AITOC - Artificial Intelligence supported Tool Chain in Manufacturing Engineering

Moderne Ansätze für die Fertigungstechnik stützen sich in hohem Maße auf Softwarewerkzeuge für Planung, Simulation und Automatisierung. Diese Werkzeuge sind zwar in ihrem Anwendungsbereich hoch entwickelt, doch die Interoperabilität ist aufgrund fehlender Standards und Inkompatibilitäten zwischen Werkzeugen, Methoden und Formaten ein Problem.

Obwohl einige Unternehmen interne Standards und Methoden entwickelt haben, gibt es keinen branchenweiten Standard. Engineering-Software-Tools müssen daher mit großem Aufwand an die Bedürfnisse jedes Unternehmens angepasst werden. Darüber hinaus wird die Gesamtoptimierung des Entwurfs von Produktionssystemen immer noch weitgehend in einem iterativen Prozess von erfahrenen Ingenieuren durchgeführt und in der Regel nicht gut durch Computerwerkzeuge unterstützt, da die Anzahl der Varianten und Kombinationen, in denen ein Produktionssystem aufgebaut werden kann, enorm ist. Die Kombinationen von Alternativen für Herstellungsmethoden, Betriebsplanung, Wahl der Ressourcen und Werkzeuge und das Fabriklayout machen es schwierig, auch nur eine kleine Anzahl von Alternativen zu simulieren und zu bewerten.
 
AIToC wird eine integrierte Werkzeugkette für die Fertigungstechnik entwickeln, die die Entscheidungsfindung bereits in einer sehr frühen Phase unterstützt. Der Umfang und Ansatz von AIToC umfasst die Entwicklung bestehender oder neuer Werkzeuge für die Definition und das Management von Anforderungen, die Erstellung von Prozessplänen, die Generierung von Anlagenmodellen und die Layout-Generierung. Anwendungsfälle aus verschiedenen Bereichen stellen sicher, dass die entwickelten Lösungen sich stark auf die Bedürfnisse der Praktiker beziehen und breit anwendbar sind.

The goal of AIToC is to develop an integrated tool-chain for manufacturing engineering that supports decision making from a very early phase on. The AIToC scope and approach includes development of existing or new tools for requirements definition and management, generation of process plans, generation of equipment models and layout generation. To achieve this, a model-driven approach will be used for definition of the product and production requirements.

The planned tool-chain will support formalization and automated analysis of requirements, computer-aided generation of simulation models, and software-supported generation of layout. In all of these dimensions, Artificial Intelligence (AI) technologies will be used to handle the large amounts of data that are being created, and to learn from existing solutions. This will be implemented using e.g. knowledge management and expert system, natural language processing and machine learning. The integration of the tool chain will focus on and find solutions for interoperability of tools, and plug & play capabilities, to be flexible in building simulation environment. This will have a substantial impact on efficiency (cost), quality of models and lead time for simulations in industrial context. New functionality will also be provided.