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Wie kann die Automobilproduktion in Zeiten immer größerer Variantenvielfalt und immer schnellerer Produktzyklen wettbewerbsfähig bleiben? Die neue Studie »At the end of the line – How automakers can embrace flexible production« [1] sieht die Lösung zumindest für das Premiumsegment in einer intelligent vernetzten, sich selbst organisierenden Fertigung.

Erstmals wurden jetzt in Zusammenarbeit mit den Partnern Mahle und Trumpf hochbelastete Antriebsbauteile, konkret Kolben für den Hochleistungsmotor des 911-Topmodells GT2 RS aus dem 3D-Drucker erfolgreich eingesetzt.

Der 3D-Druck ermöglicht, die Kolben mit einer entsprechend der Belastung optimierten Struktur herzustellen. Dadurch wiegen die Kolben aus dem Vorentwicklungsprojekt 10 % weniger als die geschmiedeten Serienkolben. Zudem verfügen sie über einen integrierten und geschlossenen Kühlkanal im Kolbenboden, der mit herkömmlichen Verfahren nicht herstellbar gewesen wäre. Bis zu 30 PS mehr Leistung aus dem 700 PS starken Biturbo-Motor sind dadurch denkbar, und das bei höherer Effizienz.

Als ein Werkzeug der Spitzenforschung ist Künstliche Intelligenz (KI) heute unentbehrlich. Für einen erfolgreichen Einsatz, ob in der Energieforschung oder bei der Entwicklung neuer Materialien, wird dabei neben den Algorithmen zunehmend auch spezialisierte Hardware zu einem immer wichtigeren Faktor. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hat nun als erster Standort in Europa das neuartige KI-System NVIDIA DGX A100 in Betrieb genommen.

Die Caramba GmbH & Co. KG, Duisburg, zielt darauf ab, die Autowäsche mittels Künstlicher Intelligenz (KI) individueller und damit umweltfreundlicher zu gestalten. Gemeinsam mit der mayato GmbH entwickelt der Hersteller aktuell eine Lösung, die vollautomatisch Schmutz auf Autos erkennt, die geeignete Chemie auswählt und deren Dosierung steuert. Die KI-Experten von mayato nutzen für die Auswertungen Daten von Sensoren aus der Waschanlage.

TRUMPF und Fraunhofer IPA schließen Forschungskooperation bis 2025 ab. Ziel ist, Lösungen für die vernetzte Blechfertigung mit Künstlicher Intelligenz zu entwickeln.

Das von der Europäischen Union (EU) geförderte Projekt BIGMAP soll die Geschwindigkeit, mit der neue Batterietypen entwickelt werden können, erheblich beschleunigen – und das mit einem besonderen Fokus auf Nachhaltigkeit. Über die Forschungsplattform CELEST beteiligen sich daran das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und die Universität Ulm. Gleichzeitig verstärkt das Projekt die Forschungsaktivitäten im gemeinsamen Exzellenzcluster POLiS.

Mit einem Fachseminar fand das Engagement von Dr. Hans Bell für die Belange der Branche vor seinem Abschied aus dem aktiven Berufsleben einen krönenden Abschluss. Bell hatte über 20 Jahre die Geschicke der Forschung und Entwicklung bei Rehm geleitet und dabei mit vielen Experten der Branche eng zusammengearbeitet. Nicht jede Innovation hält flächendeckend und zügig in allen Bereichen Einzug. Es ist wichtig, frühzeitig die richtigen Ansätze zu erkennen, um gewappnet zu sein. Beim Seminar wurden bewährte Technologien und zukünftige Trends von Experten aus Industrie und Forschung betrachtet, um gemeinsam Antworten zu finden, auf welche Faktoren es ankommt und um das Potential neuester Technologien in der SMT-Welt aufzuzeigen.

Der VDI veröffentlichte einen neuen Statusreport ,Maschinelles Lernen – Künstliche Intelligenz mit neuronalen Netzen in optischen Mess- und Prüfsystemen‘. Mit ihm will der Ingenieursverband in das maschinelle Lernen für optische Mess- und Prüfsysteme einführen und die Potenziale des maschinellen Lernens vorstellen.

Eine Karikatur bringt es vielleicht ganz gut auf den Punkt: Wer leitet die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen? A) Der Geschäftsführer B) Der technische Leiter C) Covid-19!
Wesentliche Veränderungen kommen häufig in Unternehmen nicht aus eigenem Antrieb – wie es hinterher gerne dargestellt wird – sondern durch äußeren Druck. Marktveränderungen, aggressive Wettbewerber, disruptive Innovationen, Veränderungen der Gesetzeslage oder neue gesellschaftliche Megatrends sind in vielen Fällen die Treiber.