Digital in NRW - Kompetenz für den Mittelstand

Steckbrief

Eckdaten

Laufzeit:
01.01.2019 bis 31.12.2020
Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren, Digitale Transformation
Fördergeber:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi
Status:
Laufend

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+49 241 80 24962

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Das Forschungsprojekt „Digital in NRW - Kompetenz für den Mittelstand“ bereitet die Themen Digitalisierung und Vernetzung für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) im Raum NRW auf. Das WZL der RWTH Aachen bietet konkrete kostenlose Angebote für KMU entlang der Schritte Informieren, Demonstrieren, Qualifizieren, Konzipieren und Umsetzen. Ausgehend von einer individuellen Beratung können anhand von mobilen Demonstratoren und Lab-Touren moderne Technologien und Vernetzungsansätze im Forschungsumfeld des WZL betrachtet werden. Im Unternehmen selbst werden gemeinsam Probleme identifiziert, Potentialanalysen durchgeführt sowie Lösungsvorschläge konzeptioniert und ausgearbeitet.

Weiterhin werden KMUs dabei unterstützt, notwendige Kompetenzen für die Digitalisierung zunächst zu erfassen und anschließend aufzubauen. In organisierten Praxisworkshops werden diese dann erprobt und bewertet. Die gemeinsame Umsetzung von ausgearbeiteten Konzepten findet anschließend im Unternehmen sowohl in Form von Pilotprojekten, bei denen eigene Industrie 4.0-Vorhaben umgesetzt werden, als auch in Form von Transferprojekten, bei denen gemeinsam neu entwickelte Systeme, Produkte oder Verfahren umgesetzt werden, welche auf das Unternehmen abgestimmt sind. Die Dauer der Projekte liegt zwischen 3-9 Monaten. Das übergreifende Ziel, kleine und mittlere Unternehmen auf dem Weg zur Digitalisierung und Vernetzung steht dabei stets im Vordergrund.

Die Forschungsgruppe Datengetriebene Modellierung von Fertigungsverfahren unterstützt KMUs bei der digitalen Vernetzung von Produktionsprozessen und der persistenten Bauteilrückverfolgung. Dabei wird auf ein breites Erfahrungswissen in den Themen Feinschneiden und Schleifen sowie der sowohl wissens- als auch datengetriebenen Analyse von prozessaktuellen Signalen zurückgegriffen. So können KMU in der Umsetzung des Industrial Internet of Things in allen drei Säulen Erfassung, Verarbeitung und Visualisierung unterstützt werden, sodass zeit- und kostenintensive Qualitätsprüfungen durch trainierte Prozessmodelle signifikant reduziert werden.