Nachwuchspreis ‚Digitalisierung im Maschinenbau‘ vergeben

Dem VDMA zufolge zeigen die Arbeiten aus den Fachbereichen Ingenieurwissenschaften und Informatik, dass der Nachwuchs unverzichtbar für den Fortschritt und die Wettbewerbsfähigkeit im Maschinenbau ist. Die Abschlussarbeiten verbinden Theorie und Praxis und liefern zukunftsweisende Impulse für die weitere Digitalisierung der Industrie

Nominiert für den diesjährigen Nachwuchspreis wurden 20 Absolventinnen und Absolventen in den Kategorien Bachelor und Master/Diplom. »Neben den praxisorientierten KI-Anwendungen, haben besonders die Lösungsansätze zur Verknüpfung von Digitalisierung und Nachhaltigkeit die Jury beeindruckt«, sagt Guido Reimann, Stellvertretender Geschäftsführer des VDMA Software und Digitalisierung. »Solche engen Kooperationen zwischen Hochschullandschaft und Industrieunternehmen sind ein wichtiger Baustein für die Entwicklung neuer praxistauglicher Lösungen und die Stärkung der Innovation der Unternehmen«, betont Reimann.

Dr. Jörg Friedrich, Leiter der Abteilung Bildung im VDMA, ergänzt: »Die hohe Zahl an praxisorientierten Abschlussarbeiten und teilnehmenden Fachbereichen der Hochschulen zeigen, dass unser Bildungsstandort noch intakt ist. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Hochschulen und Unternehmen zahlt sich aus. Sie ist für die Zukunftsfähigkeit unserer Industrie essenziell.« Rund 90 verschiedene Hochschulstandorte aus Deutschland und Österreich haben seit 2017 an den Nominierungsphasen teilgenommen.

Vier Digitalisierungstalente ausgezeichnet

• Markus Senger, Student an der Fachhochschule Oberösterreich, wird mit dem 1. Preis in der Kategorie Masterarbeit ausgezeichnet. Die Arbeit, betreut von Dr. rer. nat. Georg Hackenberg, M.Sc., entstand am Campus Wels in Zusammenarbeit mit der Stiwa Group. Herr Senger entwickelte eine Lösung zur effizienten Generierung digitaler Zwillinge für Fertigungsanlagen. Der Fokus lag darauf, redundante Arbeitsschritte im Erstellungsprozess zu vermeiden und den Ansatz an die Arbeitsweise der Konstruktionsabteilung anzupassen. Die Lösung ermöglicht ein schnelleres Erstellen digitaler Abbilder von Fertigungsanlagen und trägt dadurch dazu bei, potenzielle Fehler in den Anlagen frühzeitig zu erkennen.
• Jerome Stock, Wirtschaftsingenieurwesen-Absolvent der TU Darmstadt, erhält den 2. Preis in der Kategorie Masterarbeit. Die Arbeit entstand am Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen bei Prof. Dr. Matthias Weigold in Kooperation mit der Firma Liebherr Hydraulikbagger. In seiner Masterarbeit steigerte er die Resilienz einer energiebewussten Produktionsplanungs-Architektur. Die Architektur mit OPC UA-Schnittstelle ermöglicht nun die Ausführung von Produktionsaufträgen im Produktionssystem und bei Maschinenstörungen die Reaktion der Produktionsplanung. Tests in einer Simulationsumgebung mit realen Fertigungsdaten zeigten bei simultaner Optimierung von energie- und fertigungsbezogenen Kriterien reduzierte Energiekosten.
• Tom Meister, Student der Fakultät Maschinen und Systeme an der Hochschule Esslingen wird mit dem 1. Preis in der Kategorie Bachelorarbeit ausgezeichnet. Die Arbeit entstand in enger Zusammenarbeit mit derFirma Optima Consumer und wurde von Prof. Dr.-Ing. Gernot Frank an der Hochschule Esslingen sowie von Philipp Rösner und Tom Kärcher seitens Optima Consumer betreut. Im Rahmen der Arbeit wurde die Energie- und Ressourceneffizienz von Servoantrieben untersucht. Ziel war es, Verbesserungspotentiale im Auslegungsprozess von Motoren und Getrieben zu identifizieren, diesen zu optimieren und in den bestehenden Entwicklungsprozess zu integrieren. Anhand einer realen Applikation in einer Verpackungsmaschine wurden die theoretischen Erkenntnisse in der Praxis validiert.
• Marta Mrowczynski, Studentin an der FH Aachen, erhält den 2. Preis in der Kategorie Bachelorarbeit. Die Arbeit, die von Prof. Dr.-Ing. Frank Hartung betreut wurde, untersucht die Bedeutung und das Potenzial von Large Language Modellen (LLM) mit dem Ziel, Supportprozesse in Service & Maintenance zu optimieren. Dabei wurde ein innovativer KI-basierter Chatbot entwickelt, der Anfragen mit KI-generierten Videos beantwortet. Das Projekt wurde mit dem Aachener Software Scale-Up Oculavis umgesetzt und im Rahmen einer Nutzerstudie mit 60 Kunden aus dem Maschinenbau und der produzierenden Industrie validiert. Der entwickelte Chatbot konnte Anfragen um 35 % schneller und 16 % präziser beantworten und ist bei Nutzenden beliebter im Vergleich zu konventionellen Support-Technologien.