Maschine ``umati-ready`` vorzubereiten? Welche Umsetzungsmöglichkeiten bieten sich? Welche Anwendungsfälle deckt die aktuelle Spezifikation ab? Und wie können kundenspezifische Anpassungen oder Erweiterungen der Schnittstelle umgesetzt werden? In einer Live-Demonstration nehmen wir Sie Schritt für Schritt mit auf den Weg von der Implementierung und Konfiguration des OPC UA Servers bis zur Integration in die umati.app Oberfläche.

Götz Görisch ist Projektreferent für Digitalisierung und Industrie 4.0 beim Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken e.V. (VDW) in Frankfurt. Nach dem Studium des allgemeinen Maschinenbaus hat er viele Jahre als Entwicklungsingenieur in der Automobilindustrie gearbeitet. Über mehreren Stationen in der Werkzeugmaschinenentwicklung und des Sondermaschinenbaus ist er seit September 2018 beim VDW als Projektleiter für das Projekt umati sowie die Arbeitskreise Werkzeugmaschinenkonstruktion und Umformtechnik zuständig.

Tonja Heinemann ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Gruppe „Industrielle Steuerungstechnik“ am Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen (ISW) der Universität Stuttgart. Nach einem Studium der Mechatronik ist sie seit 2018 am ISW wissenschaftliche Mitarbeiterin und beschäftigt sich hauptsächlich mit Kommunikationsschnittstellen von industriellen Steuerungen. Sie ist seit Januar 2018 beteiligt im VDW-Projekt „Konnektivität für Industrie 4.0.“ aus dem „umati - Universal Machine Technology Interface“ hervorging. An der im Rahmen des Projekts erstellten Spezifikation „OPC UA for Machine Tools“ war Tonja Heinemann als Editorin beteiligt.

Produzierende und verarbeitende Unternehmen haben in der Corona-Pandemie Grenzen ihrer operativen Handlungsfähigkeit aufgezeigt bekommen. Inbetriebnahmen mit Lieferanten, kurzfristige Fehlerbehebungen und Instandsetzungen, bei denen das Know-how des Maschinenherstellers benötigt wird oder dringende Anlagenoptimierungen mit den Experten im heimischen Büro sind Tätigkeiten, die sich auch nicht in angespannten Situationen aufschieben lassen.

Mit Augmented Reality Remote Support und digitalen Workflows gelangt das so dringend benötigte Expertenwissen auf den Shopfloor, unabhängig von Homeoffice, Reise- und Zutrittsbeschränkungen oder Abstandsregelungen. Experten und Techniker werden mit mobilen Endgeräten wie Smart Glasses, Tablets oder Smartphones über die innovative Serviceplattform oculavis SHARE verbunden, um maschinenbezogene Probleme aus der Ferne zu lösen. Digitale Geschäftsmodelle, weniger Reiseaufwand und effizientere Abläufe sind Mehrwerte für Unternehmen, die Prozesse langfristig „remote“ durchführen.

Dr. Markus Große Böckmann, geboren am 25.03.1985, studierte Wirtschaftsingenieurwesen an der RWTH Aachen von 2004 bis 2009. Im Anschluss an sein Studium begann seine berufliche Karriere am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT, wo er von 2009 bis 2016 tätig war.
Über die Positionen als Wissenschaftlicher Mitarbeiter wurde er Gruppen- und schließlich Abteilungsleiter mit Verantwortung über mehr als 30 Mitarbeiter im Bereich „Produktionsqualität“. Seine Hauptthemenfelder am Fraunhofer-Institut waren Forschungs- und Industrieprojekte zur Digitalisierung von Produktions- und Serviceprozessen. Im Jahr 2014 schloss er seine Promotion mit Auszeichnung an der RWTH Aachen ab.
Anfang 2016 gründete Dr. Markus Große Böckmann mit zwei Mitgründern die oculavis GmbH, die mittlerweile über 40 Mitarbeiter beschäftigt und stark wächst. Er ist verantwortlich für die Bereiche Finanzen und Sales. Das Hauptprodukt der oculavis GmbH ist die Softwareplattform SHARE, die als Kollaborations- und Prozessplattform im Kundenservice, in der Wartung und Instandhaltung oder bei Qualitätsaufgaben eingesetzt wird.

Für die steigenden Anforderungen der Produktionstechnik müssen Steuerungssysteme intelligenter und lernfähig werden. In der Betriebsphase finden Methoden der Künstlichen Intelligenz immer mehr Einzug in die Steuerungstechnik, in der Entwicklungsphase sind bisher jedoch kaum Ansätze vorhanden. Die Simulationstechnik welche die Entwicklungsphase mittlerweile bereits begleitet könnte dafür eine optimale Grundlage bieten. In diesem Vortrag wird ein Ansatz gezeigt, welche die Simulationstechnik der virtuellen Inbetriebnahme so erweitert, dass sie als Lernumgebung für Reinforcement Learning verwendet werden kann.

Florian Jaensch studierte Maschinenbau mit den Schwerpunkten Mechatronik und Informationstechnik und ist seit 2016 am Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen als wissenschaftlicher Mitarbeiter angestellt. Hier beschäftigt er sich hauptsächlich mit Simulationstechnik und Machine-Learning. Seit Ende 2020 leitet er die Gruppe Virtuelle Methoden der Produktionstechnik, welche sich im mit Simulationsmethoden im Engineering und darüber hinaus befasst.

Machine Learning verbessert in zunehmendem Maße Prozesse der intelligenten Fabrik. Statische Anwendungen wie der Griff in die Kiste verfügen längst über Computer Vision Elemente, die das gesuchte Objekt finden und der Robotersteuerung den optimalen Griffpunkt angeben. Doch wie kann Computer Vision auch für hochdynamische Anwendungsfälle eingesetzt werden? In diesem Vortrag wird auf diese Problemstellung näher eingegangen und gezeigt, wie Computer Vision und eine off-the-shell Steuerung zur Bewältigung einer echtzeitkritischen Aufgabe eingesetzt werden können.

Florian Schellroth studierte Mechatronik mit den Schwerpunkten Steuerungstechnik und technische Informatik und ist seit April 2020 am Institut für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen als wissenschaftlicher Mitarbeiter angestellt. Hier beschäftigt er sich hauptsächlich mit Machine-Learning in der Produktion. Zudem organisiert er die Stuttgarter Innovationstage 2021.