Information flexibel abrufen

Einen klassischen Anwendungsfall im Industrieumfeld mit Augmented Reality stellen Arbeitsinstruktionen dar. Die Visualisierung in 3D ermöglicht eine große Detailtiefe sowie ein besseres Verständnis und eine schnellere Informationsgewinnung. Diese ist notwendig, denn Bauteile werden immer kleiner und komplexer und es ist oftmals nicht auf den ersten Blick ersichtlich, wo sie sich befinden oder wo man welches Werkzeug ansetzen muss, um etwa Teile zu lösen. Ein großer Automobilhersteller aus Süddeutschland nutzt daher originale CAD-Daten für Echtzeit-3D-Modelle und AR im Service. Damit steht ein digitaler Zwilling der jeweiligen Komponenten bereit – mit interaktiven Arbeitsanweisungen. Der Werker scannt dafür die Fahrzeugidentifikationsnummer (FIN) und bekommt eine Arbeitsanweisung, die auf den Datenstand des Autos passt, an dem er arbeitet. Die Basis stellt die Originalstückliste dar. Damit steht die volle Qualität der Informationen, die in Design und Engineering erzeugt werden, zur Verfügung, um dynamische Arbeitsinstruktionen zu generieren – passgenau für die jeweilige Situation, vom Werker bis zum Service. Hieran schließen sich die Weiterbildung und das Upskilling nahtlos an: Durch die interaktive Anleitung lernen Angestellte in der Praxis an den jeweiligen Aufgaben. Damit sinken Trainingsaufwände und der Bereitstellungsprozess der Instruktionen kann automatisiert werden. Es entfallen die Aufwände für Zusammenführen der Daten, ihre Publikation und Aktualisierung, die Ablage in Datenmanagementsystemen, deren Pflege und eine Suchfunktion.

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    Für technische Produktionsprozesse, etwa in der chemischen Industrie, kommt zur Wärmeversorgung sogenannter Prozessdampf zum Einsatz. Für die Dampferzeugung werden bisher zumeist fossile Brennstoffe verwendet. Ein Forschungsprojekt will diesen Prozess nun…

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    Im Rahmen einer strategischen Partnerschaft wollen die Unternehmen Autocrypt und MicroNova Testlösungen im Bereich der automobilen Cybersicherheit entwickeln.

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    Cybersicherheitsforschende können Datenschutzvorschriften oft nicht befolgen, da sie vor Beginn einer Forschungsaktivität nicht wissen, ob und welche personenbezogenen Daten sie genau verarbeiten werden.

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