Digital Laboratory Kempten

Thinking further!

Wir treiben die digitale Transformation im Maschinenbau.

Innovative Methoden, agile Software, zukunftsweisende Lösungen

Maschinenbau

Die Fakultät Maschinenbau liefert durch die Forschung an Industrie 4.0-Themen nützliche Insights für die Praxis.

Synergie

Mithilfe der Expertise aus beiden Disziplinen lassen sich wertvolle Synergien erreichen.

Informatik

Die Fachdisziplin Informatik steuert aus technologischer Sicht ihre Kompetenz in zukunftsweisenden Themen bei.

eröffnet durch Wissenschaftsminister Bernd Sibler

Meinungen

Was Beteiligte sagen

Die attraktiven Räumlichkeiten bieten eine nicht alltägliche Kombination aus Start-Up-Flair, modernster Werkzeugmaschine, Büro- und Projekträumen auf einem alten Werksgelände. Sie sollen die besten jungen Leute der Hochschule anziehen. [...]

Prof. Dr. G. Winz

Wiss. Leiter Maschinenbau

Mit dem Digital Laboratory macht die HAW Kempten einen weiteren Schritt, um junge Menschen noch unmittelbarer an die Technologien von morgen heranzuführen. Es ist eine echte Zukunftswerkstatt! [...]

Bernd Sibler

Staatsminister für Wissenschaft und Kunst

Wissenschaftler arbeiten gemeinsam mit Studierenden und Industriepartnern wie dem Innovationsführer DMG MORI in interdisziplinären Teams an spannenden Themen wie Künstliche Intelligence, Augmented Reality und Internet of Things. [...]

Prof. Dr. S. Wind

Wiss. Leiter Informatik

Unsere Schwerpunkte

Forschung

Connectivity

Aufgaben: Planung, Versuchsaufbau, Durchführung; Bluetooth-Verbindung zwischen der Maschine und Smart-Tools; WiFi-Verbindung der Maschine nach außen
Anwendung: Fräsprozess von Aluminiumteilen
Nutzen: Grundlage für Internet of Things

Augmented Reality

Aufgaben: Prototypenaufbau, Datenvisualisierung
Anwendung: Assistenzsysteme
Nutzen: Instandhaltung, Maschinenbedienung

Smart Devices

Aufgaben: Prototypenaufbau, Datenvisualisierung, Messaging mithilfe einer Smartwatch
Anwendung: Assistenzsysteme, Alarmingsysteme
Nutzen: Instandhaltung, Maschinenbedienung

Machine Learning

Aufgaben: Konzeption und Entwicklung von Machine Learning Algorithmen um Deutschlands Vision von Industrie 4.0 mitgestalten und vorantreiben zu können
Anwendung: In allen Industrie 4.0 Themen, insbesondere im Maschinenbau
Nutzen: Maximierte Mehrwertgenerierung von Unternehmens internen Daten und Automatisierung von komplexen Klassifizierungsprozessen

Fahrerloses Transportsystem