Angedacht 2020

angedacht Cybernetics Lab − Aachen 2020

Herausgeber Cybernetics Lab der RWTH Aachen University Kommissarischer Direktor: Prof. Dr. Ing. Christian Hopmann 1. Stellvertreterin: Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt 2. Stellvertreter: Dr. rer. nat. Frank Hees Dennewartstraße 27 D-52068 Aachen Telefon + 49 (0) 2 41 - 80 911 00 www.cybernetics-lab.de socialmedia@ima-ifu.rwth-aachen.de Redaktion Nicole Nelißen, M.A. Layout Pia Scholz Ausgabe Dezember 2020 Bundesrepublik Deutschland

05 - Vorwort 07 - Highlights

07 In Komplexität alternativlos: Interdisziplinarität Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt, Dr. rer. nat.

Frank Hees

09 Der Innovationsprofessor Interview mit Prof. Dr. rer. pol. Frank T. Piller

13 D ie Expertise der Anderen verknüpfen Interview mit Dipl.-Ing. Bastian Lehrheuer

Wissensmanagement

Mensch-Maschine-Interaktion

Agile Entwicklung

23 - K arriereberatung für Berufsanfänger*innen

31 - G esundheitsfragen innovativ online lösen

41 - Medienkompetenz in Unternehmen steigern

25 - I ngenieurlehre 4.0: Lernen und Lehren im digitalen Wandel

33 - Den Bergbau durch die virtuelle Brille sehen

43 - Von Reststoff zu Wertstoff zu Nährstoff

27 - Lasst uns reden Doktoren

35 - V irtuelles Sehtraining bei Gesichtsfeldausfall

45 - Innovative Fertigung: Wasserstoff nachhaltig speichern

29 - Wissen halten und verteilen

15- Neues aus dem Lab

37 - O llie macht das MRT zum Märchen

15 Impressionen aus dem ELLI 2 Makerspace

39 - D igitalisierung in der ambulanten Pflege

17 Digitale Transformation: Nur Mut!

19 Mixed Reality

21 Lehrformate am Lab

67 - Neue Mitarbeiter*innen 71 - Dissertationen und Auszeichnungen 75 - Impressum

Künstliche Intelligenz

Robotik und Automatisierung

Internet der Dinge

47 - I ntelligente Assistenten für Baumaschinen

57 - Ein smarter Einkaufshelfer

61 - S elbstlernende Produktionssysteme in der vernetzten Produktion von Morgen

49 - Qualität im Güterverkehr 51 - Die Baustelle der Zukunft 53 - Die vernetzte Textilindustrie 55 - Batterien für Millionen

Bildnachweise

59 - Künstliche Intelligenz trifft Halbleiter

63 - Stationären und digitalen Einzelhandel zusammen denken 65 - Eine offene Zukunftswerkstatt für Aachener*innen

S. 10ff, Prof. Dr. rer. pol. Piller; S. 12 Bastian Lehrheuer; S. 30 Exzellenzcluster Fuel Science Center (FSC), RWTH Aachen University S. 34 mirebooks.com; S. 36 Unsplash; S.38 Philipps; S. 40 MA & T Sell & Partner GmbH ; S. 42 Garlock; S. 44 Giles San Martin / www. flickr.com; S. 46 Institut für Unternehmenskybernetik (IfU); S. 48 flickr.com; S. 50: Deutsche Bahn AG; S. 54 ITA Academy GmbH 2018; S. 56 Institut für Kraftfahrzeuge (ika), RWTH Aachen University; S. 58 Exzellenzcluster Internet of Production (IoP), RWTH Aachen University, S. 60ff, Stadt Aachen; S. 64 Aixtron GmbH

3 | Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis | 4

Liebe Leser*innen,

Februar 2020: Noch ganz maskenfrei trafen wir uns zu unserer Institutstagung in Herzogenrath.

Zeitgleich mutierte der benachbarte Kreis Heinsberg zum ersten Corona-Hotspot Deutschlands.

W

ie oft haben Sie die Floskel ´ein seltsames Jahr… dieses 2020´ in den vergangenen Monaten wohl gehört? In der Rückschau gilt das Prädikat für das Cybernetics Lab ganz sicher auch: Bereits Ende Februar, während der Institutstagung in Herzogenrath und unweit des ersten Corona-Hotspots in Gangelt, erreichten uns erste Nachrichten von Nachbarn, Mitbewohnern und Freunden, die sich über ausverkaufte Desinfektionsmittel und Spaghetti wunderten. Auch wenn wir alle schon Happy Birthday beim Händewaschen sangen, war alles noch normal. Fast. Zwei Wochen später veränderte sich alles, manchmal sogar binnen Stunden, und die wie üblich ausgearbeiteten Forschungsroadmaps und Actionpläne waren zu virtuellen Prozessketten mutiert.

Wir selbst, die wir oft genug und schon wie in den 90er Jahren zu Phänomenen wie der Integration von Leben, Lernen und Arbeiten später zu hybriden Arbeitsplätzen, Real-Laboren und Co-Living-Welten geforscht und gearbeitet haben, fanden uns im (zumindest vorerst) `Neuen Normal` der Arbeitswelt wieder: Im Homeoffice, gerne inkl. Homeschooling, später im Hybrid-Betrieb, mit geteilten Bildschirmen, wir trafen uns zum „Daily SUM“, zu virtuellen

5 | Vorwort

After-Work-Partys und klickten uns sogar zum ´gemeinsamen Kochen` mit Headset und Laptop durch verschiedene Küchen.

Bislang ungeklärte Forschungsfragen zur Entwicklung von Unternehmenskultur, Arbeitsorganisation und -ethik tun sich auf und warten auf Beantwortung…

Anregungen dazu, wie Kybernetische Methoden und diejenigen des Technologieund Innovationsmanagements zusammengehen, gibt das Highlight-Interview mit Prof.

Dr. rer. pol. Frank T. Piller. Seit Juni bringt sich der neue Wissenschaftliche Leiter des Instituts für Unternehmenskybernetik (IfU) als strategischer Partner im Cybernetics Lab ein und sorgt für neue Impulse aus seinem Lehrstuhl für Technologie- und Innovationsmanagement. Lesen Sie etwa auf Seite 9, was er mit der neuen Wortschöpfung der „Innovationskybernetik“ meint.

Obwohl wir in Forschungsgruppen zu Digital Learning und Digital Transformation in Working Environments forschen und lehren, stellte sich Vieles im Corona-Modus gänzlich neu auf – und dennoch blicken wir – oder gerade deshalb? – auf ein Jahr vieler spannender Projekte und erfolgreicher Lehre zurück. Wir starteten in kürzester Zeit

ins Online-Semester und stellen Ihnen auch unsere innovativen Trainings- und Lehrformate (Seite 21) vor, die wir digitalisiert haben und fortlaufend optimieren.

Wir werfen einen Blick ins neue ELLI 2 Makerspace, einer Forschungswerkstatt für angehende Ingenieur*innen, die sich nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch an der Werkbank für Studien- oder Startup-Projekte ausbilden.

Wenn so viele Sicherheiten abhanden kommen, wächst auch der Mut, neu zu denken – Anregungen dazu finden Sie in dem Essay zur Digitalen Transformation von Dr. rer. nat.

Esther Borowski (S.17).

Wie gewohnt präsentieren wir Ihnen den Status Quo unserer Forschungsprojekte und die verschiedensten Aktivitäten – wie etwa über unser Engagement im Exzellenzcluster (s. Interview mit dem Geschäftsführer des Fuel Science Center auf S. 29), im Kreis Heinsberg (S.43, INGRAIN) oder im Rheinischen Braunkohlerevier (S. 33, MireBooks) bis zum Verbundprojekt „Exzellentes Lehren und Lernen in den Ingenieurwissenschaften (ELLI 2)“, dessen Förderphase nun nach neun erfolgreichen Projektjahren Anfang

2021 zu Ende geht. Die spannenden Forschungsergebnisse haben wir gemeinsam mit unseren Projektpartnern in einem Handbuch für die Ingenieurwissenschaften sowie in der Online-Plattform BEETBox aufbereitet, wie Sie auf S. 25 erfahren.

Mit verschiedenen Projekten sind wir im Kompetenzcluster „Intelligente Batteriezellproduktion“ verortet und erforschen in enger Kooperation mit dem Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components verschiedene Batterieinnovationen. Mehr dazu erfahren Sie im Artikel zum Projekt DataBatt (S. 55).

Die beiden Projekte Hybrider Einzelhandel (Seite 63) und OecherLab (Seite 65), die im Rahmen des Programms „Digitale Modellregion in NRW“ mit der Stadt Aachen aufgelegt sind, beschäftigen sich damit, wie die Digitalisierung in den Kommunen voranzutreiben ist.

März 2020: Kacheln statt Kollegen – drei Wochen später schalteten wir uns aus dem Homeoffice zu unserem ersten digitalen Institutsmeeting zusammen.

konsequenten interdisziplinären Forschungsphilosophie, die wir in unserem Beitrag „In Komplexität alternativlos: Interdisziplinärität“, S.7) skizzieren.

Wir hoffen, Ihnen auf den folgenden Seiten einen recht präzisen Einblick in unsere Forschung zu geben und wie immer zu vielseitigen Denkanstößen anzuregen.

Das Coronavirus hat die Welt lahmgelegt, unsere Kommunikation hat es in vieler Hinsicht beschleunigt. In diesem Sinne: Zögern Sie nicht, uns bei Interesse anzusprechen – online, hybrid oder hoffentlich sehr bald wieder persönlich!

Ingrid Isenhardt und Frank Hees

Es ist nicht leicht, in unübersichtlichen Zeiten den Überblick zu behalten. Immer häufiger stehen wir an der Schwelle zwischen Turbulenz und Chaos, einem Zustand in dem wir nur noch reagieren. Um diese Schwelle nicht zu überschreiten begegnen wir den Prof. Dr. phil.

Neben,- Rück, -und Fernwirkungen komIngrid Isenhardt plexer Zusammenhänge weiter mit unserer

Dr. rer. nat.

Frank Hees

Vorwort | 6

Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt, Dr. rer. nat. Frank Hees

In Komplexität alternativlos: Interdisziplinarität Unsere Welt ist geprägt durch die weitreichenden Entwicklungen der Globalisierung und Digitalisierung, die aufgrund beunruhigender Trends wie der Klimaerwärmung,womöglich häufiger drohender Pandemien sowie z.T. disruptiver technologischer Innovationen zu einer immensen Steigerung der Komplexität im Alltag führen. Sodass Neben-, Rück- und Fernwirkungen des Handelns weder für den Menschen als Individuum noch als Teil organisatorisch-gesellschaftlicher Kontexte zu erfassen und überblicken sind. Immer häufiger stehen wir an der Schwelle zwischen Turbulenz, einem Zustand, der es uns noch erlaubt,steuernd einzugreifen, und dem Chaos, einer Situation, in der wir nur noch reagieren können.

Dem Chaos entkommen Themen, die zu begreifen und bearbeiten nötig erscheinen, um dem Chaos zu entkommen und in Turbulenz zu bestehen, umfassen solche vermeintlich technischer Art, wie z.B. Künstliche Intelligenz, Big Data, Nanotechnologie, digitaler Zwilling, Elektromobilität u.v.a.m. Gleiches gilt aber auch für Themen, die sich – auf den ersten Blick – den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften zuordnen lassen, wie Risikomanagement, Social Capital und Innovation oder Konsequenzen des Demographischen Wandels. Dass sich diese Themen bei genauerem Hinsehen schon längst nicht mehr trennscharf einer Disziplin zuordnen lassen, bestätigt die zunehmende Popularität von Interdisziplinarität in Forscherteams und Arbeitsgruppen.

In einer Technischen Hochschule wie der RWTH Aachen University die Ingenieurund Naturwissenschaften mit Wirtschafts-, Geistes- und Sozialwissenschaften bis hin 7 | Highlights

zur Medizin systematisch miteinander zu verzahnen ist ein großes Ziel; die Synergien sind offenkundig. In der forscherischen Praxis bedeutet das, sich gegenseitig nicht nur als unterschiedliche Disziplinen zu verstehen, die man bei Bedarf hinzuzieht, sondern sich von Anfang an mit an einen Tisch zu setzen, also im engeren Sinne transdisziplinär zu arbeiten. Eine tägliche Übung, der sich das IMA seit über 30 Jahren konsequent stellt.

annehmen können? Um diese Verbindung der Disziplinen darzustellen, zeigen wir im Folgenden konkrete zentrale Themenfelder – Mensch-Maschine-Kollaboration, alternative Arbeitsweisen und die Potenziale der KI – auf, die Herausforderungen in den Technikwissenschaften darstellen, die aber auch notwendige Fragestellungen aus den Sozialwissenschaften und der Psychologie beinhalten.

Hybride Arbeitssysteme

Wertorientiert Steuern Wenn technische Produkte und Netzwerke nicht nur intelligenter, sondern selbstlernend, selbstorganisiert und kreativ werden, dann müssen wir gemeinsam sicherstellen, dass wir eine wertorientierte Steuerung fokussieren und im Einklang über Sinn und Umsetzungsformate entscheiden. Dies geht jedoch nur mit Menschen, die sich in ihren kommunikativen, kulturellen und mentalen Modellen überschneiden – also verstehen. Fragestellungen aus den Gesellschafts- und Sozialwissenschaften können in einem ingenieurwissenschaftlichen Entwicklungsprozess Sinnhaftigkeit und Nutzen sowie Gefahren und Potenziale fokussieren und beschreiben: also Berücksichtigung der Stellschrauben zu Akzeptanz von Technologie und Nachhaltigkeit von Lösungen für die Gesellschaft. Es reicht eben nicht aus, die technische Machbarkeit sicher zu stellen. Wichtig und mitunter erfolgsentscheidend ist auch zu betrachten, was mit dem Menschen und seiner Umwelt während und nach der Nutzung passiert. Wie sonst sollten wir die großen gesellschaftlichen Herausforderungen z.B. zur Verkehrs -. Energie- oder Agrarwende in allen Dimensionen der Nachhaltigkeit

Im Themenfeld Mensch-Maschine-Kollaboration adressieren wir die Frage nach dem „Socializing“ mit Robotern und Maschinen. Dabei bearbeitet ein interdisziplinäres Team Forschungsfragen darüber, welchen Robotertyp Menschen für die Zusammenarbeit präferieren, welchem Robotertyp (humanoider Roboter oder Industrieroboter) Menschen im Arbeitsprozess vertrauen und wie sich die Kooperation auf die Arbeitsleistung auswirkt.

Darüber hinaus werden Fragestellungen nach den Bedingungen und Gestaltungselementen von hybrider Teamarbeit behandelt. So verzahnen sich Ingenieurwissenschaften mit Sozialwissenschaften, um zum einen die technische Entwicklung und Innovation voranzubringen und zum anderen Faktoren für die Akzeptanz und Nützlichkeit zu identifizieren und integrieren. Darüber entsteht ein möglichst ganzheitliches Konzept, das Mensch und Technik gleichermaßen in den Fokus stellt. Auch beim Thema menschlicher Teamarbeit steigt nicht erst seit der Corona-Pandemie der Bedarf nach alternativen Arbeitsweisen und neuen, digitalisierten Arten hybrider Zusammenarbeit. In diesem Kontext fragen interdisziplinäre Teams nach der Mach-

barkeit und Sinnhaftigkeit neuer Technologien, etwa welche Arbeitsweisen und unterstützenden Tools (wie Materialien, Software etc.) sich für welche Aufgaben und Teamstrukturen eignen. So erforschen wir, inwiefern digitale Methoden die Interaktion und Kommunikation in Teams verändern, um Hilfestellung zur Zusammensetzung, Prozessunterstützung und Problemlösung zu geben. Bezogen auf die letzte Frage, lässt sich feststellen, dass bspw. die Methode und die Technik einen Einfluss auf Faktoren wie den Detailgrad der Lösung, die Geschwindigkeit und Qualität der Teamentwicklung und das Ausmaß an Kreativität hat. Hier je nach Bedarf sinnvoll und zielführend digitale Technologien einzusetzen oder auch oft besser nicht (!), hat große Auswirkungen auf Effektivität und Effizienz der Beteiligten. Vor diesem Hintergrund ist es auch äußerst spannend, die Neben-Rück und Fernwirkungen des Homeoffice in der Pandemiezeit zu beobachten. Wir teilen keineswegs die Euphorie in Bezug auf die Ersetzbarkeit der Präsenzarbeit und der direkten zwischenmenschlichen Kommunikation durch digitale Medien – die von uns schmerzhaft „gefühlten“ Nachteile – scheinen sich auch wissenschaftlich belegen zu lassen.

Uncertainty - Menschliches Verhalten wie das von KI Das allgegenwärtige Themenfeld Künstliche Intelligenz (KI) zieht mehr und mehr in alltägliche Arbeits- und Lebensweisen ein. Bei immer komplexeren künstlich intelligenten Systemen, die wir inzwischen entwickeln, geben wir zunehmend die Kontrolle darüber auf, was in diesen eigentlich passiert. Oder ist dieses Streben nach mathematisch nachvollziehbaren Lösungen nicht gerade wieder diese Falle, in die der Homo Technicus immer wieder läuft? Was innerhalb der Informationsverarbeitung eines neuronalen Netzes passiert, ist an sich doch nichts Anderes als beim menschlichen Gegenüber. Was in seinem Gehirn passiert, welche Synapsen gerade geschlossen werden entzieht sich vollständig unserer Kenntnis. Und die Versuche, dies zu decodieren und irgendwann auf

dem Handheld sichtbar zu machen, stoßen auf große ethische Vorbehalte. Aber auch ohne digitale Entschlüsselung haben wir über die Evolution hinweg (zunehmend besser) gelernt, mit der Uncertainty umzugehen, die Reaktion des Gegenüber besser zu deuten und einschätzen zu lernen?

Die interdisziplinären Forschungsfragen liegen auf der Hand: Wie können wir die zwischenmenschlichen Verhaltensmuster zum Umgang mit Unsicherheit auf Hybride System übertragen? Wie die menschlichen Sinne in Ihrer Wahrnehmung der komplexen Umwelt auf künstliche Intelligenzen übertragen, sie simulieren oder imitieren? Ähnlich wie diese im Abgleich mit den historischen Erfahrungsdaten im Gedächtnis eines Menschen eine KI abschätzen lassen, welche Art von „Charakter“ sein Gegenüber hat. Könnte in Zukunft vielleicht eine KI Menschen oder andere KI auch so „lesen lernen“? Welche „Sensorik“ ist dazu nötig und sinnvoll?

