Westsächsische Hochschule Zwickau

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

OPAR – Optimierung von Produktionsprozessen durch AR-gestützte Assistenzsysteme

Zeitraum:

02.07.2026 – 31.10.2028

Förderfähige Gesamtkosten:

1.319.089 €

EU-Betrag:

1.319.089 €

Ort:

Zwickau

Interventions­kategorie:

150 - Unterstützung der tertiären Bildung (mit Ausnahme von Infrastrukturanlagen)

Förderrichtlinie:

02729 - Ausschöpfung der Bildungspotenziale im Hochschulbereich

Fördergegenstand:

17146 - STEP-Nachwuchsforschungsgruppen

Spezifisches Ziel:

ESO4.6 - Förderung des gleichberechtigten Zugangs zu hochwertiger und inklusiver allgemeiner und beruflicher Bildung einschließlich des entsprechenden Abschlusses, insbesondere für benachteiligte Gruppen, von der frühkindlichen Betreuung, Bildung und Erziehung über die allgemeine Bildung und die berufliche Aus- und Weiterbildung bis hin zur höheren Bildung und Erwachsenenbildung, sowie Erleichterung der Lernmobilität für alle und der Zugänglichkeit für Menschen mit Behinderungen;

Zweck und Errungenschaft:

Im Rahmen der Nachwuchsforschergruppe „OPAR“ wird die kosteneffiziente Integration von Augmented Reality (AR) in komplexe Fertigungsprozesse untersucht. Obwohl AR bereits in Bereichen wie einfachen Montageprozessen, der Qualitätskontrolle, Instandhaltung und Schulung Anwendung findet, stellen sowohl die technische Komplexität als auch die Investitionskosten erhebliche Herausforderungen für die Integration in manuelle Fertigungsprozesse dar. Diese Faktoren können insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) eine signifikante Hürde auf dem Weg zur digitalen Transformation sein. Gerade AR-gestützte Assistenzsysteme bieten bei der Herstellung kleiner Stückzahlen oder individualisierter Produkte ein beträchtliches Potenzial zur Steigerung der Effizienz. Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines kosteneffizienten AR- Assistenzsystems für manuelle bzw. teilmechanisierte Prozessabläufe, die exemplarisch an den beiden Fügetechniken des Metall-Schutzgas (MSG)-Schweißens und des Klebens demonstriert werden. Bewusst liegt ein Schwerpunkt auf der wirtschaftlichen und ressourcenschonenden Gestaltung des Systems. Durch Implementierung einer KI-basierten Datenauswertung soll das entwickelte System auch zum Qualitätsmanagement genutzt werden können. Hardwareseitig wird ein minimalistischer Ansatz gewählt, um auch hier ein gutes Kosten-Nutzen-Verhältnis zu ermöglichen.

Fonds:

ESF