Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell, das ein physisches Objekt präzise widerspiegelt. Die Industrie 4.0 Lernumgebung – ist mit verschiedenen Sensoren, die durch programmierte Funktionsbausteine logisch verknüpft sind, ausgestattet. Die Programmierung der Gesamtanlage ist komplex und für Anfänger schwer nachvollziehbar. Mithilfe des Digitalen Zwillings der Industrie 4.0-Lernumgebung, können Anfänger, Fortgeschrittene und Experten, Neuprogrammierungen oder Abänderungen der Funktionsbausteine vornehmen, ohne die vorhandene Programmierung der physischen Industrie 4.0-Lernumgebung aufs Spiel zu setzen. 

Die Programmierung der Funktionsbausteine wird auf den digitalen Zwilling übertragen und zeigt den programmierten Funktionsablauf. Ist der Funktionsablauf wie gewünscht und zeigt dieser keine Fehler auf, kann die Programmierung auf die physische Industrie 4.0-Lernumgebung übertragen werden. 

Durch den Digitalen Zwilling können Programmierungen ohne Risiko getestet werden. Zudem kann der digitale Zwilling als Lernwerkzeug zum Erlernen von Programmierfähigkeiten in Siemens S7 genutzt werden. Dafür kann der Digitale Zwilling nach Wunsch erweitert oder minimalisiert werden und an die Erfahrungsstufen der User angepasst werden.

Klassische Fertigungsanlagen erfordern oft zeitintensive Konfigurationen, bevor sie in bestehende Systeme eingebunden werden können. Gerade im Kontext von Industrie 4.0 gewinnt daher das Prinzip „Plug & Produce“ an Bedeutung: in Anlehnung an das aus dem Alltag bekannte „Plug & Play“ sollen Maschinen und Anlagen sich nach dem Anschließen weitgehend selbstständig konfigurieren und sofort produktionsbereit sein. Dies ermöglicht eine flexible, schnelle und kosteneffiziente Anpassung von Fertigungsprozessen an wechselnde Anforderungen.

In der WI-Modellfabrik wird dieses Konzept durch die Industrie 4.0-Lernumgebung praxisnah umgesetzt. Die Industrie 4.0-Lernumgebung besteht aus verschiedenen Stationen, die als Module verfügbar sind. Bei Bedarf, z.B einer notwendigen Anpassung der Produktionsreihenfolge, können die Stationen mit kleinem Aufwand umgestellt, rekonfiguriert und somit die Produktionsreihenfolge verändert werden. Dadurch können Aufträge flexibel angepasst, direkt gestartet und Ressourcen effizient genutzt werden. Studierende erleben so unmittelbar, wie sich durch intelligente Vernetzung und standardisierte Schnittstellen Produktionsanlagen dynamisch in den Wertschöpfungsprozess einbinden lassen.

Assistiertes Lernen gewinnt in der modernen Produktion zunehmend an Bedeutung. Es ermöglicht eine gezielte und praxisnahe Unterstützung von Mitarbeitenden direkt am Arbeitsplatz, wodurch Einarbeitungszeiten verkürzt, Fehler reduziert und die Qualität gesichert werden kann. Gerade in Zeiten steigender Komplexität und flexibler Fertigungsprozesse trägt assistiertes Lernen wesentlich zur Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bei.

Mittels eines Werkerassistenzsystem (Knowledge Guide) und den dazu kompatiblen Messlehren, wird ein assistiertes Lernen von Messprozessen ermöglicht. Die genannten Technologien assistieren dem Anwender bei dem Lernprozess des Messens. Dies wird an einem Handarbeitsplatz durch eine geführte Anleitung und Anwendung der Messmittel, der Darstellung verschiedener Probleme von Messungen (z.B. zwischen Gewindegängen von Schrauben) sowie einem kontinuierlichen Feedback des Werkerassistenzsystem umgesetzt. Der Lernvorgang kann in drei unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden durchgeführt werden.