Stereotypes „Denken“ von KI Jede KI baut auf bestehenden Daten, Systemen und Mustern auf. Selbst Entwickler*innen können nicht mehr immer nachvollziehen, weshalb ein System eine Entscheidung trifft oder sie ablehnt. Dies birgt zunehmend die Gefahr, stereotype Muster zu reproduzieren. Die Beispiele rassistischer oder sexistischer KI sind zahlreich: Recruitingalgorithmen, die lernen, was „Erfolgsfaktoren“ für Vorstände sind und in der Folge alle Frauen aussortieren oder Hautkrebs-Screenings, die auf dunklerer Haut schlechter funktionieren und falsche Schlüsse ziehen. Um diese zu erkennen, müssen wir aber nachvollziehen und ggf. nachsteuern können, wie die KI Entscheidungen trifft. Daher ist es wichtig, zu beforschen, wie ein verantwortungsvoller Umgang sowohl in der Entwicklung als auch Nutzung von KI aussieht, was Transparenz für Nutzende bedeutet und wie sie sich umsetzen lässt. Nur: Lasst uns als Wissenschaftler hier nicht selbst (wieder) in das stereotype „Denken in Disziplinen“ zu verfallen Die Lösung wird nicht alleine in der Informatik, bei den DataScientist*innen oder Ingenieur*innen liegen! Nachhaltige Fortschritte durch KI in allen Bereichen des

Lebens und Wirtschaftens werden uns nur mittels interdisziplinärer Forschungskooperation gelingen. Gleichzeitig stellt sich auch die Frage, wer letztlich die Verantwortung trägt, sobald eine Entscheidung von einer KI getroffen wurde. Wer entscheidet über „richtig & falsch“, „moralisch verwerflich & okay“, „fair & unfair“? Unter welchen Umständen „vertrauen“ Menschen in KI und Algorithmen? Um diesen Antworten näher zu kommen, gibt es in unserem Institut beispielsweise Forschungsansätze, welche Entscheidungen in welchen Situationen getroffen werden und wie mit Unsicherheit bei KI-getroffenen Entscheidungen umgegangen wird.

Die Relevanz beider Perspektiven bei der Mensch-Maschine-Kollaboration, der Einfluss technischer Neuerungen in menschliche Kollaborationen, ebenso wie die sorgfältig zu prüfenden Segnungen von Künstlicher Intelligenz: Sie alle zeigen, welchen Gewinn Ingenieur- wie Natur- und Sozialwissenschaften davontragen, wenn sie sich gegenseitig am Tisch zuhören und „Einmischung“ zu lassen. Bei dem Versuch ein möglichst ganzheitliches Bild von Problemen und deren Lösung zu zeichnen, reicht für die komplexen Probleme und Herausforderungen unserer heutigen Welt die „technische“ Brille alleine schon lange nicht mehr aus, sondern wir brauchen auch die „menschliche“ und „organisationale“ Brille und umgekehrt. Die Komplexität der aufgezeigten Themen können wir nur kontrollieren und uns vom Chaos in kontrollierbare Turbulenzen bewegen, wenn wir alle „Brillen“ zulassen und so gemeinsam die Probleme unserer Zeit lösen und Entwicklungen erfolgreich und effizient initiieren.

Ingrid Isenhardt und Frank Hees

Prof. Dr. phil.

Ingrid Isenhardt

Dr. rer. nat.

Frank Hees

Highlights | 8

Ein Interview mit Dr. rer. pol. Frank T. Piller, dem Wissenschaftlichen Leiter des Instituts für Unternehmenskybernetik (IfU)

Der Innovations-Professor Weil es besser ist, wenn es anders ist - die Innovationskybernetik

P

rof. rer. pol. Frank T. Piller hat uns im Interview erklärt, wie man Innovationsverständnis an einer Hochschule vermitteln, die Bereitschaft, innovativ zu sein, fördern kann und weshalb er Backcasting dem Forecasting vorzieht.

Herr Professor Piller, was macht das IfU aus bzw. wo setzen Sie als neuer Wissenschaftlicher Leiter an?

Das IfU ist ein Schatz mit hochgradig motivierten Leuten, die Interdisziplinarität täglich in ihrer Arbeit umsetzen. Es hat den An-Institut-Status und somit die Förderfähigkeit bei den Projektträgern, und es ist AiF-Forschungsstelle. Aber das IfU ist viel mehr als dies. Das fand ich immer schon als Außenstehender, und dieser Eindruck hat sich nun voll bestätigt: Das IfU hat eine ganz tolle Kultur, die auf Veränderung angelegt ist. Das kann man evolutionär weiterentwickeln.

Sehen Sie Parallelen zu Ihrem Institut?

Die Gruppe Wirtschaftskybernetik ist recht ähnlich zu dem, was wir an unserem 9 | Highlights

Institut für Technologie-, und Innovationsmanagement (TIM) der RWTH machen.

Viele Projekte könnte man auch bei uns durchführen und umgekehrt. Die mobile Robotik dagegen hat eine eigene Kultur entwickelt, die ich sehr spannend finde.

Uns ergänzt das IfU so durch das Lab und die anwendungsorientierte Forschung.

Dieser Kern vom IfU ist Bastelbude pur, das ist eine perfekte Basis!

Meine Vision: Dissertationen aus drei Papieren (statt einer Monografie), aber darunter ein „IfU-Teil“ , bei dem das Paper einen ganz praktischen Teil hat, der etwas baut und vor allen in die reale Anwendung bringt, beispielsweise einen mobilen Roboter. Wir können so viel stärker den Transfer in die Praxis auch schon in den Dissertationen schaffen. …und Unterschiede zwischen IfU und TIM? Am IfU ist die anwendungsorientierte Forschung, am TIM arbeiten wir eher mit Ziel auf die Wissenschaft an den großen Innovationstheorien. Wir wollen das nicht vermischen, sondern komplementäre

Strukturen aufbauen. Sehr viel Potential bergen auch die wirtschaftlichen Themen in den IfU-Projekten: Wir wollen die Stakeholder aus den Unternehmen viel breiter ins IfU einbeziehen, anstatt sie nur im Projektausschuss zu haben. Das wird dann auch eine Chance, mit anderen Projektpartnern zusammen zu arbeiten und von ihnen zu lernen. Hierbei steht Kathleen Diener an meiner Seite, die als erfahrene PostDoc aus dem TIM-Team, sich nun neben Frank Hees um die Geschäftsführung im IfU kümmert und vor allem in der täglichen Arbeit in den Projekten die Brücken zwischen den Teams herstellt und die Erfahrungen aus TIM und IfU zusammenführt. Sie hat dabei schon viele Anregungen für ihre Forschung bekommen – das ist ein echter Win-Win. Wo sehen Sie den Kern des IfU? Das versuchen wir gerade, in einem Strategieprozess, noch klarer zu formulieren. Ein Bereich ist sicher die „Hybride Intelligenz“, d.h. das IfU hat die Kenntnis zu wissen, wann uns bei Entscheidungen und Aufgaben KI-Algorithmen sinnvoll unterstützen können, und wann und wie diese mit menschlichen

Prof. Dr. rer. pol. Frank T. Piller: Das IfU hat eine ganz tolle Kultur, die auf Veränderung angelegt ist.

Highlights | 10

Experten zusammenarbeiten können. Das kann das Kern-IfU sehr gut z.B. für autonome Bewegung im Raum in der mobilen Robotik, und im Verbund mit dem IMA kann es das auch gut für manche operative Produktionsthemen. Aber für innovative Entscheidungen und Management-Prozesse, also überall da, wo jetzt KI und Maschinelles Lernen sich immer stärker etablieren, ist das noch komplettes Neuland. In der Wirtschaftskybernetik ist letztendlich die große Frage, wie Mensch und Maschine in einem (oder: als?) soziales System zusammenwirken. Dies ergänzt perfekt die Entscheidungslehre als klassischer Kern der BWL. Wie innovativ ist denn das IfU? Sehr! Denn es hat auch mehr Freiräume als ein Uni-Institut. An unserer offiziellen Positionierung und den Vision Statements arbeiten wir noch. Das Potential aber ist sehr hoch und der Kern vorhanden. Es ist eine reine Organisationssache, diese Potenziale jetzt noch mehr sichtbar zu machen, als in der Vergangenheit eh schon.

Wie bleibt man innovativ bzw. wie richtet man sein Unternehmen immer wieder neu aus?

Da streiten sich die Innovationsforscher, aber sicher nicht nur mit viel Geld. Denn es gibt keinen automatischen Zusammenhang zwischen Geldeinsatz und Innovationserfolg.

Ein wichtiger Erfolgsfaktor sind die richtigen Methoden – das lehrt das Fach Innovationsmanagement und das bringen wir unseren Student*innen bei. Eine sehr spannende Idee ist, in der Wirtschaftskybernetik ein neues Innovationsparadigma abzuleiten: die Innovationskybernetik!

Wie wollen Sie das umsetzen?

Wenn ich das schon wüßte! Aber der systemische Aspekt der Innovation ist heute wichtiger denn je, ebenfalls die Partizipation und Integration aller Stakeholder. Und vor allem geht es um Beständigkeit, d.h. die Fähigkeit, sich als Organisation dauerhaft zu wandeln. Nicht nur ein innovatives Projekt zu machen, sondern eine innovative Organisation zu werden.

Systemtheoretische Gedanken sind dazu der 11 | Highlights

intellektuelle Unterbau. Ich freue mich, mit den Kolleg*innen im IfU daran zu arbeiten.

Kann man Innovation lernen?

Das ist ähnlich wie die Frage, ob ich Entrepreneurship lernen kann. Ich glaube ja. In den Vorlesungen vermitteln wir stark Methoden- kompetenz, zum Beispiel Kreativität oder Methoden, um Kundenwünsche zu erheben, systematisch zu experimentieren, Markteinführung erfolgreich zu gestalten und Adaptionshürden bei Nutzern zu reduzieren.

Das kann man ziemlich gut lernen und ein Gespür dafür entwickeln, was später im Beruf wichtig ist. Aber die Frage ist eher, wann man dies lernen sollte. Manchmal glaube ich, als BWL-Professor, dass man das BWL-Studium abschaffen sollte, denn viele Inhalte kann man eigentlich nur in der Weiterbildung richtig vermitteln.

Was unterscheidet denn innovative Unternehmen von weniger innovativen?

Dazu schaut man sich die Firmenhistorie an. Handelt es sich um ein Unternehmen, das es geschafft hat, nicht nur innovative Produkte, Services oder Prozesse hervorzubringen, sondern neue Geschäftsmodelle anzugehen, und das nicht nur zufällig, sondern systematisch aus einem Entwicklungsprozess heraus, und immer wieder in neue Märkte zu gehen? Dann ist das eine gute Indikation, langfristig diesen Wandel gemeistert zu haben und nicht nach 40 Jahren eingegangen zu sein.

Können Sie das etwas genauer erklären?

Bisher sensibilisieren wir unsere Masterstudent*innen z.B. anhand Fallstudien für die Probleme der Praxis. Doch eigentlich braucht man den eigenen praktischen Erfahrungshintergrund und eigene Erlebnisse, um die wirklich spannenden Inhalte und Themen richtig einschätzen zu können.

Denn BWL ist für mich letztendlich die Gestaltung einer arbeitsteiligen Wirtschaft – und das ist vor allem die Gestaltung der Interaktion von Menschen untereinander!

Dafür muss man aber schon mal als Manager in einem Unternehmen interagiert haben – erfolgreich, aber auch an die eigenen

Grenzen stoßend. „Innovationsmanager“ ist auch keine Einstiegsposition in Firmen.

Manche bleiben „nur“ Methodencoach, aber richtig erfolgreiche Innovationsmanager kommen aus einer Funktion in der Forschung und Entwicklung, aus der Strategie oder dem Marketing – und überführen diese funktionale Erfahrung dann in den Aufbau von Prozessen zur systematischen Innovation. Innovationsmanagement als wissenschaftliche Disziplin ist übrigens etwas sehr europäisches bei den amerikanischen Business Schools gibt es das nicht als eigenes Fach, sondern Innovation wird in verschiedenen Kontexten wie Operations Management, Strategie oder Marketing durchgenommen.

Was unterscheidet denn innovative Unternehmen von weniger innovativen?

Viele Innovationsaudits fragen nur nach dem IST-Zustand. Die Anzahl der Patente liefert jedoch keine Aussage über die Innovationsfähigkeit eines Unternehmens.

Besser ist ein Blick in die Firmenhistorie: Handelt es sich um ein Unternehmen, das nicht nur ab und an innovative Produkte, Services oder Prozesse hervorbringt, sondern auch neue Geschäftsmodelle angeht, und das nicht nur zufällig, sondern systematisch und nachhaltig? Unternehmen, die dies können, schaffen auch langfristigen Wandel – das vielleicht beste Zeichen für Innovationsfähigkeit und eine entsprechende Unternehmenskultur. Das passt übrigens perfekt zum systemischen kybernetischen Gedanken vom IfU. Ich verweise in diesem Zusammenhang gerne auf das Grazer Innovationsmodell „Big Picture“ (siehe Abbildung) von meinem Kollegen Hans Lercher. Diese „Landkarte“ des Innovationsmanagements gliedert unsere Vorlesungen, aber auch Projekte mit Firmen. Sie ist mein Tool herauszufinden, wie sich Unternehmen unterscheiden und ob die Menschen dort systemisch an das Thema Innovation herangehen. Wie werden Entscheidungen über die Projekte gefällt, wer sitzt an welcher Entscheidungsposition? Wie werden verschiedene Projekttypen unterschieden, und vor allem: Wie wird aus einem One-Hit-Wonder eine Innovationsmaschine? Das frage

ich mich nun auch als wissenschaftlicher Leiter des IfU - welchen Prozess müssen wir jetzt durchlaufen, um in Zukunft den Kreis der radikalen Innovation aufzumachen, der dann nach einer gewissen Phase in einen kontinuierlichen Prozess übergeht.

Wie gestalten wir diesen Prozess? Dazu brauchen wir eine systematische Vision.

Was ist Ihre Hauptaufgabe nun beim IfU? Ein Zukunftsbild zu entwerfen: Wo steht das IfU 2030? Klassisch fängt man mit einer Stärken-Schwächen-Analyse an und überlegt sich eine Strategie. Bei diesem sog. Forecasting gucke ich aber nur, wie ich das, was ich heute mache, ein bisschen besser mache. Wenn wir uns jedoch jetzt ein Zukunftsbild bauen, wo wir 2028/30 stehen wollen – erstmal ohne Rücksicht auf das, wo wir heute sind – und von diesem Zukunftsbild aus den Prozess rückwärts

durchlaufen – dann bekommen wir einen spannenden Perspektivenwechsel, Backcasting genannt. Denn wenn ich aus der Zukunft nach Heute schaue (und nicht, wie sonst immer, von heute in die Zukunft), dann öffnet sich einem oft ein anderes mentales Modell, eine komplementäre Sichtweise. Kathleen Diener, Frank Hees und ich sind sehr gespannt darauf, dieses Zukunftsbild mit den Arbeitsgruppenleitern und dem Team des IfU in Kooperation mit IMA, TIM und unserem Kuratorium und Vorstand sowie den anderen Stakeholdern des IfU zu gestalten!

Prof. Dr. rer. pol. Frank T. Piller ist Lehrstuhlinhaber des Instituts für Technologie- & Innovationsmanagement (TIM) und seit Juni 2020 Wissenschaftlicher Leiter des Instituts für Unternehmenskybernetik (IfU) an der RWTH Aachen University.

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Ein Interview mit Dipl.-Ing. Bastian Lehrheuer, Geschäftsführer des Exzellenzclusters Fuel Science Center

Die Expertise der Anderen verknüpfen

Oberingenieur Bastian Lehrheuer vom Lehrstuhl für Verbrennungskraftmaschinen der RWTH Aachen University erforscht mit mehr als 25 Instituten und Forschungseinrichtungen im RWTH-Exzellenzcluster „Fuel Science Center“ neuartige und CO²-neutrale Kraftstoffe für effizientere Verbrennungsmotoren.

D

as Exzellenzcluster Fuel Science Center (FSC) erforscht neuartige, CO2-neutrale Kraftstoffe für eine effizientere, nahezu schadstoffarme Verbrennung.

Diplom-Ingenieur Bastian Lehrheuer schafft dafür die notwendigen Synergien zwischen den mehr als 25 beteiligten Instituten und Forschungseinrichtungen, den seit zwei Jahren ist er FSC-Geschäftsführer. Das Spannende daran? Bei jedem Meeting lerne er etwas aus einer anderen Disziplin dazu, sagt er.

Herr Lehrheuer, warum sollte es einen Ingenieur interessieren, was der Chemiker heute entdeckt?

Vernetzt man Wissenschaftler unterschiedlicher Disziplinen, entstehen sehr viele neue Ideen und Ansätze über die Fächergrenzen hinaus. Das ist das Besondere an der Exzellenzförderung in Aachen: Wir erforschen interdisziplinär Kraftstoffe auf Basis regenerativer Ressourcen und fördern die Zusammenarbeit zwischen Natur-, Ingenieur-, Geistes- und Wirtschaftswissenschaften. Am Anfang lernen alle, dieselbe Sprache zu sprechen und in denselben Dimensionen zu denken, und das ist ein deutlicher Mehrwert.

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Was bedeutet das konkret?

Auf der einen Seite kümmern sich Chemiker und Biologen auf der Molekülebene um die Produktion der Kraftstoffe, die Verfahrenstechniker sind mit den Prozessen beschäftigt und die Grundlagenforscher auf der Anwendungsseite mit den Verbrennungsmotoren. Das Ganze wird überspannt von einer Systembetrachtung. Dabei werden neben Life Cycle-Assessments auch ökonomische und soziale Aspekte beleuchtet. So versuchen wir wirklich das große Ganze berücksichtigen.

Wie sehen Ihre Aufgaben als Geschäftsführer des Exzellenzclusters aus?

Ich bin der erste Anlaufpunkt bei Fragen und Herausforderungen. Ich habe sehr viel Organisatorisches zu tun, von der finanziellen Übersicht, den Meetingstrukturen bis hin zu Öffentlichkeits- und PR-Fragen.

Wie bringen Sie Ihre Expertise ein?

Wichtig ist, den Austausch zwischen den Doktoranden der verschiedenen Institute zu beleben, damit gemeinsame Diskussionsrunden entstehen. Wir evaluieren und bewerten Veröffentlichungen gemeinsamer

Projekte und damit auch kollektive Themen.

Je mehr Forschungsveröffentlichungen in Kooperationen entstehen, desto mehr Projekte und Zusammenarbeit gibt es.

Wie funktionieren Netzwerken, Gesprächsrunden und Konferenzen in Zeiten von Corona?

Alles findet online statt – wir versuchen alles umzusetzen, was wir an Meetings geplant haben. Auf der wissenschaftlichen Ebene funktioniert das sehr gut, da wir auch mit dem Max-Planck-Institut in Mülheim und dem Forschungszentrum Jülich zusammen arbeiten. Dort sind wir auch vor Corona nicht immer hingefahren, insofern sind die Kollegen jetzt viel besser eingebunden.

Andererseits lebt das Cluster vom Austausch während der Pausen und Live-Treffen, und das kommt natürlich viel zu kurz.

Wir meistern das insgesamt ganz gut.

Unsere große Cluster-Konferenz fand komplett online statt und wurde sehr gelobt.

Online hatten sich 350 Teilnehmer angemeldet, das waren vor Ort in den Vorjahren deutlich weniger. Viele haben es genutzt, nicht reisen zu müssen und sich einzelne Vorträge anhören zu können. Nächstes

Jahr planen wir mit einem hybriden Veranstaltungskonzept, vor Ort und per Livestream. Wir arbeiten auch an Ideen, wie wir das Networking über bestehende Kontakte hinaus verstärken können, denn nur online ist es schwierig, neue Leute miteinander zu vernetzen.

