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Die digitale Transformation und die zunehmende Diffusion Künstlicher Intelligenz (KI) bieten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) vielfältige Chancen und Potenziale, stellen diese jedoch gleichzei-tig vor komplexe Herausforderungen. Einerseits ermöglicht der Einsatz von KI-Technologien, etab-lierte Wertschöpfungspotenziale auszubauen, indem wiederkehrende Aufgaben und Entscheidungs-prozesse automatisiert und verkürzt, Ressourceneinsätze optimiert und Effizienzgewinne realisiert werden können. Gleichzeitig können KI-Anwendungen entscheidend zur Entwicklung neuer Produkte, Geschäftsmodelle sowie zur Erschließung neuer Märkte beitragen.

Andererseits erfordert die Nutzung Künstlicher Intelligenz erhebliche Investitionen in den Aufbau von Fachexpertise, Entwicklungs- und Testumgebungen sowie personelle und infrastrukturelle Kapazitäten für die Aufbereitung von Daten und die Verfügung über leistungsfähige IT Systeme. Um diesen strukturellen Defiziten seitens der KMU zu begegnen, können KI-Kooperationen , d.h. Zusammenschlüsse im Feld der Anwendung von Künstlicher Intelligenz ein strategisches Instrument darstellen, um den Zugang zu entsprechenden Ressourcen oder das Pooling von Ressourcen zu ermöglichen und damit das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für die Unternehmen zu heben. Kooperationen heben hier ein neues Potenzial und müssen neu gestaltet werden. Ein Ansatz hierzu wird besprochen.

Das Poster beschreibt den Aufbau eines Experiments im Regelungstechnik-Labor. Die Regelstrecke wurde an der Hochschule mit Lowcost Hardware und eigener Software erstellt und verfügt über eine echtzeitnahe Schnittstelle zu Matlab. Ein Joystick erlaubt einen "manuellen Modus", so dass die Studierenden den "Menschen als Regler" mit der Automatisierungslösung vergleichen können.

Nach den Vorgaben der Präventiven Konservierung erfordert der Schutz von Kulturgütern in historischen Gebäuden stabile Raumklimabedingungen. Besonders Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit unterliegen strengen Grenzwerten und Änderungsraten. Zur Entwicklung geeigneter modellprädiktiver Regelstrategien sind Wärme- und Feuchteübertragungsmodelle notwendig. Da physikalische Modellierungen aufgrund zahlreicher Unsicherheiten – etwa unbekannte Baustoffe und Wandkonstruktionen – kaum praktikabel sind, sind datengetriebene Modellierungsansätze unerlässlich. Der Beitrag stellt mehrjährige Erfahrungen zur Sammlung geeigneter Messdaten vor. Im Fokus stehen Herausforderungen bei der Durchführung von Raumklimamessungen sowie praxisnahe Empfehlungen und Hinweise für die Messdatenerhebung.

Die vorliegende Arbeit präsentiert ein redundantes System, das Vitalparameter als Schnittstelle zwischen physischen Entitäten und virtuellen Repräsentationen in Unity verbindet. Die Echtzeiterfassung physiologischer Parameter wie der Herzfrequenz (EKG), der Hautleitwert (EDA) oder der Muskelaktivität (EMG) ermöglicht die Übertragung der jeweiligen physiologischen Zustände in virtuelle Modelle. Diese neuartige Form der Interaktion zwischen Mensch und Maschine eröffnet ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten. Der präsentierte Ansatz gewährleistet durch redundante Signalverarbeitung eine robuste Kommunikation zwischen physischer und virtueller Ebene und erweitert die Möglichkeiten von Digitalen Zwillingen um eine physiologisch Dimension als Beschreibungselement für sozio-kognitive Entitäten.

In einer Laboranlage wird flexible Fertigung und die Vorteile von Industrie 4.0 für Studierende greifbar gemacht. Die Anlage umfasst alle Ebenen der Automatisierungspyramide und wird in verschiedenen Lehrveranstaltungen verwendet.

Die Module der Anlage bestehen aus Fischertechnik-Teilen, industriellen Sensoren und SPS von Beckhoff. Die Module können beliebig kombiniert werden und für verschiedene Aufgaben konfiguriert werden. Die übergeordnete Koordination erfolgt durch das Leitsystem "Industrial Application Server" von AvevA.

