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PARMa - Proaktive Steigerung der Anpassungsfähigkeit produzierender Unternehmen durch agiles Resilienz-ManagementProduktionsausfälle, Transportbeschränkungen und Nachfrageschwankungen verursacht durch globale Krisensituationen, wie die COVID-19-Pandemie, die Energie-Krise oder die Blockade des Suezkanals, stellen produzierende Unternehmen vor enorme Herausforderungen. Das Forschungsvorhaben „PARMa“ adressiert die Anfälligkeit gegenüber diesen zunehmenden internen und externen Unsicherheiten und zielt darauf ab, die Anpassungsfähigkeit produzierender Unternehmen durch ein proaktives Resilienz-Management zu stärken. Im Falle impulsartiger Schocks soll damit eine rasche und zielgerichtete Handlungsfähigkeit sichergestellt, operative Störungen verhindert und die Wettbewerbsfähigkeit erhalten werden.Leitung: Jonas ReinholdJahr: 2025Förderung: BMFTRLaufzeit: 01/2025 - 12/2027
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KIP³ - KI-unterstützte Produkt- und Prozessplanung variantenreicher ProdukteUnternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, eine wachsende Variantenvielfalt ihrer Produkte mit kurzen Reaktionszeiten und hohem Kosten- sowie Zeitdruck zu bewältigen. Produktentwicklung und Produktionsplanung erfolgen bislang oft getrennt und basieren stark auf Erfahrungswissen. Dadurch entstehen Unsicherheiten, Ineffizienzen und hohe Projektrisiken.Leitung: Lucas WieggrebeJahr: 2025Förderung: MWK, im Rahmen des ZDINLaufzeit: 06/2025 - 05/2026
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PlaNaFap - Entwicklung eines Vorgehensmodells zur ganzheitlichen Planung nachhaltiger FabrikenDas Forschungsprojekt PlaNaFap adressiert die wachsende Bedeutung von Nachhaltigkeit in Bezug auf Fabriken angesichts steigender regulatorischer Anforderungen, knapper Ressourcen und zunehmenden Wettbewerbsdrucks. In der industriellen Praxis fehlt bislang jedoch ein transparentes und systematisches Vorgehen, um Nachhaltigkeitsaspekte frühzeitig und konsistent in Fabrikplanungsprozesse zu integrieren. Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung eines ganzheitlichen Vorgehensmodells zur Planung nachhaltiger Fabriken, das relevante Nachhaltigkeitsziele berücksichtigt, Entscheidungsprozesse unterstützt und Anwender insbesondere aus kleinen und mittleren Unternehmen befähigt, Nachhaltigkeit wirksam und praxisnah in der Fabrikplanung umzusetzen.Leitung: Jan Phillip KochJahr: 2025Förderung: DLRLaufzeit: 12/2025 - 11/2027
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rampFAP – Entwicklung einer Methode zur Planung und Steuerung des Hochlaufs eines Fabrikplanungsprojektes im ReorganisationsfallZiel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer Methode zur Planung und Steuerung des Hochlaufs von Fabrikplanungsprojekten im Reorganisationsfall. Mit dieser sollen Fabrikplanende dazu befähigt werden, Reorganisationsprojekte entsprechend der unternehmensindividuellen Möglichkeiten einzutakten und sicher hochlaufen zu lassen. Das Vorhaben leistet somit einen Beitrag zur Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit von Fabriken in kritischen Reorganisationsphasen. Kern der zu entwickelnden Methode sind Leitprinzipien zur idealen Eintaktung von Reorganisationsprojekten und zur Festlegung einer optimalen Hochlaufreihenfolge der beteiligten Fabriksubsysteme. Diese Leitprinzipien werden in den ProactAS-Regelkreis eingebettet, der als methodischer Rahmen des Forschungsvorhabens dient. Auf diese Weise wird eine anwendungsfallspezifische Entscheidungsunterstützung geschaffen, mit der das Risiko einer wettbewerbskritischen Überlastung von Produktionssystemen infolge falsch eingetakteter Reorganisationen reduziert werden kann.Leitung: Torben PetersenJahr: 2025Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Laufzeit: 07/2025 bis 03/2028
