Abschlussbericht des Forschungsprojekts "Broker für Dynamische Produktionsnetzwerke"

Der Broker für dynamische Produktionsnetzwerke (DPNB) ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes und durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreutes Forschungsprojekt zwischen sieben Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft mit einer Laufzeit von Januar 2019 bis einschließlich Dezember 2021. Über den Einsatz von Cloud Manufacturing sowie Hard- und Software-Komponenten bei den teilnehmenden Unternehmen, sollen Kapazitätsanbieter mit Kapazitätsnachfrager verbunden werden. Handelbare Kapazitäten sind in diesem Falle Maschinen-, sowie Transport- und Montagekapazitäten, um Supply Chains anhand des Anwendungsfalls der Blechindustrie möglichst umfassend abzubilden. Der vorliegende Abschlussbericht fasst den Stand der Technik sowie die Erkenntnisse aus dem Projekt zusammen. Außerdem wird ein Überblick über die Projektstruktur sowie die Projektpartner gegeben

Efficient labelling of articles for teaching artificial neural networks

Gefaltete Neuronale Netze (CNN) wurden in den letzten Jahren auf Grund ihrer hohen Erkennungsgenauigkeit sowie ihrer hohen Erkennungsgeschwindigkeit zunehmend in der Objekterkennung eingesetzt. Trotz einer schnellen und zuverlässigen Klassifizierung besteht einer ihrer größten Nachteile darin, dass das Training eines solchen Netzes sehr zeitaufwendig ist. Der Grund dafür ist, dass abhängig von der Komplexität des zu erkennenden Objekts mehrere hundert bereits klassifizierte Lernbilder benötigt werden. Das Erstellen dieser Lernbilder erfolgt bisher überwiegend manuell. Aus diesem Grund wurde am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) ein Assistenzsystem entwickelt, welches das Einlernen neuer Objekte gegenüber der klassischen manuellen Methode um ein Vielfaches beschleunigt.Convolutional neural networks (CNN) have been increasingly used in object detection in recent years due to their high detection accuracy and high detection speed. Despite fast and reliable classifications, one of the biggest disadvantages is that the training of such a network is very time consuming. The reason for this is that, depending on the complexity of the object to be detected, several hundred already classified learning images are required. Until now, the creation of these learning images was mainly done manually. For this reason, an assistance system was developed at the Institute for Material Handling and Logistics (IFL), which accelerates the learning of new objects considerably compared to the traditional manual method