Prämierung Smart Machines 2023
Im Rahmen der Herbstversammlung der Handelskammer und Arbeitgebervereinigung Winterthur (HAW) fand die diesjährige Prämierung der besten studentischen Arbeit im Bereich "Smart Machines" statt. Der mit CHF 10'000 dotierte Preis wird jährlich von der HAW und der Johann Jacob Rieter-Stiftung (JJR) vergeben und ist Bestandteil der privaten Winterthurer Cluster-Initiative. Die Jury zeigte sich beeindruckt von der Qualität aller eingereichten Arbeiten und erkor die Bachelorarbeit «Automatischer Werkstückwechsler für einen Pool von 3D-Druckern» von Lukas Stüssi und Simon Tschuor zum Gewinner.
Die Jury mit ihren Mitgliedern aus Industrie und Hochschule hat die eingereichten Bachelor- und Master-Arbeiten sorgfältig geprüft und beurteilt. Alle Arbeiten werden als sehr interessant und hochstehend betrachtet. Nebst konventionellen Kriterien zur Qualität war auch die Relevanz für das Gebiet von Smart Machines, die mittelfristige Umsetzbarkeit und Integration in Maschinen und auch die Wertigkeit der Lösung von Interesse. In der Folge wird zu allen Arbeiten ein kurzes Résumée gemacht und auch das Video der Teilnehmer veröffentlicht.
RoboDog III: Building a Vision and/or Sound-Based AI Demonstrator on a Robotic Platform
Juri Pfammatter, Daniel Schweizer
Die Bachelorarbeit (ZHAW School of Engineering (SoE), Centre for AI) entwickelt eine bestehende Software Plattform weiter. Es geht darum, die Sicht des ROBOdogs extern verfügbar zu machen auf Bildschirmen und eine Gestensteuerung des Roboters umzusetzen. Video.
Implementation of a dynamic production process based on virtual costs, optimizing production time using Asset Administration Shell and Business Process Model and Notation
Kévin Grivet
Die Masterarbeit (ZHAW SoE, Institut of Mechatronic Systems) zielt auf eine Produktionsprozess-Optimierung mithilfe Virtueller Kosten. Es geht darum, in einem komplexen Produktionsprozess - idealerweise eine Smart Factory - eine Optimierung nach Durchlaufzeit und Kosten zu erreichen. Schlüssel dazu ist die Verwendung von Virtuellen Kosten als Optimierungsmethode. Video.
Nachhaltige Methoden zur Objekterkennung und -verfolgung für Industrie 4.0:
Eine Untersuchung von innovativer UWB-Technologie und Ansätzen von Computer-Vision
Lukas Mühlbichler, Simon Egli
Die Bachelorarbeit (ZHAW SoE, Institut of Mechatronic Systems) untersucht Alternativen zu RFID Objekterkennung im Sinne einer Weiterentwicklung. Es geht darum, in einem Produktionsprozess die Teile oder Komponenten lokalisieren zu können. Im Gegensatz zu RFID wirken diese Methoden auf weitere Distanzen und können eine ganze Produktionshalle vermessen. Die UWB Tags erlauben eine freie Lokalisierung innerhalb und ausserhalb der Produktionslinie ("indoor GPS"), Video.
Automatischer Werkstückwechsler für einen Pool von 3D-Druckern
Simon Tschuor, Lukas Stüssi
Die Bachelorarbeit (ZHAW SoE, Insitut of Mechatronic Systems) entwickelt eine neue Vorrichtung und Verfahren 3D-Drucker automatisch zu bestücken bzw. zu entladen. Es wurden mehrere Grobkonzepte entwickelt, die beste Lösung evaluiert, Komponenten beschafft und die Vorrichtung aufgebaut. Das System ist im praktischen Betrieb und erfüllt seine Zielsetzungen. Video.
Die HAW und die JJR-Stiftung bedankt sich bei allen teilnehmenden Studenten, aber auch ihren Betreuerinnen und Betreuern der ZHAW SoE für Ihren wichtigen Technologiebeitrag. Ein grosser Dank gebührt auch der Fachjury. Gerne weisen wir an dieser Stelle darauf hin, dass die Prämierung weitergeführt wird. Nächster Einreichungstermin ist der 31.7.2024.
Mit einem Apéro Riche, der den perfekten Rahmen für weiterführende Gespräche und den Austausch unter den Mitgliedern bot, klang die Herbstversammlung 2023 aus. Der Anlass bestätigte einmal mehr, wie wichtig die Förderung von innovation Schlüsseltechnologien für die Zukunftsfähigkeit gerade auch der regionalen Wirtschaft ist und zeigte auch, dass neue Technologien einen Beitrag gegen den Fachkräftemangel beisteuern.
Ralph Peterli und Peter Anderegg
HAW Cluster Smart Machines
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