Simulationen sehen häufig beeindruckend aus und werden als glaubhaftes Abbild einer Realität wahrgenommen. Doch, nicht alles, was in einer Computersimulation funktioniert, erweist sich auch in der Realität als praktikabel oder richtig. Um diese Diskrepanz zwischen virtueller und realer Welt zu veranschaulichen und die Studierenden dafür zu sensibilisieren wird eine (einfache) einzelarbeitsplatzbezogene Montage inklusive des Werkers geplant sowie das Simulationsmodell erprobt.

Die Planung teilt sich in drei Phasen, Arbeitsumgebung erstellen, Merkmale des Menschmodell festlegen und Arbeitsvorgänge definieren, die Arbeitsumgebung soll hierbei eine digitale Abbildung des Handarbeitsplatzes aus der WI-Modellfabrik sein. Anschließend erfolgt die reale Überprüfung der Planung in der Modellfabrik. Dadurch werden Diskrepanzen zwischen Planung und Ausführung ersichtlich. Zur Optimierung des Simulationsmodells können die realen Bewegungen des Werkers mittels Motion Capturing aufgezeichnet und in das Modell zurückgespielt werden. Fehlannahmen oder Ungenauigkeiten in der Planung können so aktiv reflektiert werden.

Der Industrie X.0-Handarbeitsplatz der WI-Modellfabrik dient als zentraler Technologieträger, an dem verschiedenste Szenarien erprobt werden. Gerade im Kontext von Industrie X.0 stellt sich die Frage, wie Assistenzsysteme, kollaborative Robotik und intelligente Sensorik den Menschen sinnvoll unterstützen und gleichzeitig die Produktivität steigern können.

An diesem Arbeitssystem können Studierende eigene Anwendungsideen entwickeln, umsetzen und kritisch reflektieren. Bereits realisierte Szenarien reichen von der Zusammenarbeit mit einem Cobot, der Bauteile erkennt und eigenständig verräumt, über ein Low-Cost Pick-by-Light System, das in der Montage durch optische Signale den nächsten Arbeitsschritt vorgibt, bis hin zu einem System zur Müdigkeitserkennung, das durch Analyse der Augen Hinweise zur Müdigkeit des Werkers liefert.

Alle Szenarien werden von und für Studierende konzipiert, installiert und programmiert. Damit wird der X.0 Handarbeitsplatz nicht nur zu einem praktischen Demonstrator für innovative Technologien, sondern auch zu einem Lernplatz. Studierende müssen Ihre Projektergebnisse zudem angemessen präsentieren.

Neue Technologien bilden die Grundlage für Wachstum, Beschäftigung und Wohlstand. Dadurch sind für viele Menschen faszinierend und werden in Ihrem Potential überschätzt (Hype). Andererseits können Technologien aber auch missbraucht werden oder negative Effekte verursachen. Deshalb ist es wichtig, Technologien ganzheitlich zu betrachten und sie innerhalb ihrer technischen und ethischen Grenzen zu verstehen.

Es wurde ein Szenario geschaffen, in welchem Technologien, welche das Arbeitsumfeld der Zukunft beeinflussen könnten, erprobt und in ihren ethischen Grenzen erfahren werden können. Dazu werden initial zwei Settings geschaffen:

• Am Beispiel einer industriellen Montage wird mit Hilfe von KI-basierter Gesichtserkennung eine Situation implementiert, die die Müdigkeit eines Werkers erkennt und daraufhin unterstützende wie übergriffige Maßnahmen simuliert (z.B. Schutz vor Verletzung > unterstützend; Bevormundung bzw. Meldung von Müdigkeit an Vorgesetzte > übergriffig). Letztere Maßnahmen sind aus Gründen der Sensibilisierung bewusst provokativ gehalten, auch vor dem Hintergrund, dass diese über Grenzen des betrieblich akzeptierten hinausgehen.