Worauf liegt Ihr Hauptfokus in den nächsten Monaten? Wie treibt man die Zusammenarbeit von etwa 25 Instituten und Forschungseinrichtungen voran?

Die ist im Antrag unter den supplementary cluster activities angegeben, was es sehr gut trifft: Das IMA unterstützt mich vor allem in der internen Kommunikation, etwa bei technischen Aspekten wie einer Austauschplattform, bei der Organisation von Mitarbeiterkolloquien oder Umfragen, und in der Analyse der Kommunikation. Es identifiziert Punkte, bei denen wir uns bezüglich der internen oder externen Kommunikation verbessern können, bspw. mit der Balance Score Card oder mit der WissensnetzwerkAnalyse. Letzteres finde ich besonders spannend: Wie verbreitet sich das Wissen, wie wird es genutzt, welchen Input hat unsere Forschung, für wen ist sie relevant?

Worauf liegt Ihr Fokus in den nächsten Monaten? Wie treibt man die Zusammenarbeit von etwa 25 Instituten und Forschungseinrichtungen voran?

Das ist ein sehr iterativer Prozess. Explizit gibt es jedes Jahr eine Konferenz, um den Fortschritt im Cluster zu besprechen – dies umfasst 70 Projekte in verschiedenen Disziplinen. Wir müssen Projekte besser kanalisieren und auf einen gemeinsamen Weg bringen. Im alten Cluster (bis 2018 noch unter Tailor-Made Fuels from Biomass (TMBF), seit 2019 als Fuel Science Center) hatten wir dazu einen Referenzprozess definiert, an den sich alle ansiedeln können, etwa mit einem bestimmten Molekül oder einem bestimmten Kraftstoff, den jedes Projekt berücksichtigt. Ziel war es, am Ende die ganze Geschichte des Clusters anhand dieses Beispiels erzählen.

Ihr kurz- oder mittelfristiger Plan?

Das Referenzsystem definiert zu haben und bei unserer nächsten Jahreskonferenz 2021 zu prä-sentieren. Unsere Sichtbarkeit konstant halten und die Ergebnisse aus unserem Cluster weiter-hin in die Welt hinaustragen: Wir arbeiten mit Verbünden in den USA und Kanada zusammen, die unseren iterativen und interdisziplinären Ansatz adaptiert haben.

Das ist ein spannender Prozess, zu sehen, welchen Einfluss wir auf das Geschehen, die Forschung oder die Gesellschaft in der Welt haben. Denn mit Kraftstoffen, Verbrennungsmotoren und Klimawandel sind wir in einem sehr sensiblen Bereich unterwegs, in dem dringend neue Lösungen gesucht werden.

Zum Thema Kraftstoffe auf Basis erneuerbarer Energien und deren Potential bezüglich einer klima-neutralen Mobilität bin ich viel mit Präsentationen unterwegs, in diesem Jahr natürlich sehr eingeschränkt.

Da das Fuel Science Center wesentlich breiter aufgestellt ist, reicht ein Referenzprozess nicht mehr aus. Daher definieren wir nun ein Referenzsystem und wollen darin alle Projekte einbinden, um dann eine konsistente Story anhand dieses Referenzsystems erzählen zu können.

Highlights | 14

An die Werkbänke, Studis!

Willkommen in der Forschungswerkstatt für Ingenieursstudent*innen, die als Projektarbeit etwas bauen, hämmern, löten, nähen, sticken oder 3-D-drucken möchten.

Impressionen aus dem ELLI 2 Makerspace für Student*innen

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Wer etwas bauen möchte, kann davon auch einen digitalen Prototypen entwerfen oder ein 3-D-Modell drucken.

Schraubenschlüssel statt Tastatur: Durch eine Maßnahme im Verbundprojekt „Exzellentes Lehren und Lernen in den Ingenieurswissenschaften (ELLI)“ ist in unserer Forschungshalle eine Werkstatt entstanden – das Makerspace ‚Experience Engineering Square (E²). Student*innen sollen nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch erstklassig ausgebildet werden.

Neues aus dem Lab | 16

Dr. rer. nat. Esther Borowski

Digitale Transformation – nur Mut!

Die Digitalisierung treibt den Wandel in unserer Gesellschaft und den Unternehmen in einer Geschwindigkeit und Radikalität voran, die wir so noch nie erlebt haben.

Sie bietet mit ihren technologisch basierten Möglichkeiten die Grundlage und reicht in die Strukturen und Arbeitsabläufe von Organisationen. Doch Technologie und Algorithmen allein sind für die erfolgreiche digitale Transformation eines Unternehmens nicht alles – und der Faktor Mensch ist für das Gelingen des organisationalen Wandels mindestens so entscheidend wie

zu ändern, ist, wenn überhaupt möglich, ein langwieriger und diffiziler Prozess. Der wichtigste Erfolgsfaktor für eine kulturelle Transformation ist der permanente Dialog mit allen Mitarbeiter*innen, um sie von der Notwendigkeit des Wandels zu überzeugen und sie auf diese Reise mitzunehmen.

Transparenz und Vertrauen sind Schlüsselworte und zentrale Elemente, um kulturelle Veränderungen und Entwicklungen in Organisationen voranzutreiben, die durch veränderte Arbeitsumgebungen entstehen.

die zukunftsweisende Technologie.

Es braucht keine kleinteiligen Arbeitsanweisungen, sondern Visionen. Dazu gehört Raum zu experimentieren und sich zu entfalten, um innovativ sein zu können. Nur so werden Organisationen zukunftsfähig. Bei der Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie sollten daher Fragestellungen nach den Auswirkungen der Strategie auf die Organisation und Mitarbeiter*innen ebenso wie deren Einbindung berücksichtigt werden. Diese Fragestellungen sind Basis für umfassende Change-Aufgabenstellungen unter der Prämisse, dass alle, die in Organisationen an der digitalen Transformation arbeiten, Betroffene sind. Jedoch sind nicht alle Betroffenen in der Lage, übergeordnete Zielsetzungen selbstorganisiert zu

Organisationaler Wandel Die digitale Transformation führt zu einem solch grundlegenden Wandel, der jegliche organisationalen Strukturen in Frage stellt.

Grundlegend ist dabei die Kultur einer Organisation, die jedoch zunächst „gegeben“ ist und sich nicht schnell Top-Down ändern lässt. Kultur stellt sich ein. Was die tatsächliche Unternehmenskultur ist, merkt man erst, wenn man sie ändern will, oder sie braucht, um Änderungen zu erzielen.

Prozesse kann man neu definieren, Kompetenzen am Markt einkaufen, aber die Kultur 17 | Neues aus dem Lab

verfolgen. Es gilt also einen sinnvollen und effektiven Weg zu finden, wie die Partizipation der Mitarbeiter*innen aussehen kann.

Kompetenzen Mensch Während sich die Organisationen darauf fokussieren, geeignete Digitalstrategien zu entwickeln, stellt sich die Frage, welche Rolle das Individuum mit seinen Kompetenzen in der digitalen Transformation zukünftig spielen wird. Die Mitarbeiter*innen müssen sich auf Herausforderungen in der Zukunft vorbereiten, die wir heute noch nicht kennen, auf Berufe, die noch gar nicht existieren, auf die Nutzung von Technologien, die noch gar nicht entwickelt sind. Dies wird nur möglich, wenn sie ihre Fähigkeiten, selbstorganisiert und kreativ mit Hilfe digitaler Systeme und agiler Methoden zu handeln, konsequent erweitern. Sicher ist, dass die Digitalisierung die Art und Weise, wie wir miteinander interagieren und wie wir unseren Fähigkeiten entsprechend aufgestellt sein müssen, im privaten und auch im beruflichen Umfeld bereits verändert hat und weiter verändern wird. Heute kommunizieren wir nicht mehr nur von Mensch zu Mensch,

auch die Kommunikation von Mensch zu Maschine oder Maschine zu Maschine ist Alltag. Robotik und künstliche Intelligenz gewinnen zunehmend an Bedeutung.

Die digitale Kompetenz basiert auf dem Wissen über digitale Systeme im Arbeitsprozess und der Qualifikation zur Nutzung dieser Systeme, umfasst jedoch deutlich mehr Fähigkeiten. Der Mensch muss in der diversifizierten Welt seine Kompetenzen einbringen.

Zunehmend gefragt sind neben analytischem Denken, Innovationsfähigkeit und Kreativität auch die Entwicklung neuer Lernstrategien sowie Eigeninitiative. Dabei ist bedeutend, die technischen und kommunikativen Möglichkeiten für die eigene Kompetenzentwicklung wie auch von Mitarbeiter*innen und kreativ zu nutzen, weiterzuentwickeln und zu verbreiten. Der Erfolg hängt davon ab, ob die Mitarbeiter*innen herausfordernde Problemstellungen selbstorganisiert lösen. Dabei werden sie mit einer hohen Komplexität und mit neuen, unvorhersehbaren Entwicklungen konfrontiert und benötigen Orientierung durch Werte, die als Regler ihres Handelns diese Selbstorganisation erst möglich machen. Sich im mitunter disruptiven

Wandel zurecht zu finden, heißt meist Navigieren im Nebel. Und dieses Navigieren bedarf tief verankerter, handlungsleitender Werte, die auf Erfahrungen und Überzeugungen beruhen.

Abschließend lässt sich festhalten, dass, um dem durch die digitale Transformation hervorgerufenen Wandel zu begegnen und diesen zu gestalten, es sowohl auf organisationaler Ebene wie auch beim Menschen selbst Mut braucht. Mut, Neuem gegenüber zu treten und gemeinsam im Kollektiv von Führungskräften und Mitarbeiter*innen die Nutzbarmachung der menschlichen, organisationalen und technischen Potentiale zu beginnen.

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esther.borowski@imaifu.rwth-aachen.de Neues aus dem Lab | 18

Dr-.Ing. Anas Abdelrazeq

Mixed Reality Schnittstellen intelligent gestalten

Das Gesicht der Digitalisierung Mit dem jüngsten Aufstieg von Industrie 4.0 ist die digitale Transformation zu einer Kernaktivität für viele Unternehmen geworden. Bei der Umstellung von manuellen Prozessen auf intelligentere Prozesse sind intelligente Maschinen die Hauptakteure.

Im Mittelpunkt jedes Digitalisierungsprozesses steht die Frage, wie Technologie und Mensch verbunden werden können.

Eigentlich ist diese Frage schon ziemlich alt und reicht bis in die 60er Jahre zurück.

In der Anfangszeit wurden Begriffe wie „Intelligence Amplification“ (IA) eingeführt.

IA bezieht sich auf die Verwendung von Computergrafiken als Werkzeug, um eine Aufgabe für einen Menschen leichter durchführbar zu machen (Brooks 1996).

Ziel ist es, den Benutzern den Austausch von Informationen zu ermöglichen und ein besseres Verständnis der verschiedenen Prozesse zu erhalten. Die Designer haben bereits viel in Richtung der Konzeption von Benutzerschnittstellen (UI) getan, vor allem in jüngster Zeit mit der Erweiterung der realen Umgebung mit computergenerierten Grafiken. Dies wurde natürlich durch die aktuelle Entwicklung der Technologie vorangetrieben, die bei der Einführung neuer Methoden zur Interaktivität geholfen hat. Benutzeroberflächen geben dem 19 | Neues aus dem Lab

Digitalisierungsprozess ein Gesicht auf das die Endbenutzer blicken und mit dem sie interagieren können. Für die meisten Endbenutzer ist das, was an Technologie vorhanden ist, nur eine Black Box, und die Beantwortung der Frage, wie die Schnittstelle in benutzerzentrierten Prozessen gestaltet werden kann, ist wesentlich, um den Benutzern weiterhin die Kontrolle zu übergeben.

Die Notwendigkeit von Intuitition und Immersion Die Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen ist seit der Entstehung des ersten interaktiven Computers eine ständige Nutzungsanforderung. Ziel ist es, Benutzeroberflächen unsichtbar zu machen und die Interaktion mit Technologiesystemen aller Formen und Arten so natürlich wie möglich zu gestalten. Dies kann erreicht werden indem jede Trennung zwischen der physischen Welt des Benutzers und der digitalisierten Welt aufgehoben wird.

Inspiriert durch die Arbeit von Rekimoto und Nagao, existieren vier Klassen, die zwischen der traditionellen Interaktion mit Technologie und neuen Trends von Benutzeroberflächen unterscheiden. Die erste Klasse repräsentiert die traditionel-

len sichtbaren „On-Screen“-Interaktionen.

Diese gibt es in Form typischer grafischer Benutzeroberflächen (GUI), beim Benutzen von Fenstern, Symbolen, Menüs und Mauszeigern (WIMP). Die zweite Klasse befasst sich vor allem mit unsichtbaren Interaktionen innerhalb einer vollständig immersiven und computergenerierten virtuellen Welt (d.h. VR), in der die Benutzer von ihrer äußeren Realität losgelöst sind.

In dieser Klasse wird also die physische Unsichtbarkeit des Computers erreicht.

Die dritte Klasse, die in modernen technischen Geräten und Gadgets am weitesten verbreitet ist, beruht auf Interaktionen mittels Ubiquitous Computing. Dabei ist die Schnittstellentechnologie in verschiedene Teile oder Komponenten des Geräts aus der realen Welt eingebettet und nicht nur zentral in einem Bildschirm oder Desktop-Computer. Die modernste und bisher am meisten untersuchte Möglichkeit, ist die Etablierung der Interaktion „innerhalb“ der realen Welt. Es geht um die Ähnlichkeit dazu, wie Menschen normalerweise mit realen physischen Objekten interagieren und alle fünf Sinne dabei voll funktionsfähig sind. In der neuen Ära der Technologie wird das nun mit Hilfe von „Augmented Reality“ (AR)-Techniken und erweiterten Elementen umgesetzt, bei

denen die Immersionsebene den Eindruck völlig unsichtbarer Benutzeroberflächen erweckt. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt der Technologieentwicklung, steht die visuelle Wahrnehmung der Umgebung als einer der Hauptsinne im Mittelpunkt der AR. Die Technologie bietet die Möglichkeit, die Wahrnehmung der Benutzer zu verändern, indem sie computergenerierte Objekte in ihrer Welt platziert. Zukunftsvision ist jedoch, noch deutlich darüber hinauszugehen. Das Ziel besteht darin, alle menschlichen Sinne durch diese Technologie in einer so genannten „Mixed Reality“ (MR) abzudecken.

Nicht nur eine Benutzeroberfläche, sondern eine intelligente Schnittstelle In der Zukunft wird die MR eine perfekte Erweiterung erschaffen können, die der menschliche Geist nicht von der „tatsächlichen“ Realität wird unterscheiden können.

Der Trend hin zur Industrie 4.0 verändert die Art und Weise, wie Arbeiter in ihren Arbeitsbereichen interagieren müssen, wobei MR als eine der wichtigsten Säulentechnologien der Industrie 4.0 gilt. Um dem gerecht zu werden, müssen die traditionellen Interaktionstechniken neugestaltet werden.

Es müssen „intelligentere“ Benutzerschnittstellen (Intelligent Interfaces) entwickelt

werden, um industrielle Anwendungen erweitern zu können und auf den jüngsten Fortschritten der vernetzten Geräte aufzubauen.

Beim IMA betrachten wir MR nicht nur als ein Werkzeug, das die visuelle Wahrnehmung (oder andere menschliche Sinne) verbessert. Sie ist vielmehr ein integrierter Teil des gesamten Ökosystems der Industrie 4.0. MR und moderne Schnittstellen wären in der Lage, mit verschiedenen Maschinen zu kommunizieren, die Umgebung und das Benutzerverhalten zu verstehen, auf verschiedene Aktionen zu reagieren, Inhalt zu personalisieren, eigene Daten zu produzieren und selbstständig denken zu können.

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anas.abdelrazeq@imaifu.rwth-aachen.de Neues aus dem Lab | 20

Lehr- und Trainingsformate aus dem Lab

Agile Lerneinheiten

Roboscope und DLR_School_Lab: Selbst mal Wissenschaftler spielen? Das Schülerlabor Roboscope und die DLR_ School_Labs der RWTH Aachen University laden Schüler*innen zu Mitmachexperimenten vor Ort ein – zu Fragen aus Luftund Raumfahrt, Energie- und Verkehrsforschung, immer mit Schwerpunkt auf der Robotik und Künstlicher Intelligenz. An der Leonardo-Da-Vinci Gesamtschule Hückelhoven und am Aachen Couven-Gynasium sind Robotikkurse in den Unterricht der Mittelstufe integriert, in der Stadtbücherei Düren betreute ein Team des Schülerlabors einen Ferienkurs.

Angesichts der Corona-Pandemie sind die Formate weitgehend digitalisiert und finden online statt. Schüler*innen benötigen nur einen Computer mit Internetverbindung, Betreuer*innen erklären und zeigen dann alles.

Eine kostenlose Online-AG zu Robotik und Programmieren für Kinder und Jugendliche ab der fünften Klasse findet mittwochs von 16 bis 19 Uhr statt.

Play scientiest yourself? The Roboscope laboratory for pupils and the DLR_ School_Labs at RWTH Aachen University invite pupils to take part in hands-on experiments on site - on issues relating to aerospace, energy and transport research, always with a focus on robotics and artificial intelligence. At the Leonardo-Da-Vinci Comprehensive School Hückelhoven and at the Aachen Couven-Gynasium, robotics courses are integrated into the Middle School curriculum, while a team from the Pupils‘ Laboratory supervised a holiday course at the Düren public library.

hees.office@ima-

In view of the Corona pandemic, the formats are largely digitalised and take place online. Pupils only need a computer with an Internet connection, then the supervisors show and explain everything.

eva.preuschoff@ima-

A free online workshop on robotics and programming for children and teenagers from the fifth grade upwards takes place on Wednesdays from 4 pm to 7 pm.

Für Kurstermin & Onlineanmeldungen: info@robo-scope.de www.dlr.de/schoollab

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de www.robo-scope.de

Summer und Winter Schools In Zusammenarbeit mit der RWTH Aachen International Academy GmbH bietet das Cybernetics Lab interessierten Studierenden aus der ganzen Welt regelmäßig die Möglichkeit in einem mehrwöchigen Intensivtraining die Anwendung moderner Informationstechnik in der Industrie zu erfahren. Die Themen reichen von der Objektorientierten Programmierung für mechatronische Systeme über Maschine-zu-Maschine-Kommunikation bis zur Programmierung autonomer Roboter.

In cooperation with the RWTH Aachen International Academy GmbH, the Cybernetics Lab regularly offers interested students from all over the world the opportunity to experience the application of modern information technology in industry in an intensive multi-week training course. The topics range from object-oriented programming for mechatronic systems to machine-to-machine communication and the programming of autonomous robots.

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

Unsere agilen Learning Units bieten kurze, gefilterte und kontextbezogene Module, die sich der Herausforderung stellen, die Lernenden nicht nur wissensbezogen, sondern auch emotional zu fordern. Die Lernarchitekturen der Module abstrahieren die zu vermittelnden Themen und setzen in den ausgewählten Methoden nicht bei der Verhaltensausprägung, sondern im Denkmodell an. Ziel ist es, dadurch eine Neuordnung von Denkmustern und eine nachhaltige Veränderung von Verhalten zu erreichen. Dies geschieht insbesondere über eine anschauliche, kompetenzorientierte Vermittlung: Die Teilnehmer erarbeiten sich die Inhalte selbst. Darüber hinaus entstehen durch die konsequente Visualisierung in Form von Denkmustern und Metaphern Bilder in den Köpfen der Teilnehmer*innen, so dass Inhalte besser verankert werden können.