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PePPS – Methode zur Potenzialbewertung energieorientierter Produktionsplanung und -steuerungKMU sind zentrale Akteure der deutschen Wirtschaft und stehen durch steigende Energiepreise vor erheblichen Herausforderungen. Besonders die volatile Energieerzeugung und Elektrifizierung erfordern neue Strategien, um Kosten zu senken und wettbewerbsfähig zu bleiben. Energieflexibilitätsmaßnahmen, wie die Optimierung des Lastgangs oder der Einsatz eigener Stromerzeugungsanlagen, bieten Potenziale zur Stromkostenreduktion. Allerdings stehen diese Ansätze oft im Konflikt mit logistischen Zielen, wie beispielsweise der Liefertermintreue, was eine genaue Abwägung erfordert. Im Forschungsprojekt PePPS sollen KMU somit in die Lage versetzt werden, die für sie geeigneten Energieflexibilitätsmaßnahmen aufwandsarm zu identifizieren und deren Auswirkungen zu quantifizieren.Leitung: Mark MeiertönsJahr: 2024Förderung: DLRLaufzeit: 08/2024 - 01/2027
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DeCap - Design for Capabilities: Datenwissenschaft und Künstliche Intelligenz in der fähigkeitsgerechten Produktentwicklung für eine nachhaltige ProduktionDas Forschungsprojekt DeCap, eingebettet in das DFG-Schwerpunktprogramm 2443 „Hybride Entscheidungsunterstützung in der Produktentstehung“, zielt auf die Befähigung zur Entwicklung kreislauffähiger und somit nachhaltiger Produkte unter Berücksichtigung von menschlichen Fähigkeiten ab. Um Materialkreisläufe auf einem möglichst hohen Niveau zu schließen, müssen bereits in der frühen Phase der Produktentstehung Richtlinien für das Produktdesign bestehen und die Auswirkungen auf benötigte oder vorhandene menschliche Fähigkeiten bekannt sein. Zentraler Aspekt sind dabei die Tätigkeiten in den (De-)Montageprozessen. Mithilfe datenbasierter KI-Methoden wird aus den Prozess- und Produktdaten auf menschliche Fähigkeiten und Wirkungen zwischen den Domänen Produkt, Produktion und Mensch geschlossen.Leitung: Tim MeineckeJahr: 2024Förderung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)Laufzeit: 10/2024 – 09/2027
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NaBeMi - Entwicklung eines Qualitätsregelkreis-basierten Assistenzsystems zur nachhaltigen Betriebsmittelplanung für die manuelle und hybride MontageDas Forschungsprojekt NaBeMi adressiert die wachsende Bedeutung von Nachhaltigkeit im Konsumverhalten und die Herausforderungen von KMU, Nachhaltigkeitsziele in der Produktion umzusetzen. Ziel ist die Entwicklung einer Methodik für nachhaltigkeitsfördernde Betriebsmittel zu entwickeln, die ökologische, ökonomische und soziale Aspekte berücksichtigt. Ein webbasiertes Assistenzsystem unterstützt dabei den Betriebsmittelplanungsprozess für manuelle und hybride Montagesysteme. Die Methodik integriert drei Qualitätsregelkreise, um Konflikte zwischen klassischen und Nachhaltigkeitszielgrößen zu lösen und eine ganzheitliche Betriebsmittelplanung zu ermöglichen. Hierdurch werden Zielkonflikte analysiert und eine hohe Planungsgüte sichergestellt.Leitung: Maik NübelTeam:Jahr: 2024Förderung: DLRLaufzeit: 11/2024 bis 10/2026
