ERF Workshop 2022: Applied AI in Agile Production, Logistics and Lab Automation

Organisatoren:

Dr. Michael Suppa, Roboception GmbH, Deutschland

Prof. Markus Vincze, TU Wien, Österreich
Christian Baumgartner TGW Logistics Group, Österreich
Dr. Patrick Courtney, Tec-connection, UK
Christos Gkournelos , LMS, University of Patras, Griechenland

Motivation und Zielsetzung:

Die Wahrnehmung ist eine der Schlüsseltechnologien, um flexible Produktionsprozesse wie Pick-and-Place, Maschinenbeladung, Montage und Qualitätskontrolle zu ermöglichen. Angewandte KI ermöglicht die Lösung komplexer Automatisierungsprobleme, da daten- und modellgetriebene Ansätze des maschinellen Lernens den manuellen Parametrisierungsaufwand erheblich reduzieren.

Die Kombination von maschinellem Lernen und klassischen Methoden bietet Zuverlässigkeit, Robustheit und Flexibilität, um den Anforderungen in der Laborautomatisierung, der agilen Produktion und der Logistik gerecht zu werden. Diese Lösungen erhöhen die Flexibilität und machen den Return-on-Investment, insbesondere für KMUs, wesentlich einfacher darstellbar.

Industrielle Anwendungsfälle werden in einer interaktiven Session mit den Teilnehmern erarbeitet. Dabei werden die Teilnehmer durch Kernaussagen geführt. Ziel ist es, Synergien und potentielle Kooperationen zu schaffen, um die Einführung von KI-gesteuerter Wahrnehmung in neue Roboteranwendungen zu erleichtern.

Tagesordnung

16:10 Einführung und Definition der Aussagen / Leitfragen, Dr. Michael Suppa, Roboception GmbH
16:20 Auf dem Weg zur Erkennung und Erfassung transparenter Objekte, Prof. Markus Vincze, TU Wien, Österreich
16:30 AI Driven Vision in der Logistik, Christian Baumgartner TGW Logistics Group, Österreich
16:40 Wahrnehmungsbezogene Herausforderungen und Anforderungen in der Laborautomation, Dr. Patrick Courtney, Tec-connection, UK
16:50 Modellbasiertes maschinelles Lernen für Pick-and-Place in der agilen Produktion, Dr. Michael Suppa, Roboception GmbH, Deutschland
17:00 Kooperierende Roboter und angewandte KI für die rekonfigurierbare Fertigung, Christos Gkournelos, LMS, Universität Patras, Griechenland
17:10 Interaktive Session/Diskussion am runden Tisch
17:25 Abschluss