Our Agile Learning Units offer short, filtered and contextual modules to challenge the learners not only in terms of knowledge but also emotionally. The learning architectures of the modules abstract the topics to be conveyed and, in the selected methods, don´t start with the behavioural characteristics but deal with the mental model. The aim is to achieve a reorganisation of thought patterns and a sustainable change in behaviour. This is achieved in particular through clear, competence-oriented teaching: the participants work out the content themselves. In addition, consistent visualisation in the form of thought patterns and metaphors creates images in the minds of the participants so that content can be better embedded.

esther.borowski@imaifu.rwth-aachen.de

johanna.werz@imaifu.rwth-aachen.de

KI und Data Science Schulungen Für Fach- und Führungskräfte aus der Industrie bieten wir die Möglichkeit in dreibis fünftägigen Schulungen die aktuellsten Entwicklungen der Industrie 4.0 und der künstlichen Intelligenz zu erfahren. Wir beantworten und beleuchten wir Fragestellungen zur Vernetzung von Maschinen, zur Speicherung und Nutzung maschineller aber auch menschgenerierter Daten. Abgestimmt auf die Bedürfnisse der Teilnehmer*innen reicht das Spektrum vom Überblick über die Einsatzmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz bis zur Hands-On Schulung, in der die Teilnehmer*innen selbst Hand anlegen und anhand ausgewählter Beispiele künstliche Intelligenzen trainieren und den Prozess der Datenanalyse erfahren.

Aiming at professionals and managers from the industry, we offer the opportunity to experience the latest developments in industry 4.0 and artificial intelligence in three to five-day training courses. We answer and illuminate questions regarding interconnections of machines, the storage and usage of machine and human generated data.

Tailored to the needs of the participants, the spectrum ranges from an overview of the possible applications of artificial intelligence to hands-on training, in which the participants themselves train an artificial intelligence using selected examples and experience the process of data analysis.

andres.posada@imaifu.rwth-aachen.de

daniel.luetticke@imaifu.rwth-aachen.de

daniel.luetticke@imaifu.rwth-aachen.de

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Johanna Werz M.Sc., Dr. rer. nat. Esther Borowski, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Karriereberatung für Berufsanfängerinnen CHEFIN: Chancengerechte Entwicklung von Frauenkarrieren im MINT-Bereich Equal Opportunities for the Career Development of Women in STEM Noch immer sind im Maschinenbau nur 9 % der Führungspositionen von Frauen besetzt (Statista, 2020). In anderen Bereichen aus Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik (MINT) ist es kaum besser. Ziel des Projekts Chancengerechte Entwicklung von Frauenkarrieren im MINT-Bereich (CHEFIN) ist es deshalb, mithilfe eines Methodenmix aus qualitativer, quantitativer und Data Science-Methoden förderliche und hinderliche Faktoren für MINT-Frauen auf dem Weg in Führungsetagen zu identifizieren.

Um die Ergebnisse für die Zielgruppe der Absolvent*innen und jungen Berufseinsteiger*innen aus dem MINTBereich nutzbar zu machen, wurde ein Online-Tool entwickelt. Unter www. check-deine-karriere.de erhalten die Nutzer*innen nach Eingabe ihrer bisherigen Berufserfahrung Tipps zur Karriere, Hinweise zu möglichen nächsten Karriereschritten, Informationen über weitere Beratungsangebote und Einblicke in die Karrieren von Role Models.

Das Tool vermittelt so MINT-Absolvent*innen und Berufsanfänger*innen Sicherheit für die eigene Karriere und gibt Anregung, diese zu planen und eine Führungsposition anzustreben.

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Even today, woman hold only 9 % of management positions in the field of mechanical engineering (Statista, 2020), A similar situation exists in other areas of science, technology, engineering and mathematics (STEM).

The aim of the CHEFIN project is to use a combination of qualitative and quantitative studies and data science methods to identify beneficial and detrimental factors for women with the goal of a management position in the STEM sector.

To make the results available to the target group of female graduates and young professionals from STEM we developed an online tool. This tool can be found at www.check-deine-karriere.de (German only), where users can enter their working experience and receive career tips, as well as information on possible next career steps, information on further consulting services and insights into the careers of role models. The tool aims to give STEM graduates and young professionals a sense of security for their own careers and to provide suggestions and motivation to plan their career and strive for a management position.

Kontakt

johanna.werz@ima-

esther.borowski@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

www.chefin.pro/ www.check-deine-karriere.de 10/2017-03/2021 Projektpartner: zhb, TU Dortmund Förderinstitutionen:

Unterwegs mit CHEFIN auf verschiedenen Messen: Erwartungsvoll füllten Besucher*innen die Projektflyer aus.

Highlights Online-Tool

Ergänzt mit seinem niederschwelligen Zugang das bestehende Beratungsangebot.

Online tool

Can supplement existing consulting services due to its simple access.

Methodenmix

Aus qualitativen, quantitativen und Data-Science-Methoden.

Mix of methods

From qualitative, quantitative and data science methods.

Feedback

Probieren Sie es aus – www.checkdeine-karriere.de.

Feedback

Try it out: www.check-deine-karriere.de.

Wissensmanagement | 24

Nina Schiffeler M.Sc., Dr. rer. nat. Esther Borowski, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Ingenieurlehre 4.0: Lernen und Lehren im digitalen Wandel ELLI 2: Exzellentes Lehren und Lernen in den Ingenieurwissenschaften Excellent Teaching and Learning in Engineering Science

ELLI 2 ist ein Verbundprojekt und entwickelt bereits seit 2011 und aktuell in zweiter Förderphase innovative Lehrund Lernkonzepte für die akademische ingenieurwissenschaftliche Lehre. Ziel ist die kontinuierliche Weiterentwicklung der Lehrqualität und die Verbesserung der Studienbedingungen.

Dabei werden innovative Lehr-Lernmethoden und -konzepte wie Remote und virtuelle Labore, eine Forschungswerkstatt sowie die „Ingenieure ohne Grenzen Challenge“ entwickelt, erforscht und in die Praxis umgesetzt.

Es gliedert sich in die Kernbereiche „Remote Labore & virtuelle Lernwelten“, „Globalisierung“, „Student Life Cycle“ und „Entrepreneurship“, um moderne Lehre im Ingenieurwesen zu untersuchen, zu beschreiben und zu gestalten.

Die Erkenntnisse, Erfahrungen und Forschungsergebnisse des Projekts wurden unter anderem in der Publikation „Lehren und Lernen in den Ingenieurwissenschaften: innovativ, digital, international“ sowie in der Online-Plattform BEETBox (Best Practices in Engineering Education Toolbox) aufbereitet und sind über den nachfolgenden QR-Code abrufbar.

25 | Wissensmanagement

ELLI 2 is a joint project and has been developing innovative teaching and learning concepts for academic engineering science teaching since 201. It is currently in its second funding phase. The aim is to continuously improve the quality of teaching and the conditions of study.

Innovative teaching-learning methods and concepts such as remote and virtual laboratories, a research workshop and the „Engineers Without Borders Challenge“ are developed, researched and put into practice. It is divided into the core areas of „Remote Laboratories & Virtual Learning Worlds“, „Globalization“, „Student Life Cycle“ and „Entrepreneurship“ to investigate, describe and design modern teaching in engineering.

The findings, experiences and research results of the project were processed in the publication „Teaching and Learning in Engineering Sciences: innovative, digital, international“ as well as in the online platform BEETBox (Best Practices in Engineering Education Toolbox) and can be accessed via the following QR code.

Kontakt

nina.schiffeler@ima-

esther.borowski@ima-ifu.

ifu.rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

Beispielhafte Produkte aus dem Projekt „Exzellentes Lehren und Lernen in den Ingenieurwissenschaften (Elli 2). isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

Highlights www.elli-online.net

Projektziel

Entwicklung passgenauer Methoden & Konzepte für eine moderne ingenieurwissenschaftliche Lehre. Fokussierung durch Kernbereiche, Handlungsfelder und darin enthaltenen Maßnahmen.

Aim of the project

Development of custom-fit methods & concepts for a modern teaching of engineering. Focusing through core areas, fields of action and measures contained therein.

Produktvielfalt

Von Informations- & Beratungsformaten,

Product diversity

From information and consulting formats, to the possible applications of digital, virtual and augmented technologies, to innovative and creative teaching and learning concepts, further education programs and the remote provision of laboratories.

10/2016-03/2021 Projektpartner: Ruhr-Universität Bochum, Technische Universität Dortmund Förderinstitution:

über Einsatzmöglichkeiten digitaler, virtueller und augmentierter Technologien bis hin zu innovativen und kreativen Lehr- und Lernkonzepten, Weiterbildungsangeboten und der Remote-Bereitstellung von Laboren.

Wissensmanagement | 26

Lea Daling M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Lasst uns reden, Doktoren Talk Nerdy To Me (TNTM): Die eigene Forschung zielgerichtet kommunizieren Communicating Your Own Research Effectively

„Talk Nerdy To Me (TNTM)“ ist ein zweitägiges Kommunikations-Bootcamp, in dem Doktoranden lernen, ihre Forschungsergebnisse zielgerichtet zu kommunizieren. Aus aktuellem Anlass hatten die Veranstalter - nach zwei Präsenzveranstaltungen in Rammelsberg in den Vorjahren – nun mittels eines interaktiven online -Whiteboards, einem Chatprogramm und einer Kontent- und Lernplattform eine intelligente Online-Umgebung für das Bootcamp vom 12.-15. Oktober 2020 entwickelt.

In einer interaktiven Umgebung übten die Teilnehmer neue und überzeugendere Möglichkeiten, ihre Forschungsgeschichte zu erklären. Mehr als dreißig Doktorand*innen nahmen an dieser Veranstaltung teil, um sich mit ihren Forscherkollegen zu vernetzen und ihre Präsentation auf verschiedene Zielgruppen zuzuschneiden. Die Doktorand* innen entwickeln Fähigkeiten für das sogenannte Storytelling und zum erfolgreichen Pitchen ihrer Forschungsergebnisse.

Das von Experten der EIT Raw Materials Academy, der TU Clausthal und des Cybernetics Lab IMA & IfU der RWTH Aachen University im Bereich Wissenschaftskommunikation geleitete Training beinhaltet wertvolle Tipps, um das Interesse des Publikums zu gewinnen und aufrechtzuerhalten.

„Talk Nerdy To Me (TNTM)“ is a two-day communication boot camp where doctoral students learn to communicate their research results in a targeted manner. Following two face-to-face events in Rammelsberg in previous years, the organisers have now developed an intelligent online environment for the boot camp from 12-15 October 2020 using an interactive online whiteboard, a chat programme and an account and learning platform.

In an interactive environment the participants practised new and more convincing ways to explain their research history. More than thirty doctoral students* attended the event to network with their research colleagues and tailor their presentation to different target groups. The PhD students develop skills for storytelling and successful pitching of their research results.

The training, which is led by experts from the EIT Raw Materials Academy, TU Clausthal and the Cybernetics Lab IMA & IfU of RWTH Aachen University in the field of science communication, includes valuable tips on how to attract and maintain the interest of the audience.

Kontakt

lea.daling@ima-

anas.abdelrazeq@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

Die zielgerichtete Kommunikation erproben TNTM-Teilnehmer*innen (Foto aus dem Vorjahr) bei einer Exkursion in einen Untertagebau.

eitrawmaterials.eu/eit-rmacademy/tntm2020/

Highlights

01/2018 - 12/2020 Projektpartner: EIT Raw Materials Academy, TU Clausthal Förderinstitution:

Forschungscommunity & Netzwerk

In TNTM können Doktorand*innen ihr eigenes Netzwerk erweitern und die Forschungscommunity kennenlernen.

Research community & network

TNTM allows doctoral students to expand their own network and get to know the research community.

Austausch

Die Teilnehmenden lernen, die eigene Präsentation an die Bedürfnisse verschiedener Zielgruppen anzupassen.

Exchange

The participants learn to adapt their own presentation to the needs of different target groups.

Präsentation reflektieren

Die Teilnehmenden entwickeln Story-

Reflect presentation

The participants develop storytelling skills and learn to attract the attention of the audience with short pitches.

telling-Kompetenzen und lernen, mit kurzen Pitches die Aufmerksamkeit der Zuhörer*innen zu gewinnen.

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Wissensmanagement | 28

Johanna Werz M.Sc., Robert Jungnickel M.Sc., Dr. rer. nat. Esther Borowski, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Wissen halten und verteilen Excellenzcluster Fuel Science Center (FSC): Wissen in interdisziplinärer Forschung extrahieren Extracting Knowledge in Interdisciplinary Research

Um die wertvolle Ressource Wissen nutzbar zu machen, entwickelt das IMA im interdisziplinären Exzellenzcluster „The Fuel Science Center (FSC)“ eine umfangreiche Plattform. Diese hat zum Ziel FSC-relevantes Wissen aus internen und externen Datenquellen zu extrahieren.

Dabei werden sowohl Webcrawler eingebunden, die verschiedene Social Media und wissenschaftsrelevante Onlinemedien nach bestimmten Stichworten durchsuchen und themenbezogen anzeigen, als auch themenbezogene Publikationen aus dem Cluster erfasst und visualisiert. So lassen sich FSC-relevante Inhalte auswerten – z.B. Kooperationen und Themencluster extrahieren – Trends identifizieren und Strategien ableiten. Um die Plattform als Anlaufstelle für FSC-relevantes Wissen zu etablieren, werden die Wissenschaftler*innen dort außerdem über aktuelle Events und News auf dem Laufenden gehalten.

Darüber hinaus unterstützt das IMA die hochgradig interdisziplinären Kooperationen innerhalb des Clusters. Dazu gehören die jährliche Mitarbeiter*innenbefragung (Balanced-Scorecardbased Evaluation) wie auch die Durchführung des jährlichen Mitarbeiter*innenkolloquiums.

In order to make the valuable resource knowledge usable, the IMA is developing an extensive platform in the interdisciplinary cluster of excellence “The Fuel Science Center (FSC)”. This platform aims at extracting FSC-relevant know-ledge from FSC internal and external data sources. To this end, integrated web crawlers search various social media and online media of scientific relevance for specific keywords and display them according to topic. In addition, topic-related publications from within the cluster are collected, recorded and visualized.

The platform, therefore, provides a means to evaluate FSC related content, e.g., extract cooperations and topic clusters to identify trends and derive strategic decisions. To establish the platform as a source for FSC-relevant knowledge, it displays news and current events to the users, the scientists working in the cluster.

The IMA, also, supports the highly interdisciplinary physical cooperation within the cluster, such as performing the annual employee survey (balanced scorecard-based evaluation) and organizing the annual employee colloquium.

Kontakt

johanna.werz@ima-

robert.jungnickel@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

esther.borowski@ima-ifu. isenhardt.office@imarwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

Konzept der SC-Plattform

Highlights www.fuelcenter.rwthaachen.de/

Monitoring

relevanter Informationen und der Forschungsentwicklungen innerund außerhalb des Clusters.

Monitoring

of relevant information and scientific developments within and outside the cluster.

Identifikation

aktueller wissenschaftlicher Trends und komplexer Zusammenhänge im Fuel-Science-Markt.

Identification

of current research trends and complex interconnections in the fuel science market.

Kombination

von Wissen zur Unterstützung des FSC-Lenkungsausschusses bei strategischen Entscheidungen.

Combination

of knowledge to support the FSC steering committee in strategic decisions.

01/2019 - 01/20 Projektpartner: über 30 Lehrstühle und Forschungseinrichtungen Förderinstitution:

29 | Wissensmanagement

Wissensmanagement | 30

Lea Daling M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Gesundheitsfragen innovativ online lösen EIT Health Innovation Days (iDay) Vier Aachener Teams nahmen am diesjährigen „Innovation Day (iDay)“ online teil und entwickelten kreative Lösungen, die blinden und gehörlosen Menschen das Leben erleichtern oder Kindern helfen, sich auf eine MRT-Untersuchung vorzubereiten.

Das Team „The Wizards“ hat den Wettbewerb gewonnen und nimmt am Finale der Innovationstage im Dezember 2020 teil.

Ihre Gewinneridee: Die Entwicklung eines interaktiven Spiels, das Kinder vor und während eines MRTs spielen können, um ihre Angst zu verringern und um während der MRT-Anwendung still liegen zu können.

Während der mehr als 35 Innovationstage im Herbst 2020 nahmen Student*innen aller Disziplinen aus ganz Europa in multidisziplinären Teams an dem Wettbewerb teil, um innovative Lösungen für Herausforderungen aus dem Gesundheitssektor zu entwickeln. Der I-Day in Aachen basiert auf dem Design-Thinking Ansatz und durchläuft innerhalb kurzer Zeit die Phasen des kreativen Problemlöseprozesses.

Zum dritten Mal in Folge wurden die Innovation Days vom IMA der RWTH Aachen University in Kooperation mit Start-Ups, Unternehmen und Innovationsprojekten ausgerichtet. Unter dem Motto „Durch Verhaltensänderungen ein gesünderes Leben fördern“ arbeiteten die Student*innen diesmal online an zwei Wettbewerben, die durch das Start-Up Ghost-feel it. und das EIT Health geförderte Projekt COSMO gestellt werden. Eine hochrangig besetzte Jury bewertete die entwickelten Ideen und ernannte das diesjährige Gewinnerteam.

31 | Mensch-Maschine-Interaktion

Four teams from Aachen took part in this year‘s „Innovation Day (iDay)“ and developed creative solutions that make life easier for blind and deaf people or help children prepare for an MRI scan. The team „The Wizards“ won the competition and will take part in the final of the Innovation Day in December 2020 (after the editorial deadline). Their winning idea: The development of an interactive game that children can play before and during an MRI to reduce their anxiety and be able to lie still during the MRI application.

During the more than 35 Innovation Days in autumn 2020, students* from all over Europe participated in multidisciplinary teams to develop innovative solutions to health sector challenges. The I-Day in Aachen is based on the Design Thinking approach and passes through the phases of the creative problem-solving process within a short time.

Kontakt

lea.daling@ima-

anas.abdelrazeq@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de Die kreativen „iDays“ fanden diesmal nicht - wie auf diesem Foto aus dem Vorjahr präsent - sondern rein virtuell statt.

Highlights eithealth.eu/project/i-days

For the third time in a row, the Innovation Days were organised by the IMA of RWTH Aachen University in cooperation with start-ups, companies and innovation projects. Under the motto „Promoting a healthier life through behavioural change“, the students* worked online this time on two competitions, which are provided by the Start-Up Ghost-feel it. and the EIT Health fund-ed project COSMO. A high-ranking jury evaluated the ideas developed and nominated this year‘s winning team.