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VaKoFa - Modell zur Bewertung von variantengetriebenen Kosten einer Fabrik und Entscheidungsunterstützung zur Einführung von neuen ProduktvariantenIn den letzten Jahrzehnten ist die Vielfalt an Produkten kontinuierlich und teilweise drastisch angewachsen. Inzwischen droht die Komplexität des Produktportfolios die Unternehmen zu überfordern. Dies erfordert einen Ansatz, mit dem eine Entscheidung über die Einführung zusätzlicher Varianten getroffen und Folgeaufwände vorausgesagt werden können. Um diese Anforderungen zu erfüllen, wird im Rahmen des Projektvorhabens VaKoFa das Ziel verfolgt, ein Entscheidungsmodell zu entwickeln, das eine schnelle und aufwandsarme Einschätzung zusätzlicher Varianten ohne umfangreiches Fachwissen ermöglicht. Das Ergebnis ist ein Modell, das als Entscheidungsunterstützungsinstrument über die Einführung neuer Produktvarianten dient und die variantenabhängigen Kosten im Bereich Produktion und Logistik aufzeigt.Leitung: Mehmet DemirJahr: 2024Förderung: DLRLaufzeit: 03/2024 bis 02/2026
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AnKovaP - Anlaufkurven auf Basis individueller Kompetenzentwicklung in einer variantenreichen ProduktionDas Forschungsvorhaben AnKovaP zielt darauf ab, die Anlaufkurven in variantenreichen Produktionsumgebungen auf Basis der individuellen Kompetenzentwicklung der Mitarbeitenden zu optimieren. Die traditionellen Anlaufstrategien reichen nicht mehr aus, um den Herausforderungen einer steigenden Produktvielfalt und komplexer werdender Montageprozesse gerecht zu werden. Durch die Entwicklung eines quantitativen System-Dynamics-Modells sollen verschiedene Einflussgrößen wie Reihenfolgeplanung und Personaleinsatzplanung unter Berücksichtigung von Lern- und Vergessensprozessen operationalisiert und in Simulationsstudien untersucht werden. Aus diesen Erkenntnissen werden Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet und ein Softwaredemonstrator entwickelt.Leitung: Luca MastroianniJahr: 2024Förderung: DFGLaufzeit: 05/2024 – 12/2026
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ecoFIM - Bewertung der ökologischen Nachhaltigkeit von Fabriken mit Building Information Modeling (BIM)Die ökologische Nachhaltigkeit gewinnt als zentrales Ziel von Fabriken zunehmend an Bedeutung, um die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen zu sichern. Treiber dieser Entwicklung sind gesellschaftlicher und regulatorischer Druck sowie ein wachsendes Nachhaltigkeitsbewusstsein, das sowohl Kunden und Investoren anspricht als auch Kostensenkungspotenziale eröffnet. Das Forschungsprojekt ecoFIM verfolgt das Ziel, die ökologische Nachhaltigkeit von Fabriken ganzheitlich und lebenszyklusübergreifend mithilfe von Building Information Modeling (BIM) zu betrachten und zu bewerten. Durch die Entwicklung eines standardisierten Leitfadens wird eine anwendungsorientierte Bewertung ermöglicht, die insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) ohne tiefgehende Vorkenntnisse den Zugang zu dieser Methodik erleichtert.Leitung: Luca PhilippJahr: 2024Förderung: DLRLaufzeit: 11/2024 - 10/2026
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SFB 1368 - Entwicklung eines Modellierungsansatzes zur ökonomischen Bewertung von Prozess- und Prozessketteninnovationen in frühen InnovationsphasenIn dem Sonderforschungsbereich (SFB) 1368 werden Prozess- und Prozessketteninnovationen zur sauerstofffreien Produktion entwickelt. In diesem Teilprojekt werden ökonomische Effekte dieser Innovationen untersucht. Dafür werden zunächst technische Effekte der Innovationen in Zusammenarbeit mit den Teilprojekten identifiziert. Anschließend werden die Wirkzusammenhänge zwischen technischen und ökonomischen Effekten deduziert und mittels Simulationsstudien experimentell untersucht, beschrieben und aufbereitet. Die resultierenden Erkenntnisse unterstützen die Entwicklungsarbeiten in dem SFB und zukünftige Innovationsentscheidungen in der Praxis.Leitung: Stefanowski, FriederikeJahr: 2024Förderung: DFGLaufzeit: 01/2024 - 12/2027
