M.Sc. David Hoffmann

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

M.Sc. David Hoffmann

Institut für Engineering von Produkten und Systemen (IEPS)
Produktionssysteme und -automatisierung (IEPS)

Universitätsplatz 2, 39106 Magdeburg, G10-418

David Hoffmann studierte an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Maschinenbau mit der Vertiefung Automotive Systems. Im Master wechselte er zum Studiengang Digital Engineering an der Fakultät für Informatik und schloss sein Studium dort 2022 ab. Nach seiner Mitarbeit an Industrieprojekten des IAF von April 2020 bis Januar 2022 ist er seit Februar 2022 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am IAF beschäftigt.

Aktuelle Projekte

Digitale Zwillinge für nachhaltige und resiliente Produktionssysteme - NaRePro
Laufzeit: 01.01.2025 bis 31.12.2027

Nachhaltigkeit und Resilienz sind wichtige Optimierungsziele für moderne Produktionssysteme. Dafür werden Digitale Zwillinge benötigt, die eine moderne Lebenszyklusbewertung aller Objekte in Produktionssystemen (Produkte, Prozesse und Ressourcen) z.B. auf Basis von KI ermöglichen. Heute existierende Digitale Zwillinge wurden für spezifische Anwendungsfälle und Problemstellungen entwickelt und sind nicht allgemein anwendbar. Um ihre Nutzung in einer Digitalisierung von Unternehmen zu ermöglichen, werden neutralen und anwendungsübergreifenden Informationsmodelle, Implementierungsstrategien und Nutzungsprozesse für Digitale Zwillinge benötigt, die eine Optimierung von Produktionssystemen hinsichtlich Nachhaltigkeits- und Resilienzaspekten ermöglichen. Diese Lücke soll das NaRePro Projekt schließen. Grundlegende Ziele des Projektes sind (a) die harmonisierte Ausgestaltung der Struktur digitaler Zwillinge für Mengen von komplementären Anwendungsfällen, (b) die Definition und prototypische Umsetzung eines Erstellungs- und Nutzungsprozesses für diese digitalen Zwillinge, © die Anwendung von (a) und (b) auf die verschiedene Anwendungsfälle um auf der Basis von Nachhaltigkeitsbewertungen insbesondere Effektivität, Effizienz, Wandelbarkeit und Nachhaltigkeit von Produktionssystemen verbessern zu können, und (d) die Standardisierung der relevanten Elemente der entwickelten Lösungen gemeinsam mit IDTA und AutomationML e.V..

Das Projekt wird vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) im Projektzeitraum von 2025 bis 2027 gefördert.

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Digitale Anlagenmodellierung mit neutralen Datenformaten (DIAMOND) Teilvorhaben: Konsistente, prozessorientierte Datenmodelle im Engineering von Produktionssystemen (KPDM)
Laufzeit: 01.11.2022 bis 31.10.2025

Bei der Einführung neuer Produkte müssen bestehende Produktionssysteme erweitert oder verändert werden. Von neuen Produkten leiten sich neue Fertigungsprozesse ab, welche entweder manuell oder durch Anlagentechnik umgesetzt werden. Diese Anlagentechnik (Ressourcen) steht also in direkter Verbindung mit Änderungen an Produkt und Prozess. Der Anlagenlebenszyklus enthält eine Vielzahl von einzelnen datenverarbeitenden Prozessen in verschiedenen Ingenieursdisziplinen, viele davon Entwurfsprozesse. Jede dieser Disziplinen arbeitet bereits mit digitalen Modellen. Die einzelnen Schritte bauen aufeinander auf und jede Disziplin konsumiert Informationen aus dem vorhergehenden Prozess. Die Übernahme dieser Informationen findet aktuell meist manuell statt, was zu einem sehr hohen zeitlichen Aufwand, sowie zu einem erhöhten Fehleraufkommen führt. Dies gilt auch für das gesamte Ecosystem, in dem z. B. Komponentenhersteller die relevanten Informationen des eigenen Engineerings extrahieren und diese der gesamten Wertschöpfungskette wieder zur Verfügung stellen. Die aktuelle Transformationsgeschwindigkeit in der Automobilindustrie lässt aber lange Projektlaufzeiten sowie negative Qualitätseinflüsse nicht mehr zu. Deshalb ist es notwendig Änderungen zeitnah allen Beteiligten am Prozess zur Verfügung zu stellen und ein gemeinsames "Bild” über einen effizienten Austausch der Informationen zu ermöglichen. Hauptzielstellung der OvGU im Rahmen des DIAMOND-KPDM Projektes ist die Entwicklung und Anwendungsdemonstration eines Vorgehens zur anwendungsfallspezifischen Erstellung und Nutzung eines Systems von aufeinander abgestimmten domänenspezifischen und domänenübergreifenden Datenmodellen, dem sogenannten Common Data Modell, das einen effizienten und effektiven Entwurf von Produktionssystemen durch eine effiziente und effektive Transformation, Integration und Selektion von Entwurfsdaten ermöglicht.

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Abgeschlossene Projekte

PMV-based analytics for knowledge-driven manufacturing (PMV4Analytics)
Laufzeit: 28.06.2021 bis 30.06.2025

Im Entwurf von Produktionssystemen entstehen eine Vielzahl von Informationen, die für die optimale Nutzung der Produktionssysteme relevant sind, jedoch heute aus Gründen der notwendigen Informationsaufbereitung und -weitergabe keine Verwendung finden. Diesem Problem soll sich das Projekt annehmen. Auf Basis einer engineeringprozessübergreifenden Informationsmodellierung und einer passenden Gestaltung von Anlagenkomponenten entsteht eine Methode zur gemeinsamen Gewinnung, Aufbereitung und Analyse von Engineering- und Laufzeitdaten und deren beispielhafte Anwendung in mehreren Anwendungsfällen.