01/2020 – 12/2020

iDays Netzwerk

Über 20 Universitäten, Unternehmen und Start-Ups aus ganz Europa planten und begleiteten die iDays 2020.

iDays Network

Over 20 universities, companies and start-ups from all over Europe planned and accompanied the iDays 2020.

iDays Challenge Thema

Die diesjährige Challenge kam aus der EIT Health Focus Area: Fostering Healthier Lives by Introducing Behaviour Change.

iDays Challenge Theme

This year‘s challenge came from the EIT Health Focus Area: Fostering Healthier Lives by Introducing Behavioural Change.

Designthinking Ansatz

Sich in fünf Schritten gemeinsam dem kreativen Lösungsprozess, zuwenden.

Design Thinking Tool

Design Thinking motivates students in five steps, to work together in order to create innovative solutions.

Projektpartner: über 20 Partner aus der EU Förderinstitution:

Mensch-Maschine-Interaktion | 32

Lea Daling M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Den Bergbau durch die virtuelle Brille sehen MiReBooks: Mixed-Reality-Anleitungen für die Bergbauausbildung Mixed Reality Manuals for Mining Education

Im Rahmen von MiReBooks wird eine Reihe von interaktiven Bergbau-Anleitungen auf der Basis von Mixed-Reality (MR) als neuer digitaler Standard für die Bergbauausbildung in ganz Europa entwickelt. Viele aktuelle Herausforderungen in der Bergbauausbildung werden auf innovative Weise angegangen, indem die Lehrmaterialien mit MR-Materialien angereichert werden.

So können Lehrende sowohl direkt in ihren Vorlesungen mit AR oder 360°-Aufnahmen arbeiten als auch das Selbststudium für die Student*innen interaktiver gestalten.

Das Cybernetics Lab arbeitet daran, MR-Inhalte in pädagogisch und didaktisch kohärente Materialien für den ganzheitlichen Einsatz im Unterricht umzuwandeln. Zur Unterstützung der Lehrenden wird ein Autoren-Tool entwickelt, mit dem sich Lehrende ihre eigenen 360°-, AR oder VR-Szenarien zusammenstellen und diese für die eigene Lehre nutzen können. Durch den Einsatz visueller und interaktiver Materialien ermöglicht MiReBooks außerdem das aktive und selbstgesteuerte Lernen im Studium.

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In MiReBooks, a series of Mixed Reality (MR) based interactive mining handbooks will be designed and produced as a new digital standard for mining education throughout Europe. Many current challenges in mining education will be confronted in an innovative way, by enriching teaching materials with MR material. This allows teachers to make use of MR during their lectures such as using Augmented Reality (AR) content or Virtual Reality (VR) 360° images and videos. This will also enable more interactive self-study for students.

The Cybernetics Lab contributes in transforming MR-content into pedagogically and didactically coherent materials for integrative classroom use.

In addition to that, an authoring tool will be developed to support teachers enabling them to put together their own 360°, AR or VR scenarios and use them for their own teaching. With MiReBooks, students can learn in a more effective way by using visual and interactive materials.

Kontakt

lea.daling@imaifu.rwth-aachen.de

anas.abdelrazeq@imaifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de mirebooks.com

Virtuelle Lernerfahrung im Hörsaal: Die VR-Brille unterstützt den Dozenten, mit Bergbaustudent*innen entlegene Minen zu explorieren. Das Faszinierende daran?

Das mit einer 360-Grad-Kamera aufgenommene Video ermöglicht in Verbindung mit einer Virtual-Reality-Brille zu jeder Zeit einen Blick in alle Richtungen.

01/2018 – 12/2021 Projektpartner: über 20 Partner aus der EU, daunter Institute of Mineral Resources Engineering (MRE) der RWTH Aachen University

Highlights Interaktive MR Handbücher

ermöglichen Student*innen die Interaktion mit Printmedien durch einfaches Scannen von QR-Codes.

Interactive MR manuals

An interactive manual that enables enables students to interact with printed books by simply scanning QR-Codes.

Virtuelle Realität

ermöglicht es Lehrenden, gefährliche Vorgänge in einer realitätsnahen Umgebung erlebbar zu machen.

Virtual Reality

Enables teachers to experience dangerous events in a real life setting.

MR basierter Unterricht

fördert die Fokussierung didaktischer Grund-

MR Based Lecture

Fostering didactic foundations in MixedReality based teaching.

Förderinstitution:

lagen im Mixed-Reality-basierten Unterricht.

Mensch-Maschine-Interaktion | 34

Kathrin Hohlbaum M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt,

Virtuelles Sehtraining bei Gesichtsfeldausfall MARNIE: Verschmelzung von Mixed Reality und Neurostimulation Merging Mixed Reality and Neurostimulation

Im Projekt MARNIE geht es um die Verschmelzung von Mixed Reality und Neurostimulation. Dabei wird eine neue Diagnostik und Therapie für die Rehabilitation bei einer Sehstörung mit Gesichtsfeldausfall, der sogenannten homonymen Hemianopsie, entwickelt.

Dies umfasst das Zusammenspiel des Sehens und des Bewegungsapparates durch eine Kombination nicht-invasiver Methoden der Neurostimulation und Mixed Reality.

Dazu erhalten die Patient*innen eine Aufgabe: In einer virtuellen Spielumgebung sollen sie umherfliegende Moskitos entdecken und fangen. Ihr Gehirn wird dabei von einem nicht-invasiven Neurostimulationsgerät angeregt. Zeitgleich werden die Hand- und Blickbewegungen der Patient*innen mit Hilfe von Handcontrollern und eines Eyetrackers aufgezeichnet. Diese Daten werden dem medizinischen Personal zur Erfolgsüberprüfung zur Verfügung gestellt. Generell sollen durch diese Art der Therapie die Motivation und Akzeptanz der Patient*innen gesteigert und gleichzeitig die Kosten und Therapiedauer reduziert werden.

The MARNIE project is about the fusion of mixed reality and neurostimulation. A new diagnosis and therapy for rehabilitation in case of a visual disturbance with visual field loss, the so-called homonymous hemianopsy, will be developed. This involves the interaction of the visual and musculoskeletal system through a combination of non-invasive methods of neurostimulation and mixed reality.

The patients are given a task: in a virtual play environment they are to discover and catch flying mosquitoes. Their brain is stimulated by a non-invasive neurostimulation device. At the same time the hand and eye movements of the patients are recorded with the help of hand controllers and an eye tracker. This data is made available to the medical staff to check the success. In general, this type of therapy is intended to increase the motivation and acceptance of the patients, while at the same time reducing costs and therapy duration.

Kontakt

kathrin.hohlbaum@ima-

anas.abdelrazeq@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de In dem Projekt wird erforscht, ob dieses Setup wirksam ist und ob durch den Einsatz die Motivation und die Akzeptanz der Patient*innen gesteigert werden kann.

eithealth.eu/project/1930/, marnie.eu/ 01/2019 - 12/2020 Projektpartner: Universidad de Navarra (Spanien), Fondation Asile des Aveugles (Schweiz), Dropslab Technologies GmbH (Deutschland) Förderinstitution:

Highlights Rehabilitationsansatz

Therapieerfolg durch innovative Technik.

Rehabilitation Approach

Therapeutic success through innovative technology.

Trainieren mit Spaß

Motivation von Patient*innnen durch spielerische Therapieelemente in MR.

Training with Fun

Motivation of patients through playful therapy elements in MR.

Doppelte Technik,

Senkung von Therapiedauer und -kosten

doppelter Vorteil

durch neuartige Kombination moderner

Two Tools, Double Benefit

Reduction of therapy duration and costs by combining modern rehabilitation tools.

Rehabilitationstools.

35 | Mensch-Maschine-Interaktion

Mensch-Maschine-Interaktion | 36

Samira Khodaei M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Kathrin Hohlbaum M.Sc., Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Ollie macht das MRT zum Märchen COSMO@Home: Kinder zu Hause auf MRT-Scans vorbereiten Preparing Children at Home for MRI Scanning

Im Projekt COSMO@Home entwickeln wir gemeinsam mit unseren internationalen Projektpartnern eine App, mit der sich Kinder zuhause auf einen MRTScan vorbereiten können. Ziel ist es, eine Sedierung während eines MRTs und die damit verbundenen Risiken zu vermeiden. Mit der COSMO@Home App tauchen Kinder ab vier Jahren in eine kinderfreundliche und spannende Weltraumgeschichte ein.

In the COSMO@Home project, we are working with our international project partners to develop an App that enables children to prepare for Magnetic Resonance Imaging (MRI) scan at home. The aim is to avoid the childrens‘ sedation during an MRI scan and the associated risks. With the COSMO@ Home App, children from the age of 4 years can immerse themselves in a child-friendly and exciting space story.

Hier hilft ihnen der kleine, neugierige Elefant Ollie, sich anhand von verschiedenen Minispielen und mit Unterstützung von Frank De Winnie, einem echten Kosmonauten, auf einen Flug ins All (d.h. einen MRT-Scan) vorzubereiten. Jedes Spiel ist so gestaltet, dass es mindestens ein bestimmtes Lernziel vermittelt. Neben der Entwicklung der App werden zusätzlich auch die notwendigen Bildungsinhalte für Kinder und ihre Eltern sowie für medizinisches Personal entwickelt.

Das Projekt wird von EIT Health, einer Einrichtung der Europäischen Union, finanziert.

Here, the small, curious elephant Ollie helps them to prepare for a flight into space (i.e. an MRI scan) by means of various mini-games and with the support of Frank De Winnie, a real cosmonaut. Each game is designed to teach at least one specific learning objective.

In addition to the development of the app, the necessary educational content for children and their parents as well as for medical staff is also being developed.

The project is funded by EIT Health, an institution of the European Union.

Kontakt

samira.khodaei@ima-

anas.abdelrazeq@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

kathrin.hohlbaum@ima-

isenhardt.office@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

Untersuchung in der Röhre: Mit der App können sich Kinder spielerisch auf die ungewohnte Situation vorbereiten.

eithealth.eu/project/cosmohome/

Highlights Spaß im All

Kinder spielerisch auf ein MRT mit einer Weltraumgeschichte vorbereiten.

Infinite Fun

Playful preparation based on a fun space story.

Vorbereitung

Vermeidung von Angst, Stess und Sedierung durch ein COSMOnautisches Märchen.

Preparation

Avoiding anxiety, stress and sedation by playing a game.

Pro Spiel ein

Die Kinder üben mit der App z.B. das

Lernziel

Stilliegen und lernen die lauten MRT

One Game, One Goal

The App teaches how to lie still and familiarizes the kids with loud MRI sound (and much more).

01/2019 - 12/2021 Projektpartner: KU Leuven (Belgien), Philips Research (Niederlande), RISE Research Institute (Schweden) Förderinstitution:

Geräusche kennen.

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Sarah Güsken M.Sc., Jan Bitter-Krahe, M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Digitalisierung in der ambulanten Pflege DigiKomp-Ambulant: Innovative Arbeitsgestaltung in der Pflege Innovative Work Design in the Care Sector

Angesichts der durch den demografischen Wandel erzeugten Zunahme von Pflegebedürftigen, eines überdurchschnittlichen Krankenstandes der Beschäftigten sowie eines zunehmenden Fachkräftemangels, steht die Pflegebranche vor großen Herausforderungen. Bereits heute sind die meisten Pflegedienste dauerhaft unterbesetzt, sodass sich die psychische und physische Belastung negativ auf die Arbeitsfähigkeit der Pflegekräfte auswirken. Zur Reduktion dieser Belastungen werden weltweit verschiedenste pflegeunterstützende Technologien entwickelt, wobei jedoch die Adressierung der pflegespezifischen Bedarfe häufig misslingt.

Due to a growing shortage of professionals and the simultaneously ongoing demographic change, which will cause a growing number of elderly people in need of care, the care sector is facing major challenges. Already today, most care services are permanently understaffed, what leads by reason of high mental and physical strain to an outstanding sickness rate for the caregivers. To reduce these problems, various technical support systems for use in the care sector are being introduced worldwide.

However, these technologies are often not well accepted by caregivers because manufacturers cannot adequately address their care-specific needs.

An dieser Stelle knüpft das im Juni 2019 gestartete Projekt DigiKompAmbulant an. Im Rahmen einer partizipativen Technikentwicklung und -einführung eines digitalen Sensorkits zur Vitaldatenerfassung im ambulanten Pflegebereich wird die Technikakzeptanz erforscht. Hierbei arbeiten Forschungseinrichtungen eng mit Technikentwicklern und -anwendern, sprich Pflegedienstleistern, zusammen.

Here comes the DigiKomp-Ambulant project launched in June 2019. Within the scope of a participatory technology development and introduction of a digital sensor kit for vital data acquisition and processing in the outpatient care, the acceptance of the technology is being researched. Here, research institutions work closely together with technology developers and users, i.e. care service providers.

Kontakt

sarah.guesken@ima-ifu.

jan.bitter@ima-

rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

Vorstellung des Prototypen der entwickelten Sensorik zur Vitaldatenerfassung des Patienten am Krankenbett. hees.office@imaifu.rwth-aachen.de

www.digikomp-ambulant.de 07/2019 - 06/2022 Projektpartner: MA&T Sell und Partner GmbH, HTV GmbH, Nexus AG, Franziskusheim gGmbH, St. Gereon Seniorendienste gGmbH

Highlights Partizipative Technikentwicklung

Das transdisziplinäre Konsortium entwickelt einen Prototyp eines Sensorkits für die ambulante Pflege.

Participatory technology development

The transdisciplinary consortium develops a prototype of a sensor kit for outpatient care.

Nutzertest und Akzeptanz

In mehrstufigen Nutzertests werden die Technikakzeptanz und User Experience untersucht.

User tests and acceptance

In multi-step user tests the technology acceptance and user experience are examined.

Geschäftsmodelle

Gemeinsam werden neue Geschäfts-

Business Models

Together, new business models for the digital care sector are derived.

Förderinstitutionen: modelle für den digitalen Pflegesektor abgeleitet.

39 | Mensch-Maschine-Interaktion

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Nina Schiffeler M.Sc., Dr. rer. nat. Esther Borowski, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Medienkompetenz in Unternehmen steigern d:v:lop: Digitale & virtuelle Lernkulturen in Organisationen des Produktionssektors Digital & Virtual Learning Cultures in Organisations of the Producing Sector

Im Projekt d:v:lop wurden unternehmensspezifische Konzepte und Prototypen analoger & digitaler Lehr- und Lernformate entwickelt und getestet, um digitales Lernen in der Produktion voranzutreiben. In einer Medienwerkstatt wurden Ansätze erforscht, um digitale und virtuelle Medienkompetenz bei Produktionsmitarbeiter*innen zu fördern.

Neben der konzeptionellen Arbeit lag der Fokus auf der Implementierung der Medienwerkstatt bei drei Erprobungspartnern – denn nur durch den Einsatz und das Erleben der Medienwerkstätten konnte das Konzept evaluiert werden.

Aus diesen Ergebnissen sowie Interviewund Fragebogenstudien zum Thema Digitalisierung von Qualifizierungsangeboten und der unternehmensübergreifenden Lernkultur bei den Partnern wurden Tipps und Leitlinien abgeleitet, die auf die Umsetzung digitaler und virtueller Angebote in Unternehmen abzielen.

Diese können Sie zusammengefasst in einer Brochüre unter dem folgenden QR-Code runterladen:

In the d:v:lop project, company-specific concepts and prototypes of analog & digital teaching & learning formats were developed and tested to promote digital learning in production. In a media workshop, approaches have been explored to promote digital and virtual media competence among production employees.

In addition to the conceptual work, the focus was on the implementation of the Media Workshop with three test partners - because the concept has merely been able to be evaluated through the use and experience of the Media Workshops. From the results of the evaluation as well as interview and questionnaire studies on the topic of digitization of qualification offers and the cross-company learning culture among the partners, tips and guidelines were derived which aim at the implementation of digital and virtual offers in companies.

You can download these summarized in a brochure under the following QR code:

Kontakt

nina.schiffeler@ima-

esther.borowski@ima-ifu.

ifu.rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

Das Unternehmen als Erprobungspartner des Projektes d:v:lop: Hinter der Tür (bei der Firma Garlock in Neuss) zur Medienwerkstatt „DigiQLab“ werden Produktionsmitarbeiter*innen an digitale und vor allem virtuelle Technologien und Lernmöglichkeiten herangeführt.

www.dvlop.info Highlights 03/2017-02/2020 Projektpartner: 3win, Daimler, Garlock

Akzeptanz

Digitale und virtuelle Technologien benötigen Akzeptanz, um sie zu Lernzwecken einzusetzen.

Acceptance

Digital and virtual technologies require acceptance in order to be used for learning purposes.

Lernzeit

Zur Beschäftigung mit neuen Technologien müssen zeitliche Freiräume und Anreize geschaffen werden.

Learning time

Specific time must be allotted and incentives created to work with new technologies.

Partizipation

Partizipation ist der Grundstein für erfolg-

Participation

Participation is the cornerstone for successful media competence enhancement & digitization of the learning culture.

Förderinstitution:

reiche Medienkompetenzsteigerung und Digitalisierung der Lernkultur.

41 | Agile Entwicklung

Agile Entwicklung | 42

Katrin Frings M.Sc., Jan Bitter-Krahe M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Von Reststoff zu Wertstoff zu Nährstoff INGRAIN: Innovationsbündnis Agrar-Textil-Lebensmittel Innovation Alliance Agriculture-Textile-Food

Eine intelligente Vernetzung von Agrar-, Textil- und Lebensmittelwirtschaft ist die Basis für einen innovationsbasierten Strukturwandel in der INGRAIN-Region.

Ziel ist die Etablierung einer branchenübergreifenden, ressourcenschonenden und biobasierten Circular Economy.

Stakeholder aus dem Kreis Heinsberg und den benachbarten Regionen werden zu einem starken Bündnis von Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft geformt.

An intelligent network of the agricultural, textile and food industries is the basis for innovation-based structural change in the INGRAIN region. The aim is to establish a cross-sectoral, resource-saving and bio-based circular economy. Stakeholders from the Heinsberg district and neighbouring regions are formed into a strong alliance, representing the different aspects of business, science and society as a whole.

INGRAIN basiert auf der Nutzung vorhandener Rest-, Wert- und Nährstoffströme und wie diese branchenübergreifend verwertet werden können, um somit innovative Technologien zu implementieren und neue Wertschöpfungspotenziale zu nutzen. Mittels eines transdisziplinären und partizipativen Ansatzes wird ein Kompetenz- und Dienstleistungsnetzwerk aufgebaut.

INGRAIN is based on the collaboration of existing resources (nutitional basic resources ans residuals) and how these can be utilized across sectors in order to implement innovative technologies and exploit new value creation potential. By means of a transdisciplinary and participatory approach, a competence and service network is to be established.

INGRAIN leistet einen wichtigen Beitrag zum zukunftsorientierten Strukturwandel in der Region. Der Kreis Heinsberg und seine Nachbarräume von Aachen über Mönchengladbach bis in das nördliche Rheinische Revier werden so zu einer weithin sichtbaren Innovationsregion für eine biobasierte Circular Economy im Sinne des BMBF-Programms W.I.R (Wandel durch Innovation in der Region).

INGRAIN will make an important contribution to future-oriented structural change in the region. The district of Heinsberg as well as its neighboring areas,as well as, from Aachen via Mönchengladbach to the northern “Rheinisches Revier” are thus to become a widely recognised innovation region for a bio-based circular economy.