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Wertorientiertes Produktionsmanagement zur ressourceneffizienten Herstellung hybrider HochleistungsbauteileUm den Transfer der im Sonderforschungsbereich 1153 (Tailored Forming) entwickelten Innovationen in die Praxis zu unterstützen, bedarf es sowohl wirtschaftlicher Bewertungsmöglichkeiten zur Beurteilung der generellen Vorteilhaftigkeit als auch eine Überprüfung des logistischen und ökologischen Mehrwerts. Das übergeordnete Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Bewertung und der Transfer der Tailored Forming Technologie in die Wirtschaft. Dabei soll der Transfer durch Maßnahmen des wertorientierten Produktionsmanagements gefördert werden. Um dieses Zeil zu erreichen, sollen im ersten Schritt auf Basis einer ökonomischen, ökologischen und logistischen Bewertung des Tailored Formings Maßnahmen abgeleitet werden, die den Wert einer Investition steigern. Für die aus wirtschaftlicher Sicht zutreffende Entscheidung, ob eine Innovation Einzug in produzierende Unternehmen erhält, kann der ökonomische Mehrwert („Econmoic Value Added (EVA)), herangezogen werden. Dieser Wert gibt den Nettogewinn an und zeigt, ob eine Innovation generell vorteilhaft ist. Im zweiten Schritt gilt es, auf Basis der identifizierten Maßnahmen unter Berücksichtigung der Auftragsabwicklung ein integriertes Verfahren für die Produktionsplanung und -steuerung zu entwickeln, das den Wert einer Investition in Tailored Forming und folglich die Wirtschaftlichkeit erhöht. Im Rahmen der Entwicklung werden fortschrittliche Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Reinforcement Learning, angewendet. Dieser Ansatz wird verfolgt, um den steigenden Herausforderungen in Bezug auf Dynamik und Komplexität angemessen zu begegnen. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird abschließend mithilfe einer Simulation validiert.Leitung: Jonas SchneiderJahr: 2023Förderung: DFGLaufzeit: 07/2023 - 06/2027
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deep.Control - Entwicklung einer datenbasierten, automatisierten Controlling-Methodik zur Verbesserung der FabrikperformanceDas Forschungsvorhaben deep.Control verfolgt das Ziel, eine Produktionscontrolling-Methodik zu entwickeln und in eine Softwareumgebung zu überführen, die Unternehmen systematisch bei der Identifikation von Primärursachen einer unzureichenden logistischen Performance im Fabrikbetrieb und der Ableitung notwendiger Kompensationsmaßnahmen unterstützen. Die Verknüpfung bewährter logistischer Modelle mit Methoden der Data Analytics birgt das Potenzial einer datenbasierten und automatisierten Analyse von Primärursachen sowie der Auswirkungen konkreter Kompensationsmaßnahmen auf die logistischen Zielgrößen. Durch die Einbettung der Controlling Methodik in eine einfach zu bedienende Software sollen industrielle Anwender*innen automatisiert eine zielgerichtete Handlungsempfehlung zur Performancesteigerung erhalten, ohne dass es tiefgreifendes spezifisches Methodenwissen bedarf.Leitung: Kira WelzelJahr: 2023Förderung: Die Zuwendung besteht aus Mittel des Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) und des Landes NiedersachsenLaufzeit: 09/2023 - 03/2026
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