abgeschlossenes Forschungsprojekt "ProMondi"

Prospektive Ermittlung von Montagearbeitsinhalten in der Digitalen Fabrik

Für die Gestaltung von Produkt und Arbeitssystem sind die Stellhebel in den frühen Phasen der Entwicklung besonders groß. Es ist daher anzustreben, möglichst frühzeitig Informationen über die zu erwartenden Montageprozesse und -systeme verfügbar zu machen.


In dem vom BMBF geförderten Forschungsvorhaben ProMondi wurden Konzepte entwickelt, um unter Nutzung von in PLM-Systemen vorhandenen Produkt- und Prozessdaten frühzeitig Montageinhalte und -zeiten abzuleiten. Dabei kommen Technologien des Data Mining und der Digitalen Fabrik zum Einsatz:


Zunächst werden im PLM-System hinterlegte Produktdaten analysiert und prozessrelevante Produkteigenschaften ermittelt. Durch die Analyse der Prozessdaten ähnlicher Produkte werden produktcharakteristische Prozessmuster identifiziert, die die Zuordnung typischer Montageprozesse abhängig von den Produkteigenschaften erlauben.


Dem Planer steht somit mit geringem Aufwand ein erstes Montagekonzept mit den zugehörigen Zeitdaten zur Verfügung. Dies ermöglicht es, bereits in frühen Phasen der Produktentwicklung Anpassungen des Produktes in Hinblick auf das Montagekonzept vorzunehmen und früher als bisher belastbare Aussagen bezüglich Produktionssystemen und -prozessen zu treffen.



Projektleiter dieses Projektes war Prof. Dr.-Ing. Stefan Linner aus der Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik der Hochschule München.


Kooperationspartner waren:

  • Daimler AG
  • KHS GmbH, Miele & Cie. KG
  • Siemens Industry Software GmbH & Co. KG
  • PROSTEP AG
  • Deutsche MTM Gesellschaft
  • RapidMiner GmbH
  • Technische Universität Kaiserslautern, Lehrstuhl fu?r Virtuelle Produktentwicklung
  • Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg


Das Forschungsprojekt wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung vom 01.01.2012 - 28.02.2015 gefördert.