43 | Agile Entwicklung

Kontakt

katrin.frings@ima-ifu.

jan.bitter@ima-

rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

hees.office@imaifu.rwth-aachen.de Wertstoff auch jenseits der Zuckerrübe: Ihre Pflanzenfasern können beispielsweise Kohlenstofffasern ersetzen.

www.cybernetics-lab.de 09/2020 – 05/2021 Projektpartner: Wirtschaftsförderungsgesellschaft für den Kreis Heinsberg mbH, Competence Center Mikrobiologie & Biotechnologie der Hochschule Niederrhein – University of Applied Sciences, Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen University

Highlights Konzeptphase

Partizipative Entwicklung einer Bündnisstrategie, Governance- und Managementstrukturen.

Concept phase

Participatory development of an alliance strategy, governance and management structures.

Umsetzungsphase

Implementierung der Strategie für den innovationsbasierten Strukturwandel durch die Bündnispartner.

Implementation phase

Implementation of the strategy for innovation-based structural change by the alliance partners.

Transdisziplinärer Ansatz

Weiterentwicklung wissenschaftlicher

Transdisciplinary approach

Collaborative development of scientific findings into innovations, prototypes and model procedures.

Förderinstitution:

Erkenntnisse zu Innovationen, Prototypen und Modellverfahren.

Agile Entwicklung | 44

Dennis Kreutzer M.Sc., Jan Bitter-Krahe M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees,

Innovative Fertigung: Wasserstoff nachhaltig speichern How2MultiWind: Tools für nachhaltige Druckbehälter-Fertigung Tools for Sustainable Pressure Vessel Production

Konventionelle Herstellungsverfahren für Faserverbund-Druckbehälter zur Wasserstoffspeicherung, wie das Nass-Wickelverfahren, sind aufgrund von hohen Taktzeiten wenig wirtschaftlich. Das innovative MultifilamentWickelverfahren ermöglicht durch das gleichzeitige Verarbeiten von mehreren Faserrovings eine geringere Taktzeit und bietet damit eine mögliche Alternative. Bislang existieren jedoch noch keine Untersuchungen zur technischen Auslegung der Fertigungsprozesse und entstehender Druckbehälter sowie zur Wirtschaftlichkeit des Verfahrens.

Das Projekt How2MultiWind hat das Ziel, in enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft diese Lücke zu schließen und eine wirtschaftliche sowie sozial-ökologische Fertigung von FaserverbundDruckbehältern zu untersuchen und – insbesondere für KMU – die Anwendbarkeit zu erproben. Hierzu werden in Kooperation mit Industriepartnern Kennwerte, Modelle und Instrumente entwickelt, die in eine ganzheitliche Nachhaltigkeitsbewertung einfließen und passende Geschäftsmodelle für KMU ableiten lassen.

45 | Agile Entwicklung

Conventional manufacturing processes for fibre composite pressure vessels for hydrogen storage, such as the wet winding process, are not very economical due to high cycle times. The innovative multifilament winding process allows a lower cycle time due to the simultaneous processing of several fibre rovings and thus offers a possible alternative. Currently, there are no investigations regarding the technical design of the production processes and the resulting pressure vessels, as well as the economic efficiency of the process.

The project How2MultiWind has the aim in close cooperation with partners from science and industry and to investigate an economical as well as socio-ecological production of fibre composite pressure vessels and to test the applicability - especially for SMEs. In cooperation with industrial partners, characteristic values, models and instruments are being developed which are integrated into a holistic sustainability assessment and allow suitable business models for SMEs to be derived.

Kontakt

dennis.kreutzer@ima- jan.bitter@imaifu.rwth-aachen.de ifu.rwth-aachen.de

Ein Blick in die „Iris“ der Multifilamentwickelmaschine, mit der die Druckbehälter im Projekt gefertigt werden.

hees.office@imaifu.rwth-aachen.de

www.how2multiwind.de

Highlights Große Potenziale

Klarheit schaffen über technisch-wirtschaftliche Potenziale des Multifilamentwickelns für die Großserie.

Great potential

Clarity about the technical and economic potentials of multifilament winding for mass production.

Nachhaltige Technologien

Identifikation nachhaltiger Technologien für die Verkehrswende mit dem SoftwareDemonstrator.

Sustainable Technologies

Identifying sustainable technologies for the mobile transformation with the software demonstrator.

KMU-Geschäftsmodelle:

Gemeinsam werden neue Geschäftsmo-

SME business models

Jointly developing new business models for sustainable hydrogen pressure vessels.

01/2019 – 12/2020 Projektpartner: Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen University Förderinstitutionen:

delle für nachhaltige Wasserstoffdruckbehälter entwickelt.

Agile Entwicklung | 46

Hans Zhou M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Dr. rer. nat. Frank Hees

Intelligente Assistenten für Baumaschinen BauML: Intelligente und smarte Assistenzsysteme für Baumaschinen Extract Expert Knowledge through Machine Learning for Construction Machines

Im Forschungsprojekt Integration menschlichen Expertenwissens in die Steuerung von Baumaschinen durch Machine Learning Methoden (BauML) untersuchen wir die Anwendbarkeit von Methoden der künstlichen Intelligenz für die Unterstützung von Fahrzeugführer*innen in Baumaschinen. Assistenzsysteme weisen ein hohes Potenzial auf, die Gesamteffizienz in der Bedienung von Baumaschinen zu steigern.

Der Kernansatz ist, das Expertenwissen erfahrener Fahrzeugführer*innen mithilfe von Machine Learning zu explizieren und in Form von Assistenzsystemen Fahrzeugführer*innen zur Verfügung zu stellen. Dafür werden sowohl historische Maschinendaten von bspw.

Tunnelbohrmaschinen, als auch durch Simulationen generierte synthetische Daten, für die Datenanalyse verwendet.

Als Ergebnis des Projekts wird ein Assistenzsystem in Form eines Demonstrators erstellt. Dieser Demonstrator wird in realen Szenarien implementiert, um ein Feedback bezüglich der Leistungsfähigkeit des Ansatzes und der Übertragbarkeit auf verschiedene Anwendungsfälle zu erhalten.

In the research project BauML we invistigate artificial intelligence methods for supporting vehicle operators in the construction sector. Driver-assistance systems have a high potential for increasing the overall efficiency in the operation of construction machinery.

The core approach is to use machine learning to extract expert knowledge of experienced vehicle operators and make it afterwards available to operators in the form of assistance systems.

For this purpose, historical machine data from tunnel boring machines and simulation-based synthetic data are used for data analysis. As an output of the project, an assistant system in a form of a demonstrator will be created.

This demonstrator will be implemented in real-life scenarios in order to get a feedback regarding the approach performance and transferability to different use cases.

Kontakt

hans.zhou@ima-

anas.abdelrazeq@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de Tunnelbau 4.0: Baumaschinen werden zunehmend autonomer und digitaler. Das Projekt „BauML“ untersucht Machine Learning Methoden für Fahrerassistenzsysteme.

Highlights

hees.office@imaifu.rwth-aachen.de

www.cybernetics-lab.de

Anwendungsfälle & Anforderungen

Bestimmung von repräsentativen Anwendungsfällen und den daraus abgeleiteten Anforderungen.

Process Parameters & Reference Geometry

At the beginning, requirements and basic conditions are defined.

Datenakquise

Datenintegration und Datenaufbereitung von historischen Maschinendaten.

Economic & Technical Interpretation Tool

Relevant process parameters and interactions are then determined.

Simulationsmodell & Machine Learning

Erstellung von Simulationsmodellen als zusätzliche Datenquelle. Entwicklung von Modellen zur Vorhersage einer effizienten

Validation & Manufacturing Component Demonstrator

Based on the requirements, an evaluation model is developed and implemented in a software demonstrator.

Transfer & Business Models

Both the software and the manufactured component demonstrator are subjected to several functional tests. The transfer of results to industry and the development of SME-specific business models is ongoing.

06/2020 - 11/2022 Projektpartner: Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (MSE) der RWTH Aachen University Förderinstitution:

Bedienung der Baumaschinen.

Validierung & Transfer

47 | Künstliche Intelligenz

Validierung der entwickelten Modelle anhand von Testfahrten und Testdaten. Überprüfung der Übertragbarkeit der entwickelten Modelle auf andere Anwendungsfälle im Baustellensektor.

Künstliche Intelligenz | 48

Thomas Otte M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Andrés Moreno Posada M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Qualität im Güterverkehr QUISS - Qualitätssteigerung durch intelligente, datenbasierte Schadmustererkennung Intelligent and Data-Driven Quality and Damage Recognition for Rail Vehicles

Das Ziel des Forschungsprojektes QUISS ist die Entwicklung datenbasierter Anwendungen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage von Instandhaltungsbedarfen von Schienenfahrzeugen. Insbesondere wird die Erkennung von Datenmustern und -anomalien in Schad- und Zustandsdaten von Güterwagons betrachtet. Dies führt mit weiteren relevanten Daten gekoppelt, zu einer frühzeitigen Identifikation von Störungsursachen und Materialermüdungen. Das IMA betrachtet diesbezüglich unter anderem die erhobenen Daten aus den Telematikboxen der einzelnen Güterwagen, sowie Bilddaten von einer prototypischen Kamerabrücke an einem Rangierbahnhof. Diese Daten werden sowohl einzeln auf Trends und Analomalien untersucht, als auch kombiniert mit Informationen verschiedener Bestandsysteme in die Entwicklung von Prognosemodelle einbezogen.

Dieser datengetriebene (voll) automatisierte Ansatz verspricht tiefgreifende Erkenntnisse in Zustände und Ursachen für verschiedene Materialkomponenten. Das Gesamtsystem Schiene profitiert durch eine Reduzierung betrieblicher Störungen im Schienengüterverkehr.

49 | Künstliche Intelligenz

The project QUISS aims at developing data-based applications that implements artificial intelligence (AI) techniques in order to predict the needs for railway vehicles maintenance. A particular attention is paid to the detection of patterns and anomalies in data related to vehicles damages and conditions.

This is coupled with other relevant data leading to an early detection of failure causes and material fatigue. Tackling different uses cases, IMA is looking at the collected data from the telematics boxes of the individual freight wagons, as well as image data from a prototype camera bridge at a marshalling yard.

These data are examined individually for trends and anomalies. Then they are combined with various existing systems information in order to build forecast models. This data-driven and (fully)-automated approach promises profound insights into conditions and their causes for different material components. The overall rail system benefits from a reduction of operational disruptions in rail freight traffic.

Kontakt

thomas.otte@ima-

anas.abdelrazeq@ima-i

ifu.rwth-aachen.de

fu.rwth-aachen.de

Andres.posada@ima-

hees.office@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

www.cybernetics-lab.de Mitarbeiter bei der Datenanalyse im Lokprüfzentrum im DB Fahrzeuginstandhaltungswerk Dessau.

01/2018 - 01/2021

Projektpartner: DB Cargo AG, Inspirient GmbH Förderinstitutionen:

Highlights Ein ganzheitlicher Ansatz

Entwicklung einer ganzheitlichen Dateninfrastruktur und Analysesystems für den Schienengüterverkehr.

A Holistic Approach

Development of a holistic data infrastructure and analytics system for rail freight transport.

Computer Vision als Werkzeug

Modernste Schadmustererkennung an während der Fahrt aufgenommenen Güterwagenbildern.

Computer Vision as a Tool

State-of-the-art damage pattern recognition on freight wagon images taken during their journey.

Datengetriebener Erkenntnisgewinn

Analyse und Identifikation von Häufungs-

Identify New Insights

Analysis and identification of cluster areas for shock events of freight wagons.

gebieten für Schockevents an Güterwagen.

Künstliche Intelligenz | 50

Aymen Gannouni M.Sc., Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Thomas Otte M.Sc., Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Die Baustelle der Zukunft FutureSite: Center zur Entwicklung der Baustelle von Morgen Development Center for Future Construction Sites

Im Projekt FutureSite entwickelt das Instiut für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) in vertiefter Zusammenarbeit mit verschiedenen assoziierten Industriepartnern eine Referenzbaustelle als Rahmen für die zukünftige Entwicklung und Erprobung innovativer Baustellentechnologien (z.B. Autonomie) unter realistischen Bedingungen.

In diesem Zuge entwickelt das IMA u.a. zwei zentrale Komponenten: zum einen eine herstellerunabhängige Kommunikationsarchitektur, um Daten aus Baumaschinen zu erfassen, zu interpretieren sowie zentral innerhalb einer CloudArchitektur zu speichern und dort weiterzuverarbeiten. Zum anderen entwickeln wir daran anknüpfend eine digitale Prozessplattform zum Umgang mit den auf der Referenzbaustelle anfallenden Datenströmen, die es beispielsweise Baustellenverantwortlichen ermöglicht an zentraler Stelle einen Überblick über die aktuell laufenden Vorgänge auf der Baustelle sowie über die Zustände der darin involvierten Maschinen zu gewinnen.

In the FutureSite project, the Chair of Information Management in Mechanical Engineering (IMA) is developing a reference construction site as a framework for the future development and testing of innovative construction site technologies (e.g. autonomy) under realistic conditions in close cooperation with various associated industrial partners.

In this context, the IMA is developing two central components: on the one hand, a manufacturer-independent communication architecture to collect and interpret data from construction machines, as well as to store and process it centrally within a cloud architecture. On the other hand, we are developing a digital process platform for handling the data streams arising at the reference construction site, which will enable construction site managers, for example, to gain an overview of the current processes on the construction site and the status of the machines involved at a central location.

We are also delighted that our paper „A Manufacturer-Independent Digital Process Platform for Future Construction Sites“ has received a Best Paper Award by the IEEE 14th International Conference on Innovations in Information Technology (November 17th-18th 2020) in virtual Dubai.

Kontakt

aymen.gannouni@ima- anas.abdelrazeq@imaifu.rwth-aachen.de ifu.rwth-aachen.de

thomas.otte@imaifu.rwth-aachen.de

isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

Der Anwendungsfall „statisches Geofencing“ unterstützt Verantwortliche bei der Überwachung der realen Baustelle auf dem Aldenhoven Testing Center.

www.future-site.de

06.2018 – 05.2021 Projektpartner: Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (MSE) der RWTH Aachen University

Highlights Referenzbaustelle

Als ein Beispiel für die Entwicklung und Erprobung innovativer Baustellentechnologien.

Reference Construction

A site for the development and evaluation of innovative construction site technologies.

Produktivitätssteigerung durch Digitalisierung

Ein Beitrag zur Produktivitätssteigerung von Baustellenprozessen (z.B. in Infrastrukturprojekten).

Increasing Productivity via Digitalization

A contribution to increasing the productivity of construction site processes (e.g. in infrastructure projects).

Vielfalt von Testszenarien

Erprobung anhand drei Use Cases: stati-

Variety of Testing Scenarios

Testing based on three use cases: static geofence; machine monitoring; and process monitoring.

Förderinstitution:

sche Geofence; Maschinen – Monitoring; Prozess – Fortschrittsüberwachung.

51 | Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz | 52

Dennis Kreutzer M.Sc., Michael Rath M.Sc, Dr. rer. nat. Frank Hees

Die vernetzte Textilindustrie VerTex 4.0: Vernetzung textiler Prozessketten Networking of Textile Process Chains

In den verschiedenen Produktionsschritten der Textilindustrie werden meist Maschinen unterschiedlichster Hersteller verwendet. Diese starke Fragmentierung textiler Prozessketten erschwert den digitalen Informationsaustausch zwischen verschiedenen Maschinen, Standorten sowie über Unternehmensgrenzen hinweg. Zusätzlich beeinträchtigen fehlende Standards und Schnittstellen die Vernetzung.

Das Ziel von VerTex 4.0 ist es, der unzureichenden Digitalisierung in der Textilbranche entgegen zu wirken, die Aufnahme und Weitergabe von wertvollen Produktionsdaten zu ermöglichen und damit die Einführung von Industrie 4.0 in der Textilindustrie zu beschleunigen. Hierzu werden beispielhaft die Prozessschritte für die Herstellung eines individualisierbaren Textil-Armbands als Beispielprodukt auf zwei Standorte verteilt und Fehler während der Produktion provoziert.

Die gesammelten Ergebnisse laufen in einem Technologietransferkonzept zusammen, das den Unternehmen branchenübergreifend als Leitfaden zur stärkeren Vernetzung und zum Ausbau ihres Informationsaustausches zur Verfügung stehen wird.

In various production steps of the textile Kontakt industry, machines of different manufacturers are usually being used. This strong fragmentation of textile process chains makes the digital exchange of information between different machines, locations and across company borders problematic. In addition, missing standards and dennis.kreutzer@imainterfaces inhibit networking. ifu.rwth-aachen.de

The aim of VerTex 4.0 is to counteract the insufficient digitalisation in the textile industry, to enable the recording and transfer of valuable production data and thus accelerate the introduction of Industry 4.0 in the textile industry. For this purpose, the process steps for the production of a customizable textile wristband as an exemplary product is distributed over two locations and errors are provoked during production. The collected results will converge in a technology transfer concept that will be available to companies across industries as a guideline for stronger networking and expansion of their information exchange.

michael.rath@imaifu.rwth-aachen.de

hees.office@imaifu.rwth-aachen.de

cybernetics-lab.de/projekte/ vertex-4-0

Erste Ansätze zum weiteren Ausbau der Digitalisierung in der Textilindustrie.

07/2019 – 06/2021 Projektpartner: Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen University Förderinstitutionen:

Highlights Industrie 4.0 in der Praxis

Ein Konzept für die Textilindustrie 4.0 wird

Herausforderungen der Vernetzung

Produktionsdaten verteilter Maschinen und Standorte werden konsolidiert, gespeichert

Industry 4.0 in practice

A concept for the textile industry 4.0 is implemented in hardware and software.

Networking challenges

Production data from distributed machines

Technologietransfer

Ein branchenübergreifendes Transferkon-

für kleinere und

zept fördert die Implementierung der

mittlere Unterneh-

Textilindustrie 4.0.

and sites are consolidated, stored and processed.

und verarbeitet.

men (KMU)

53 | Künstliche Intelligenz

in Hard- und Software implementiert.

Technology transfer for small and medium enterprises (SME)

A cross-sectoral transfer concept promotes the implementation of the textile industry 4.0.

Künstliche Intelligenz | 54

Michael Rath M.Sc., Dipl.-Inform. Daniel Lütticke, Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt

Batterien für Millionen DataBatt: Integration horizontaler Datenstrukturen in der Batterieproduktion Integrating Horizontal Data Structures in the Battery Production

Die Verkehrswende hin zu mehr Elektromobilität stellt bei allen Erfolgen auch weiterhin große Anforderungen an die Industrie. Insbesondere die effiziente Fertigung der nahezu unvorstellbar großen Menge benötigter Batteriezellen sticht besonders hervor.

Despite all its successes, the shift in transportation towards more electromobility continues to place great requirements on the industry. The efficient production of the almost unimaginably large quantity of battery cells required particularly stands out here.