This thesis evaluates the ability of GPT-4o to autonomously generate Structured Text code for programmable logic controllers (PLCs) as defined in IEC 61131-3. Unlike earlier studies that used feedback or fine-tuning, it isolates raw model performance. Three automation scenarios of rising complexity were tested: a conveyor controller, a package sorting system, and a palletizer. Each was defined by ISO 5807 flowcharts, which GPT-4o translated into code under three temperature settings, producing 900 samples. Programs were compiled in Beckhoff’s TwinCAT environment and tested in simulation. Results show temperature strongly affects reliability: deterministic outputs (0.0) compiled most consistently, while higher values caused variability and errors. Scenario complexity also mattered: the sorting task performed best with a 94% compilation rate and near-perfect pass@3 and pass@5 scores, while the palletizer highlighted key weaknesses, logical errors, poor structuring, and variable scope issues. Code for simple tasks was concise and readable, but complex tasks led to redundancy and mistakes. GPT-4o reliably handled global variables but struggled with local ones. Overall, the model can generate correct code for simple to moderate tasks in low-randomness settings, showing promise for accelerating engineering workflows. Yet it fails to scale to sophisticated systems requiring synchronization and stateful logic, underscoring the need for human oversight and further research.

Fahrerassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen sind zentrale Bestandteile moderner Fahrzeuge, da sie Sicherheit, Effizienz und Komfort erhöhen. Virtuelle Simulationen ermöglichen eine effiziente und sichere Entwicklung, indem Fahrzeuge, Sensorik und Verkehrsumgebung realitätsnah abgebildet werden. In dieser Arbeit wird ein Simulationsmodell des VW e-Crafter vorgestellt, das einen vollständigen autonomen Fahrstack integriert, ein-schließlich Lokalisierung, Perzeption mittels Kamera- und Lidarfusion, Trajektorien Planung sowie Highlevel-Sicherheitsmodul. Das System wurde auf Basis der Open-Source-Plattformen ROS und Gazebo realisiert. Dynamische Parametrisierung erlaubt flexible Anpassung an unterschiedliche Szenarien. Die Ergebnisse zeigen, dass die Simulation eine realistische Abbildung des Fahrzeugverhaltens erlaubt und die virtuelle Validierung autonomer Funktionen effizient gestaltet.

Aufbauend auf dem auf der AALE 2025 vorgestellten Beitrag „Entwicklung eines robotergestützten Systems zur standardisierten Applikation von Hautpflegeprodukten“ adressiert die vorliegende Arbeit die Weiterentwicklung mit Fokus auf die experimentelle Machbarkeitsbewertung von Applikation und Eincremeverhalten. Kern ist ein kollaborativer Roboter mit präziser Kraftregelung und Echtzeit-Bildverarbeitung (Intel RealSense D435i). Zwei spezialisierte Endeffektoren übernehmen Dosieren und Verteilen; beide modular, hygienegerecht und als Schnellwechsel-Werkzeuge ausgeführt, um Rüstzeiten zu minimieren. Die Machbarkeitsstudie untersucht die Dosiervalidierung hinsichtlich Abgabegenauigkeit und Reproduzierbarkeit über Mehrfachzyklen und unterschiedliche Produkteigenschaften sowie das Eincremeverhalten unter geschlossener Kraftregelung zur Begrenzung des Flächendrucks und zur Sicherstellung einer gleichmäßigen Verteilung, inklusive robuster Trajektorienführung und Übergängen an Arealgrenzen. Ergänzend kommen kamerabasierte Arealsegmentierung und Abdeckungskontrolle auf Basis von RGB-D-Daten zum Einsatz, um Hand-/Armpositionen zuverlässig zu erkennen und Abdeckungsfeedback in Echtzeit zu generieren. Erste Ergebnisse zeigen eine vergleichbare Produktabgabe der Applikationseinheit zur Eppendorf-Pipette M4 sowie eine hohe Präzision der Flächenabdeckung der Verteilungseinheit.