Fördergeber

FFG Österreich über das Austrian Center for Digital Production (CDP)

Kooperationen

Technische Universität Wien
Volkswagen

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Workflow-Automatisierung in der Auftragsbearbeitung im technischen Vertrieb
Laufzeit: 01.07.2023 bis 31.03.2024

Ziel des Projektes ist die Identifikation von Möglichkeiten zur systematischen Automatisierung der Auftragsbearbeitung in einem mittelständischen Stahlbaubetrieb im Bereich des Sondermaschinenbaus. Dabei soll auf Basis der Produkt-Prozess-Ressource-Modellierungsmethode sowie unter Anwendung des international standardisierten Speicherformats AutomationML untersucht werden, wie die automatisierte schrittweise Erstellung sowie Ausführung von Vertriebsdokumenten und Fertigungsplänen auf Basis einer Detailkonstruktion erfolgen kann. Dabei sollen zum einen alle für ein mittelständisches Unternehmen wichtigen Faktoren hinsichtlich ökonomischer, qualitativer, personalseitiger und technologischer Faktoren berücksichtigt und zum anderen eine einfache Anwendbarkeit durch das Führungspersonal ermöglicht werden.

Zur Validierung der identifizierten Automatisierungsmöglichkeiten soll ein Softwareprototyp entstehen, mit dem das Partnerunternehmen die entwickelten Vorgehensweisen und Datenmodelle hinsichtlich ihrer praktischen Anwendbarkeit überprüfen kann.

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Verhaltensanalyse biegeschlaffer Bauteile für Griff-in-die-Kiste Anlagen
Laufzeit: 01.06.2023 bis 31.12.2023

Ziel des Projektes ist die Erforschung des Verhaltens biegeschlaffer Teile beim roboterbasierten Griff-in-die-Kiste (rGiK). RGiK Applikationen für steife Bauteile, insbesondere Metallteile, sind in der Forschung realisiert und befinden sich in der Automobilindustrie in der beginnenden Anwendung. Sie basieren auf der sicheren Erkennung der Lageposition der zu handhabenden Werkstücke, die dann ein exaktes Greifen ermöglicht. Dabei spielt die feste Form des zu handhabenden Bauteils eine bedeutende Rolle, die ein Patternmatching zur Positionserkennung ermöglicht.

Biegeschlaffe Bauteile besitzen diese Stabilitätseigenschaften nicht. Ihre Positionserkennung kann nicht durch ein einfaches Patternmatching erfolgen. Im Rahmen des Forschungsprojektes wird evaluiert, wie die Erkennungs- und Handling-Systeme gesteuert werden müssen, um einen rGiK für biegeschlaffe Teile zu ermöglichen und an welchen Stellen aktuelle hardware- und softwaretechnische Grenzen gesetzt sind, die weitere Forschungsarbeiten motivieren können.

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SBA-K1 COMET Zentrum interacting Cristian Doppler Lab Security and Quality Improvement in the Production System Lifecycle (CDL-SQI)
Laufzeit: 01.04.2018 bis 31.03.2023

Entwurfsprozesse für Produktionssysteme sind durch Ingenieursleistungen charakterisiert, an denen unterschiedlichste Ingenieursdisziplinen mit für diese spezialisierten Entwurfswerkzeugen beteiligt sind und in deren Rahmen unterschiedlichste Entwurfsergebnisse zwischen diesen Entwurfswerkzeugen konsistent ausgetauscht werden müssen. Bisher sind für diesen Informationsaustausch unterschiedliche Technologien entstanden, die verschiedene Anforderungen des Datenaustausches zum Beispiel hinsichtlich Informationsstrukturierung, Informationssicherheit und Informationskonsistenz erfüllen können.

Ziel des Projektes ist es, einige dieser Technologien in einem gemeinsamen Szenario zusammen zu führen und anwendenden Unternehmen zu ermöglichen, ihre Entwurfsprozesse schrittweise an die Nutzung dieser Technologiemenge anzupassen. Besondere Bedeutung wird dabei das international standardisierte Datenaustauschformt AutomationML (nach IEC 62714) besitzen.

Fördergeber

Österreichischer Bund

Kooperationen

Technische Universität Wien
SMS Group
STIWA Group

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Simulatives Analysesystem für Griff-in-die-Kiste Anlagen
Laufzeit: 01.11.2022 bis 31.12.2022

Ziel des Projektes ist es eine Konzeption und eine prototypische Umsetzung eines simulativen Analysesystems für die Bewertung der Erreichbarkeit einer Zielpunktmenge für "Griff in die Kiste"-Applikationen im Karosseriebau der Automobilfertigung. Dabei soll die Frage: Kann ein Roboter eine Liste von Punkten kollisionsfrei erreichen? beantwortet werden.

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2024

Buchbeitrag

AutomationML-based risk modeling for decision support in engineering lifecycles

Hünecke, Paula; Binder, Christoph; Hoffmann, David; Lüder, Arndt

In: 2024 IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) / IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation , 2024 - [Piscataway, NJ] : IEEE, insges. 6 S. [Konferenz: IEEE 29th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA, Padova, Italy, 10-13 September 2024]

M.Sc. David Hoffmann

M.Sc. David Hoffmann

Aktuelle Projekte

Abgeschlossene Projekte

2024

Buchbeitrag

Begutachteter Zeitschriftenartikel

2023

Buchbeitrag

Begutachteter Zeitschriftenartikel

2022

Buchbeitrag