Das Cybernetics Lab arbeitet gemeinsam mit einem deutschlandweiten Konsortium an einem vollumfänglichen Digitalisierungskonzept dieses Herstellungsprozesses. Entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Batteriezellfertigung wird ein Standard für Kommunikationsschnittstellen und die Informationsmodellierung und -verarbeitung geschaffen. Eine durchgehende Erfassung und Aggregation aller in der Produktion und im Lebenszyklus der Batterie anfallenden Daten wird den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Produktionssteuerung, der Qualitätsverbesserung sowie der nachhaltigen Nutzung wertvoller Ressourcen zukünftiger Batteriegenerationen sichern. Damit wird die Massenfertigung und Nutzung der Elektromobilität für die breite Masse ermöglicht.

The Cybernetics Lab is working together with a Germany-wide consortium on a holistic digitalisation concept for this manufacturing process. A standard for communication interfaces and information modelling and information processing is being created along the entire value chain of battery cell production. The continuous acquisition and aggregation of all data generated during production and the life cycle of the battery will ensure the use of artificial intelligence in production control, quality improvement and the sustainable use of valuable resources for future battery generations. Thus would enable mass production and the use of electromobility for the broad masses.

Kontakt

michael.rath@ima-ifu.

daniel.luetticke@ima-ifu.

rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

anas.abdelrazeq@ima- isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de ifu.rwth-aachen.de

www.cybernetics-lab.de 11/2020 – 10/2023 Projektpartner: RWTH Aachen University PEM, Karlsruher Institut für Technologie wbk und HIU, Fraunhofer Institut für Produktionstechnik IPT Förderinstitutionen:

An der Autobatterie der Zukunft forscht auch das Cybernetics Lab im Projekt „DataBatt.“

Highlights Digitalisierung

Der Massenproduktion von Batteriezellen

Digitalization

Of mass production of battery cells.

Effizienzsteigerung

Durch KI gerechte Produktionsdaten.

Increased efficiency

Through AI-enabled production data.

Stärkung

Der Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands

Strengthening

Germany‘s competitiveness in the battery sector.

im Batteriesektor.

55 | Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz | 56

Yun Zheng M.Sc., Christoph Henke M.Sc, Johanna Lauwigi M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Ein smarter Einkaufshelfer UrbANT: Eine urbane, automatisierte, nutzerorientierte Transportplattform An Urban, Automated, User-Oriented Transport Platform

Zu Fuß und mit öffentlichen Verkehrsmitteln lassen sich in Städten viele Wegstrecken bequem zurücklegen.

Müssen jedoch große oder gar schwere Einkäufe oder Güter transportiert werden, werden selbst kürzeste Strecken mit dem eigenen Pkw zurückgelegt. Gemeinsam mit neun Projektpartnern entwickelt, fertigt und erprobt das Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) daher im Projekt „urbane, automatisierte und nutzerorientierte Transportplattform (Urbant)“ ein individuelles, elektrisch angetriebenes Mikromobilitätsmittel.

Dieses wird dem Nutzer automatisiert folgen können, aber auch das Potenzial für einen vollautomatisierten Einsatz ohne menschlichen Fahrzeugführer bieten. Dazu erfasst es durch die eingesetzte Sensorik seine Umgebung vollständig und kann somit Hindernisse wie Personen wahrnehmen und diesen ausweichen. Das IfU ist mit der Entwicklung und Integration der Folgefunktion sowie der autonomen Navigation des Mikromobils in urbanen Umgebungen betraut.

In cities, many distances can be covered comfortably on foot and by public transport. However, if large or even heavy purchases or goods have to be transported, even the shortest distances are covered by your own car.

Together with nine project partners, the Institute for Enterprise Cybernetics (IfU) is therefore developing, manufacturing and testing an individual, electrically driven micro-mobility device in the project „urban, automated and useroriented transport platform (Urbant)“.

This will be able to follow the user automatically, but also offer the potential for fully automated use without a human driver. To this end, it completely registers its surroundings by means of the sensor technology used and can thus perceive obstacles such as people and avoid them. The IfU is entrusted with the development and integration of the follow-up function and the autonomous navigation of the micromobile in urban environments.

Kontakt

yun.zheng@ima-ifu.

christoph.henke@ima-ifu.

rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

johanna.lauwigi@ima-ifu. hees.office@imarwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

www.technik-zum-menschen-bringen.de/projekte/ urbant-1 05/2019 - 05/2022 Projektpartner: Bundesanstalt für Straßenwesen, Ford-Werke GmbH, Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung (DITF), Easy2Cool GmbH, BE-Power GmbH u.v.a.

Förderinstitution:

„Nie wieder Getränkekisten schleppen“ wäre mit diesem praktischen Einkaufshelfer möglich.

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Robotik und Automatisierung | 58

Chrismarie Enslin M.Sc., Dipl.-Inform. Daniel Lütticke, Marco Kemmerling M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Künstliche Intelligenz trifft Halbleiter MOCVD 4.2: Optimierte Produktion von Verbindungshalbleitern Optimized Production of Compound Semiconductors

Im Projekt MOCVD4.2 treffen hochspezialisierte Produktionsanlagen zur Herstellung von Halbleiterschichten auf neueste Verfahren der Datenanalyse.

Dieses Zusammentreffen erfordert maßgeschneiderte Konzepte zur Datenerfassung, -analyse und zum Einsatz künstlicher Intelligenz. Oberstes Ziel ist den Einsatz dieser Methoden bei gleichzeitiger Wahrung hochsensibler Prozessgeheimnisse zu ermöglichen.

Das Cybernetics Lab arbeitet gemeinsam mit dem Hauptpartner AIXTRON SE an der Umsetzung einer allgemeinen Anomalieerkennung, die es ermöglicht individuelle Fehler im Wachstumsprozess der Halbleiterschichten zu erkennen, ohne das daraus direkte Rückschlüsse auf das Prozesswissen des Anwenders gezogen werden können.

Die generierten Modelle dienen dabei sowohl dem Einsatz von Predicitve Maintenance als auch der Steigerung der Fertigungsqualität. Darüber hinaus werden komplexe Kausalmodelle des Gesamtsystems der Halbleiterfertigung erstellt, die dem Prozessexperten einen zuvor verborgenen Einblick in das Verhalten des Halbleiterwachstums geben.

In the MOCVD4.2 project, highly specialized production facilities for manufacturing of semiconductor layers meet latest data analysis methods.

This encounter requires customized concepts for data acquisition, data analysis and the usage of artificial intelligence.

The primary goal is to enable the application of these methods while preserving highly sensitive process secrets.

The Cybernetics Lab is working together with its main partner AIXTRON SE on the implementation of a general anomaly detection system, which enables the detection of individual errors in the growth process of semiconductor layers without the possibility to draw direct conclusions on the process knowledge of the user.

The generated models are used for predictive maintenance as well as increasing the production quality. In addition, complex causal models of the overall system of semiconductor manufacturing are generated, providing process experts a previously hidden insight into the behaviour of semiconductor growth.

Kontakt

chrismarie.ensling@ima-ifu. daniel.luetticke@ima-ifu. rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

marco.kemmerling@ima-

hees.office@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

www.cybernetics-lab.de

Die Anlage zur metallorganischen chemischen Gasphasenabscheidung (MOCVD, engl. Metal-Organic Chemical Vapour Deposition) verfügt über eine Technologie, mit deren Hilfe ultradünne, einkristalline Schichten auf einen Halbleiter-Wafer aufgetragen werden.

01/2019 – 12/2021 Projektpartner: Aixtron SE, AZUR Space Solar Power GmbH, LayTec AG, IMS CHIPS Stuttgart Förderinstitutionen:

Highlights Akzeptanzforschung

Anwendung von Datenanalyse und KI bei hochsensiblen Daten.

Acceptance research

Application of data analysis and AI with highly sensible data.

Digitaler Marktplatz

Datengetriebene Anomalieerkennung in der Halbleiterfertigung.

Digital marketplace

Data driven anomaly detection in semiconductor manufacturing.

Geschäftsmodell

Gewinnung von Prozesswissen durch

Business model

Gaining process knowledge through complex causal models.

komplexe Kausalmodelle.

59 | Robotik und Automatisierung

Robotik und Automatisierung | 60

Vladimir Samsonov M.Sc., Dipl.-Inform. Daniel Lütticke, Prof. Dr. phil. Ingrid Isenhardt, Dr. rer. nat. Frank Hees

Selbstlernende Produktionssysteme in der vollvernetzten Produktion von Morgen Exzellenzcluster “Internet of Production” (IoP)

Im Rahmen des Exzellenzclusters „Internet of Production“ forscht die RWTH Aachen University an der Zukunft der volldigitalisierten Produktion.

Das Forschungsvorhaben verfolgt dabei das Ziel, die Zugänglichkeit zu industriellen Daten zu verbessern und deren ganzheitliche Nutzung für die Produktion zu ermöglichen.

Die zentrale Herausforderung ist insbesondere die Beherrschbarkeit der immensen Datenmenge, die die moderne, vollvernetze Produktion erzeugt. Der Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinebau (IMA) ist im Internet of Production mit gleich mehreren Forschungsschwerpunkten beteiligt, die sich von der Konzeption geeigneter Big Data Infrastrukturen für digitale Schatten in der Produktion über die semantische Aufbereitung von Daten bis zur Kopplung von künstlicher Intelligenz mit klassischen Modellen des Ingenieurwesens erstrecken.

Dabei liegt ein besonderes Augenmerk stets auf einer Überführung neuester Forschungserkenntnisse zu künstlicher Intelligenz in die Anwendungsdomäne des Maschinenbaus mit dem Ziel, die Wettbewerbsfähigkeit des Produktionsstandorts Deutschland zukunftsfähig zu gestalten.

61 | Internet der Dinge

Within the cluster of excellence „Internet of Production“, RWTH Aachen University is researching the future of fully digitized production. The research project aims to improve the accessibility of industrial data and to enable their holistic use for production.

The central challenge is especially the manageability of the immense amount of data generated by modern, fully networked production. The Chair of Information Management in Mechanical Engineering (IMA) is involved in the Internet of Production with several main research topics, ranging from the conception of suitable Big Data infrastructures for digital shadows in production to the semantic processing of data and the coupling of artificial intelligence with classical models of engineering. Special attention is paid to the transfer of the latest research on artificial intelligence into the application domain of mechanical engineering with the aim of making Germany‘s competitiveness as a production location ready for the future.

Kontakt

vladimir.samsonov@ima- daniel.luetticke@ima-ifu. ifu.rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

isenhardt.office@ima-

hees.office@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de Mit vernetzten Maschinendaten ebnet das Internet of Production (IoP) den Weg in eine neue Ära der Produktion. Das IoP bietet dabei die echtzeitfähige, sichere Informationsverfügbarkeit aller relevanten Daten zu jeder Zeit, an jedem Ort und gilt als das Kernstück der Industrie 4.0.

www.iop.rwth-aachen.de 01/2019 – 12/2025 Projektpartner: über 30 Lehrstühle und Forschungseinrichtungen an der RWTH Aachen University Förderinstitution:

Highlights Big Data Infrastrukturen

Effiziente Speicherung für strukturierte und unstrukturierte Daten.

Big Data Infrastructures

Efficient storage for structured and unstructured data.

Semantische Modellierung

Den Daten eine Bedeutung geben.

Semantic modeling

Giving data a meaning.

Künstliche Intelligenz in der Produktion

Selbstlernende Produktionssysteme

Artificial intelligence in production

Self-learning production systems for increasing productivity.

zur Steigerung der Produktivität.

Internet der Dinge | 62

Sarah Güsken M.Sc., Jan Bitter-Krahe M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Stationären & digitalen Einzelhandel zusammen denken Hybrider Einzelhandel Hybrid Retail

Die Digitalisierung stellt den lokalen Einzelhandel und die lokale Gastronomie vor große Herausforderungen. Kleinen, inhabergeführten Handelsunternehmen und Gastronomiebetrieben fehlt das Wissen, welche Handlungsoptionen Ihnen im Zuge eines veränderten Kundenverhaltens und der Adaption neuer technischer Möglichkeiten zur Verfügung stehen. Zur Unterstützung entwickelt die Stadt Aachen gemeinsam mit dem Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) verschiedene Werkzeuge, die den stationären Einzelhandel und die Gastronomie mit digitalen Services verbinden.

Eines dieser Werkzeuge ist eine digitale Plattform. Über diese können Kund*innen beispielsweise lokal online einkaufen. Darüber hinaus werden digitale Services für den stationären Handel eingesetzt, wie z.B. ein online Buchungssystem für (offline) Expertenberatungen oder die offline-Retoure online-gekaufter Artikel. Der Launch des digitalen Marktplatzes ist für Anfang 2021 geplant. Darauf basierend werden im Laufe des Projektes weitere hybride Instrumente entwickelt.

63 | Internet der Dinge

Digitisation poses great challenges for local retailers and local gastronomy.

Small, owner-managed retail companies and gastronomy businesses lack the knowledge of which options for action are available to them in the course of changing customer behaviour and the adaptation of new technical possibilities.

To support them, the City of Aachen together with the Chair of Information Management in Mechanical Engineering (IMA) is developing various tools that combine stationary retail and gastronomy with digital services.

One of these tools is a digital platform.

Customers can use it to make local online purchases, for example. In addition, digital services are used for the stationary trade, such as an online booking system for (offline) expert consultations or the offline return of articles purchased online. The launch of the digital marketplace is planned for early 2021. Based on this, further hybrid instruments will be developed in the course of the project.

Kontakt

Das Leitbild des Projekts Hybrider Einzelhandel zeigt die Verschmelzung von Aachens stationärem Einzelhandel und der Gastronomie mit den digitalen Kanälen.

Highlights sarah.guesken@ima-

jan.bitter@ima-ifu.

ifu.rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

hees.office@ima-

Akzeptanzforschung

Während des gesamten Projektes werden die Anforderungen von Händler*innen, Gastronom*innen und Kund*innen an den hybriden Handel erhoben und in die Entwicklung des Werkzeugkastens einbezogen.

Acceptance research

Throughout the entire project, the requirements of retailers, gastronomes and customers with regard to hybrid trade will be surveyed and included in the development of the toolbox.

Digitaler Marktplatz

Gemeinschaftlich mit Händler*innen, Gastronom*innen und Kund*innen wird ein digitaler Aachener Marktplatz für den hybriden Einzelhandel der Zukunft entwickelt.

Digital marketplace

In cooperation with retailers, gastronomes and customers, a digital Aachen marketplace is being developed for the hybrid retail trade of the future.

Gechäftsmodell

Für den nachhaltigen Transfer in die Praxis

Business model

A future-oriented business model is being developed for sustainable transfer into practice.

ifu.rwth-aachen.de

www.hybrider-einzelhandelaachen.de/ 03/2020 - 08/2022

wird ein zukunftsfähiges Geschäftsmodell entwickelt.

Projektpartner: Stadt Aachen Förderinstitutionen:

Internet der Dinge | 64

Dr. rer. nat. Sarah Müller-Abdelrazeq, Jan Bitter-Krahe M.Sc., Sarah Güsken M.Sc., Dr. rer. nat. Frank Hees

Eine offene Zukunftswerkstatt für Aachener*innen OecherLab: Aachens Smartes Co-Creation Center The Smart Co-Creation Center of Aachen

Mit dem Ziel, Aachen gemeinsam zu einer Smart City zu gestalten, ist im April 2020 das Forschungsprojekt OecherLab gestartet. „Im transdisziplinären Konsortium entwickeln wir verschiedene Konzepte für Veranstaltungen zunächst online und später auch im Oecher Lab, wie Workshops und Diskussinsrunden. Dieses Lab wird eine offene, lebendige und sich dynamisch verändernde Werkstatt sein, in der jede*r ein aktiver Teil von Aachens Zukunft werden kann. Zukünftige Technologien und Konzepte, die das Potenzial haben, unser tägliches Leben zu verändern, werden vorgestellt, erklärt und erlebbar gemacht.

Im OecherLab werden gemeinsam Zukunfts- visionen und Projekte für eine digitale Stadt von Morgen entworfen, erprobt und entwickelt. In verschiedenen Veranstaltungen zu Themen wie Mobilität, Gesundheit, Stadtentwicklung und Arbeit 4.0 werden die Bürger*innen der Stadt Aachen zu Mitgestalter*innen, um Antworten auf gesellschaftliche Herausforderungen zu finden. Die Räumlichkeiten des OecherLab stehen während der gesamten Projektlaufzeit allen offen – begleiten Sie uns auf unserem Weg zur SmartCity!

65 | Internet der Dinge

Launched in April 2020, the OecherLab research project‘s aim of shaping Aachen into a Smart City.In cooperation with the City of Aachen, Dialego AG and cowork AG, the Chair of Information Management in Mechanical Engineering (IMA) at RWTH Aachen University is developing various concepts to shape Aachen, step by step, into a smart city.

This lab will be an open, lively and dynamically changing workshop where everyone can become an active part of Aachen‘s future. Future technologies and concepts that have the potential to change our daily lives will be presented, explained and made tangible.

In the OecherLab, visions of the future and projects for a digital city of tomorrow are jointly designed, tested and developed. In various events on topics such as mobility, health, urban development and Work 4.0, the citizens* of the city of Aachen become co-designers in order to find answers to social challenges. The OecherLab store location are open to everyone during the entire project duration - join us on our way to SmartCity!

Kontakt

sarah.adelrazeq@ima-

jan.bitter@ima-ifu.

ifu.rwth-aachen.de

rwth-aachen.de

sarah.guesken@ima-

hees.office@ima-

ifu.rwth-aachen.de

ifu.rwth-aachen.de

Im OecherLab entdecken und entwickeln Aachener*innen smarte Lösungen von morgen.

www.cybernetics-lab.de Highlights 04/2020 – 08/2022 Projektpartner: Stadt Aachen, Dialego AG, cowork AG

Eröffnung

Vorraussichtlich Ende Januar eröffnet das OecherLab im Kapuzinerkarree - hier wird die Stadtgesellschaft smarte Ideen für Aachen entwickeln.

Opening:

The OecherLab in the Kapuzinerkarree is expected to open at the end of January the city society will develop smart ideas for Aachen there.

Zukunftsräume

Bürger*innen erleben wechselnde Exponate zu Themen wie „Intelligente Mobilität“, „Smarte Innenstädte“, „Arbeit 4.0“ und Digitale Gesundhitswirtschaft“.

Future spaces:

Citizens* will experience changing exhibits on topics such as „Intelligent Mobility“, „Smart City Centres“, „Work 4.0“ and „Digital Healthcare Management“.

Technik zum Ausprobieren

Schüler*innen und Erwachsene bekommen die Möglichkeit, Roboter in eintägigen Workshops selber zu programmieren.

Technology to try out:

Pupils* and adults have the opportunity to program robots themselves in one-day workshops.