Diese Arbeit beschreibt eine Lösungsmethodik, um Daten verschiedener Hersteller und Systeme in der klassischen Automatisierungspyramide miteinander zu teilen. Versuchsanlage ist die Modellfertigungsanlage von Festo Didactic am Campus Velbert/Heiligenhaus. Der Ansatz verfolgt eine Modellierung über die ISA95 und eine Umsetzung dieser Modellierung über die OPC UA Companion Specification der ISA95. Zentral bei dem Konzept ist die Implementierung eines aggregierenden OPC-UA-Servers in Python, der lokal im Labor auf einem Ubuntu-Server läuft. Der aggregierende Server stellt zum einen Daten anderer Systeme in der Semantik der ISA95 dar und bietet Schnittstellen an, um Informationen von Fertigungsaufträgen abzufragen bzw. Fertigungsaufträge anzulegen. Das ist neuartig, da die ISA95 nur solche Schnittstellen für einzelne Jobs (Prozessschritte auf einer Maschine) definiert. Die Steuerung der Fertigungsaufträge übernimmt das MES4 von Festo, auf dessen Datenbank der aggregierende Server Zugriff hat. Eine systematische, tabellarische Überprüfung des Konzeptes ergibt, dass vor allem die Informationsdarstellung über den aggregierenden Server problemlos funktioniert. Ebenso können jederzeit Stati der Fertigungsaufträge über OPC UA abgefragt werden. Probleme bereitet auf Grund eines Implementierungsfehlers noch die Erstellung von Aufträgen.

Die zunehmende Digitalisierung von Geschäftsprozessen und Produktionsabläufen eröffnet Unter-nehmen neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung, erweitert jedoch gleichzei-tig die Angriffsfläche für Cyberkriminelle erheblich. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stehen dabei vor besonderen Herausforderungen: Begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen führen dazu, dass Investitionen in angemessene IT-Sicherheitsinfrastrukturen häufig vernachlässigt werden. Dadurch entsteht eine gefährliche Diskrepanz zwischen dem vorhandenen Schutzniveau und den Anforderungen der aktuellen Bedrohungslage. Der "Security Awareness Demonstrator" stellt einen innovativen Ansatz zur nachhaltigen Sensibilisierung von Beschäftigten dar. Durch die realitätsnahe Simulation eines kleinen KMU-Netzwerks werden potenzielle Angriffsvektoren und Sicherheitsrisi-ken greifbar visualisiert. Live-Hacking Szenarien ermöglichen es, die Funktionsweise und Auswir-kungen verschiedener Angriffsstrategien unmittelbar zu erleben und typische Schwachpunkte im Unternehmensnetzwerk zu diskutieren. Der entwickelte Aufbau eignet sich auch zum Einsatz in der Lehre und der Weiterbildung.

Der Beitrag adressiert die Herausforderung fehlender Anomaliedaten für Machine-Learning-Modelle in industriellen Prozessen. Am Beispiel einer pneumatischen Saugförderanlage wird eine kostengünstige Lösung vorgestellt, die kontrollierte Leckagesimulation ermöglicht. Kern der Entwicklung ist ein modifizierter Kugelhahn mit Potentiometer und analoger Signalaufbereitung, der den Drehwinkel präzise erfasst und als 4–20 mA-Signal an eine SPS überträgt. Dadurch können Leckagen mit variabler Intensität realistisch simuliert und fein aufgelöste, gelabelte Datensätze für Anomalieerkennung erzeugt werden.

In den vergangenen Jahren haben sich die Autoren intensiv mit der Integration von Industrierobotern in industrielle Produktionsanlagen und den zugehörigen Automatisierungskonzepten beschäftigt. Darüber hinaus entwickelten sie Ansätze zur manuellen und kollisionsfreien Telemanipulation von Robotern auf Basis eines digitalen Zwillings. Der vorliegende Beitrag stellt einen Demonstrator mit intuitiver Mensch-Roboter-Interaktion (M-R-I Demonstrator) vor, der mit industrieller Automatisierungstechnik kombiniert ist. Ziel war die Entwicklung eines Aufbaus für den TechDay 2025, der es den Teilnehmenden ermöglicht, ein individualisiertes Giveaway als Erinnerungsstück zu gestalten. Dabei wird der Mensch aktiv in den Herstellungsprozess eingebunden und über eine 3D-Spacemouse ein 6-Achs-Industrieroboter gesteuert, unterstützt durch einen digitalen Zwilling, der Kollisionen verhindert und den Arbeitsraum überwacht. Dadurch werden menschliche Fehler vermieden und der Roboter präzise gesteuert. Der Demonstrator verdeutlicht, wie intuitive Interaktionskonzepte und digitale Zwillinge in der praxisnahen Robotik eingesetzt werden können. Die Autoren sind überzeugt, dass insbesondere bei jungen Menschen durch diesen Ansatz Brücken zur Technik gebaut und deren Interesse an Automatisierung geweckt werden kann.