Förderinstitution:

Internet der Dinge | 66

Neue Mitarbeiter*innen Saskia Hermann MRes Management

Paulina Blessing M.Sc. Sozialökonomik

Katrin Frings

Seit November 2020

M.Sc., Psychologie Seit November

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin am Institut für Infor-

2020

mationsmanagement im Maschinenbau (IMA) in der

Tim Herrmann M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen,

2019 – 2020

Masterstudium Sozialökonomik an der FriedrichAlexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Studentische Hilfskraft am am Institut für Informationsma-

M.Sc. Power Engineering & Engineering

nagement im Maschinenbau (IMA) in der Forschungs-

Thermophysics

gruppe „Digital Learning Environments“ Seit Mai 2020

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) in der

2020

management im Maschinenbau (IMA) in der Forschungsgruppe „Digital Learning Environments“

Forschungsgruppe „Digital Learning Environments“

2017-2020

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Informations-

Auslandssemester während des Masterstudiums an

2018 – 2019

Forschungsgruppe „Wirtschafts-und Sozialkybernetik“

Masterstudium Management an der University of Glasgow Studentische Hilfskraft am Cybernetics Lab

Seit November 2020

der Universidad de Valencia, Spanien

management im Maschinenbau (IMA) in der Forschungs2019-2020

2014- 2017

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informations-

Bachelorstudium Wirtschaftspsychologie an der

Masterandin bei der Daimler AG, Research

2015 – 2019

and Development

Bachelorstudium Business Studies an der FH Aachen,

gruppe „Digital Transformation in Working Enviroments“

University of Applied Sciences 2018-2020

Hochschule für Technik Stuttgart 2017 – 2020

Masterstudium Psychologie M.Sc. an der Heinrich-

RWTH Aachen: M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Fr. Maschinenbau - Schwerpunkt Produktionstechnik

Heine-Universität in Düsseldorf

2014 – 2017

2019

Werkstudent am Digital Capability Center Aachen

2019

ETH Zürich: Forschungsaufenthalt am Chair of

Bachelorstudium Psychologie M.Sc. an der HeinrichHeine-Universität in Düsseldorf

Anna-Tabea Förster

Management Information Systems

Samira Khodaei Dolouei

Steuerfachangestellte

M.Sc. Medienwissenschaft

Aymen Gannouni M.Sc. Informatik Seit Mai 2020

Mitarbeiterin Buchhaltung & Human Resources Seit Dezember

im Institut für Unternehmenskybernetik (IfU)

2019 01/2020 – 04/2020

Seit April 2019

Steuerfachangestellte bei Klinkenberg & Kloubert

Weiterbildung Steuer- und Rechtsbetriebswirt an

Studium Bildungswissenschaften an der Fernuni Hagen

Johanna Lauwigi

Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) in

M. Sc. Automatisierungstechnik

der Forschungsgruppe „Digital Transformation in Seit Januar

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informations-

2020

management im Maschinenbau (IMA) in der Forschungs-

der IWW Hagen

Seit März 2019

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für

gruppe „Digital Transformation in Working Environments“

2018 – 2019

Studentische Hilfskraft am Cybernetics Lab

Working Enviroments“

2018-2019

2017

Business Developerin/Consultant, vr-on GmbH, München

Projektmanagerin, Ceyoniq GmbH, Bielefeld

Seit Mai 2020

Master of Science, Informatik, RWTH Aachen University (Nebenfach Betriebswirtschaftslehre)

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) in der Forschungsgruppe „Mobile

2013- 2016

Interdisziplinäre Medienwissenschaft, Universität

Robotik“

Bielefeld (Zusatzprogramm Europa Intensiv) 2017 - 2018

2019

Auslandssemester während des Masterstudiums an der École Polytechnique Fédérale de Lausanne

2009 - 2012

Bacherlor of Arts, Theater und Medien, Universität

Forschungsaufenthalt am Tokyo Institute of Technology in Japan

Bayreuth (Nebenfach Anglistik) 2012 – 2017

Bachelorstudium Informatik an der RWTH Aachen

2017 – 2019

University

Masterstudium Automatisierungstechnik an der RWTH Aachen University

2012 – 2017

Bachelorstudium Maschinenbau an der RWTH Aachen University

67 | Neue Mitarbeiter

Neue Mitarbeiter | 68

Neue Mitarbeiter*innen Tobias Müller Konstantin Zähl

M.Sc. Mechatronik

M.Sc. Elektrotechnik

Eva Lena Preuschoff-Letzian Seit Juli

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Unterneh-

M.A. Regionalstudien Lateinamerika &

2020

menskybernetik (IfU) in der Forschungsgruppe „Mobile

Sozialwissenschaften

Seit Juli 2020

Robotik“

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Unternehmenskybernetik (IfU) in der Forschungsgruppe „Mobile Robotik“

2018 – 2020

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am MASKOR Institut 01/ 2020 - 06/ 2020

der FH Aachen Seit Oktober 2016 – 2019

2011 – 2016

Wissenschaftliche Hilfskraft am MASKOR Institut der

2020

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Informati-

Forschungsgruppe „Wirtschafts- und Sozialkybernetik“

Aachen

und Stellv. Leiterin der Stabstelle Schülerlabore

2013-2020

Masterstudium der Regionalstudien Lateinamerika und Sozialwissenschaften an der Universität zu Köln

2015

kybernetik (IfU) in der Forschungsgruppe „Mobile Robotik“

Hans Zhou

onsmanagement im Maschinenbau (IMA) in der

FH Aachen, Masterstudium Mechatronik an der FH

Bachelorstudium Mechatronik an der FH Aachen

Wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Unternehmens-

Auslandspraktikum an der Casa de los Tres Mundos in Nicaragua

04/2019 - 12/2019

M.Sc. Mechanical and Process Engineering

Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Technik und Individuum der RWTH Aachen University

2017 - 2018

Masterstudium Elektrotechnik an der RWTH Aachen University

Seit Februar

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informations-

2020

management im Maschinenbau (IMA) in der Forschungsgruppe „Digitale Produktionstechnik“

2009 – 2013

Bachelorstudium der Regionalstudien Lateinamerika und

Sandra Stockem

Sozialwissenschaften an der Universität zu Köln und der

Automobilkauffrau

Universidad de Oviedo

10/2016 – 05/2019

Masterstudium Maschinenbau an der TU Darmstadt

09/2016 – 01/2017

Austausch mit der National Cheng Kung University in Taiwan

Nils Willen M.Sc. Mechatronik Seit September

Bachelorstudium Maschinenbau an der TU Darmstadt

Mitarbeiterin im Bereich Office und PR am Institut für

2020

Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA)

2018 – 2020

Serviceassistentin im Porsche Zentrum, Aachen

2015 – 2017

Studium Betriebswirtschaftslehre an der RWTH Aachen

Seit November 2020

Serviceassistentin bei BMW Kohl, Aachen

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) in der Forschungsgruppe „Digitale Produktionstechnik“

University

2013 – 2015

10/2014 – 08/2016

2019 – 2020

Manufacturing Engineer; HELLA GmbH & Co. KGaA, Standort Hamm

2017 – 2019

Masterstudium Maschinenbau / Produktentwicklung an der Technischen Hochschule Köln

2013 - 2017

Bachelorstudium Maschinenbau / Produktionstechnik und –management an der Hamburg University of Applied Sciences

69 | Neue Mitarbeiter

Neue Mitarbeiter | 70

Dissertationen am Lab Triadisches Phasenmodell des Zusammenspiels von Einstellungssubjekt, -objekt und -kontext bei der industriellen Mensch-Roboter-Interaktion

Dr. rer. nat. Sarah Müller-Abdelrazeq sarah.abdelrazeq@ ima-ifu.rwth-aachen.de

Industrielle Mensch-Roboter-Interaktion als neue Form der Technikinteraktion führt bei Anwendern zu einer Einstellung, die sich zwischen Akzeptanz und Ablehnung befindet. Das Verständnis der Einstellungsursachen gibt Trainings- und Gestaltungsimplikationen.

Ergebnis einer systematischen Literaturanalyse zur Einstellung der Anwender gegenüber industrieller MRI ist das „Triadische Phasenmodell des Zusammenspiels von Einstellungssubjekt, -objekt und -kontext bei der industriellen MRI“. Es definiert Einflussfaktoren auf den Ebenen „Anwender“, „industriell-kollaborativer Roboter“ und „situationsrelevante Umweltfaktoren“ und beschreibt ihre Wirkung in den einzelnen Phasen der

MRI-Einführung. Um die Aussagekraft des Modells zu stärken, wurden die Einflussfaktoren des Modells empirisch validiert. Ergebnis eines Experiments im Prätest-Posttest-Design sowie ergänzender Experteninterviews war ein weiterentwickeltes Modell mit einer Abschätzung der Wirkintensität der Faktoren in den einzelnen Phasen.

Um eine Übertragbarkeit des Modells auf andere Räume zu prüfen, wurde untersucht welche Anpassungen notwendig sind, um das Modell auf das Vergleichsland China zu übertragen.

Experteninterviews mit chinesischen Industrievertretern zeigen Unterschiede zum Modell der deutschen Stichprobe auf. Während Einstellungen in China beispielsweise meist auf kognitiven Prozessen beruhen, gründet sie sich in Deutschland auch auf emotionalen Aspekten. Die gewonnenen Erkenntnisse führen zu Handlungsempfehlungen in Form praktischer Implikationen.

Dr. phil. Lana Plumans

Ein cloudbasiertes Augmented-RealityFramework für Anwendungen in der Industrie 4.0

Dr.-Ing. Anas Abdelrazeq anas.abdelrazeq@ ima-ifu.rwth-aachen.de

71 | Dissertationen am Lab

Augmented Reality (AR) ist eine Schlüsseltechnologie der Industrie 4.0.

Ihre Hauptfunktion besteht darin, den Benutzern ein zusammengesetztes visuelles Bild zu bieten, das die Realität mit „unwirklichen“ virtuellen Elementen kombiniert. Als Teil des weitergefassten Konzepts der gemischten Realität (MR) klassifiziert, zielt AR darauf ab, die Wahrnehmung der Umwelt der Benutzer zu erweitern. In diesem Zusammenhang wird AR als ein wesentliches Werkzeug für die Visualisierung von industriellen Prozessen angesehen,

wo es sich in verschiedenen Konfigurationen und Anwendungen bereits als wertvoll erwiesen hat. Als Ergebnis entwickelte sich der Bereich der industriellen AR. Trotz weitreichender Forschungsarbeiten finden sich AR-Technologien bisher kaum im realen Einsatz. Die aktuelle industrielle AR-Entwicklung steht vor verschiedenen Herausforderungen wie Echtzeitleistung, Skalierbarkeit und standardisierter Zusammenarbeit. Daher ist ein neuer Ansatz erforderlich, der diese Herausforderungen überwindet.

Diese Dissertation befasst sich mit der Integration des Konzepts des Cloud-Computing (CC) in der AR. Dies

öffnet die Tür zur Lösung der genannten Herausforderungen. Mithilfe von CC-Eigenschaften wird die Rechenfähigkeit von AR-Endgeräten erhöht. Durch die Verlagerung von AR-Operationen in einen Cloud-Service können unendliche Ressourcen die erforderliche Leistung und Konnektivität bereitstellen. Darüber hinaus können die AR-Fähigkeiten um Elemente der künstlichen Intelligenz (KI) erweitert werden, die modernste Lösungen für maschinelles Lernen durchführen.

Der Kernbeitrag dieser Dissertation besteht darin, AR-Anwendungsentwickler mit Hilfe eines Cloud-basierten Frameworks zu befähigen, eigene AR-Anwen-

dungen zu entwickeln. Dieses Framework bietet ein standardisiertes Setup zur Entwicklung der gewünschten AR-Funktionalitäten. Das vorgeschlagene Framework ist eine modulare Plattform, die als Web-Service dargestellt wird. Es erlaubt Entwicklern, bestehende AR-Funktionalitäten zu nutzen und eigene Elemente hochzuladen.

Der vorgestellte neuartige Ansatz legt die Grundlagen, um AR nicht nur als ein Werkzeug zu definieren, das die visuelle Wahrnehmung (oder andere menschliche Sinne) erweitert, sondern vielmehr als ein intelligentes Interface, das ein integrierter Teil des gesamten Ökosystems der Industrie 4.0 ist.

„Digitale Transformation auf dem Shopfloor - Einfluss der organisationalen Lerninfrastruktur auf die arbeitsbezogene Handlungsbefähigung der Produktionsmitarbeiter am Beispiel der Automobilindustrie“

Kostenersparnissen und Produktivitätsgewinnen für das Unternehmen verbunden. Durch den technologischen Fortschritt wird das Berufsbild des Produktionsmitarbeiters dabei jedoch zunehmend mit neuen Herausforderungen, wie dem Anstieg der Mensch-Maschine-Interaktion sowie der Abnahme repetitiver Aufgaben konfrontiert. Die Aufrechterhaltung der Handlungsfähigkeit der Produktionsmitarbeiter ist dabei einer der zentralen Schlüssel des nachhaltigen Unternehmenserfolgs. In der vorliegenden Arbeit wird somit untersucht, inwieweit Unternehmen die Mitarbeiterentwicklung als Adaptionsmechanismus an den Wandel der Tätigkeiten im globalen Umbruch durch die vierte industrielle Revolution fördern. Als Fallstudie dieser Dissertation dient die Automobilbranche.

Der technologische Fortschritt auf dem Shopfloor verändert die Anforderungsprofile. Die Aufrechterhaltung der Handlungsbefähigung der Mitarbeiter ist dabei essenziell. In einer Fallstudie wurden im Multi-Methode-Design die aktuellen Anforderungen und Weiterbildungsmaßnahmen sowie die Wirkzusammenhänge untersucht.

Es wurden Handlungsempfehlungen zur zielgerichteten Gestaltung der Produktionsarbeit abgeleitet und die Übertragbarkeit der Ergebnisse in andere produzierende Unternehmen überprüft. Um die Produktionsabläufe auf dem Shopfloor effizienter zu gestalten, setzen produzierende Unternehmen zunehmend auf das Konzept der digitalen Fabrik. Die Digitalisierung der Produktion wird langfristig mit

Dissertationen am Lab | 72

Industrial Reinforcement Learning mit stabilisierenden Gradienten

Dr.-Ing. Philip Ennen philipp.ennen@rwth-aachen.de

Reinforcement Learning ist der maschinelle Lernansatz für das Erlernen von Regelungsstrategien durch Interaktion mit der Umwelt. In der industriellen Automatisierung hat das Reinforcement Learning das Potenzial, die Prozesseffizienz zu steigern und Prozesse sich eigenständig, an sich ändernde Situationen, anpassen zu lassen. In der industriellen Anwendung hat das Reinforcement Learning jedoch mit ungewissen Prozessen, begrenzten Trainingsdaten und hohen Anforderungen an die Zuverlässigkeit zu kämpfen. Aktuelle Algorithmen behandeln in der Regel nur eine Teilmenge dieser Anforderungen. Daher wird i. R. dieser Arbeit

Zuschneiden von Algorithmen auf on-line Probleme

Dr. rer. nat. Sebastian Schönitz

In der heutigen Welt sind unzählige Algorithmen dafür verantwortlich, die bestmöglichen Entscheidungen zu treffen. Jedoch kann aus zwei Gründen vielfach keine optimale Entscheidung getroffen werden: Erstens ist der Rechenaufwand für die Gewinnung der optimalen Lösung sehr hoch und zweitens stehen die benötigten Informationen oft nicht zur Verfügung, sondern sind nur sequentiell verfügbar (on-line Problem), sodass Algorithmen nur nach und nach die nächsten Entscheidungen fällen können. Solche Algorithmen heißen on-line Algorithmen im Kontrast zu off-line Algorithmen, die von Anfang an mit vollständigen Informationen arbeiten können. Zwar treten oftmals

ein neuer Ansatz vorgestellt, der die Methoden der Variational Inference und der Stabilizing Gradients mit Guided Policy Search kombiniert. Das resultierende sog. Industrial reinforcement learning with stabilizing gradients wird i.R. des gängigen FetchReach-v1 Benchmarkszenarios evaluiert und an einem Vakuum-Schüttgutförderer als praxisnahe Fallstudie veranschaulicht.

Im FetchReach-Szenario-v! konnte der vorgestellte Algorithmus eine Verbesserung der Genauigkeit um 50% in untrainierten Situationen erreichen.

In der realen Fallstudie übertraf der Algorithmus die bisherigen Ansätze in Bezug auf Robustheit gegenüber neuen Produkten und Dateneffizienz. Die Ergebnisse belegen, dass Reinforcement Learning auf industrielle Automatisierungssysteme anwendbar ist.

gleiche oder sehr ähnliche on-line Probleme auf, jedoch sind diese inhärent in ihrer Lösungsgüte beschränkt, wenn man sie mit bisherigen online Algorithmen versucht zu lösen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit einem allgemeinen Ansatz, um für alle on-line Probleme Algorithmen zu entwickeln und anzupassen. Es wird ermöglicht, ohne tiefgehende Kenntnisse über ein on-line Problem einen individuell auf dieses Problem zugeschnittenen Algorithmus zu lernen. Überdies wird eine Methode bereitgestellt, um die Qualität von Lösungen gelernter on-line Algorithmen zu evaluieren.

Besonderer Wert wird auf die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse gelegt, daher wurde das für diese Arbeit entwickelte Framework veröffentlicht, das sich sehr einfach erweitern und einbinden lässt.

A Mathematical Self-Optimizing Task Distribution System for Hybrid Teams in Assembly Cells

Dr.-Ing.Mohammad Chehadé mohammad.chehade @rwth-aachen.de

Auszeichnungen Mit Mixed Reality den großen Hörsaal in den kleinen Seminarraum bringen

Kathrin Hohlbaum, M.Sc. kathrin.hohlbaum@imaifu.rwth-aachen.de

Dr. phil. Ingrid Isenhardt isenhardt.office@imaifu.rwth-aachen.de

73 | Dissertationen am Lab

The dissertation tackles four main subjects. A thorough review and analysis of the development and current status of existing processes and scheduling systems is conducted.

That leads to the conclusion that there is no adequate system or structure that can account for humans and robots as equals for assembly lines.

Following-up on that, the limitations of the current approaches when taking hybrid teams into consideration are described. Features and parameters that need to be considered for a specific scheduling system are investigated and then the requirements are listed and addressed accordingly.

As a result, a new smart task distribution system, i.e. the scheduler, is developed using all the requirements and findings from the previous chapters. The validity of this scheduler is then established through applications that took place and is explained on two different demonstrators as well as virtual scenarios.

The scheduler takes into consideration two main criteria: an approach to dynamic task distribution and an approach to machine learning. The task distribution method is based on known and learned criteria from other scheduling methods, though the scheduler is additionally dynamic and adapts to any changes that might occur. The scheduler uses machine learning algorithms to learn the behavior of humans over different tasks.

Im Wettbewerb des Stifterverbands AVRiL 2020 wurde das Cybernetics Lab IMA&IfU für seine AR- und VR-Lernszenarien mit dem „AVRiL 2020 - Bronze“ ausgezeichnet.“ Das Mixed Reality unterstützte Stimmtraining stelle einen relevanten Beitrag für die Dozentenausbildung durch gezielte Nutzung der Vorteile von Virtualität dar, heißt es im Juryentscheid. Besonders innovativ seien die akustische Nachbildung von Hörsälen sowie das hybride Szenario, in dem Stimmtrainings durch Virtualität optimiert werden können.

Das Szenario stellt das Training der Stimme in den Mittelpunkt, wird aber als sehr gut übertragbar auf weitere Aspekte des Vortragens, wie beispielsweise Sprechangst, bewertet.

Für seine AR- und VR-Lernszenarien wurde das Cybernetics Lab mit dem „Avril 2020 Bronze“ ausgezeichnet.

elli-online.net Preis des Stifterverbands für AR-/VR-Szenarien

Auszeichnungen | 74