• Das zweite Setting zeigt den Transfer einer Technologie aus der industriellen Montage (FTS mit Cobot) anhand des Einsatzes von Robotik in der Pflege. In beiden Fällen geht es darum mit Studierenden im Sinne einer Technikfolgenabschätzung in eine breite Diskussion über Technologien anzuregen.

Die Automatisierung von Prozessen ist ein zentraler Bestandteil moderner Produktionsstrategien. Sie ermöglicht die effiziente, fehlerarme und durchgängige Ausführung wiederkehrender Aufgaben – oft rund um die Uhr.

Durch den gezielten Einsatz von Maschinen, Robotik und digitalen Systemen lassen sich Kosten senken, Qualität steigern und Mitarbeitende von monotonen Tätigkeiten entlasten. Automatisierung trägt somit entscheidend zur Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen bei.

Mittels Kollaborativen Robotern und Fahrerlosen Transportsystem soll die manuelle Flugzeugmontage automatisiert werden. Die Einzelteile sollen mittels UR3 und Fahrerlosem Transportsystem aus einem selbst gestalteten Lager entnommen und zum Montagetisch des UR5 transportiert werden. Der UR5 wird zur Montage des Flugzeugzeugs verwendet. Für die automatisierte Montage werden Montagevorrichtungen benötigt, die ebenfalls gestaltet werden müssen.

Gefährdungsbeurteilungen sind ein zentrales Instrument des Arbeitsschutzes und dienen der systematischen Erkennung und Bewertung von Risiken am Arbeitsplatz. In der Produktion helfen sie dabei, potenzielle Gefahren frühzeitig zu identifizieren und geeignete Schutzmaßnahmen zu definieren. Damit leisten sie einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit, Gesundheit und Motivation der Mitarbeitenden und sind gesetzlich vorgeschrieben.

Die Integration von Gefährdungsbeurteilungen in die Lehre ist essenziell, um Studierenden ein praxisnahes Verständnis für Sicherheitsanforderungen und gesetzliche Pflichten im Produktionsumfeld zu vermitteln. Nur wer die Bedeutung und Methodik kennt, kann später Verantwortung übernehmen und sichere Arbeitsbedingungen mitgestalten.

In der Vorlesung werden zunächst die rechtlichen Grundlagen (z. B. ArbSchG, BetrSichV) und die systematische Vorgehensweise der Gefährdungsbeurteilung vermittelt. Anschließend analysieren die Studierenden den in der WI-Modellfabrik stehenden 3D-Drucker Prusa MK4 8, identifizieren Gefahrenquellen, entwickeln Schutzmaßnahmen und erstellen eine Betriebsanweisung.

In Zeiten zunehmender Rohstoffknappheit und wachsender Umweltanforderungen gewinnt die automatisierte Demontage an strategischer Bedeutung. Sie unterstützt Unternehmen dabei, gesetzliche Vorgaben zu erfüllen, Wiederverwertungsquoten zu steigern und ökologische Verantwortung mit wirtschaftlicher Effizienz zu verbinden.

Der automatisierte Demontagevorgang ist ein innovativer Ansatz zur effizienten und ressourcenschonenden Zerlegung von Produkten, insbesondere am Ende ihres Lebenszyklus. Mithilfe von kollaborativer Robotik, werden Bauteile gezielt erkannt, gelöst und sortiert – ohne manuellen Eingriff. Dies ermöglicht eine sortenreine Trennung von Materialien, reduziert Entsorgungskosten und schafft die Grundlage für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft.

In der WI-Modellfabrik wird die automatisierte Demontage mithilfe der kollaborativen Roboter UR5e und UR3e sowie dem Fahrerlosen Transportsystem (FTS) umgesetzt. Das FTS transportiert das Produkt „Block“ zum Arbeitsraum des UR5e. Der UR5e demontiert den Block mithilfe angefertigter Vorrichtungen und sortiert die demontierten Teile nach Art und Farbe.

Mit dem demografischen Wandel und einer älter werdenden Belegschaft steigt die Relevanz der menschenzentrierten Prozessgestaltung deutlich. Durch eine vorausschauende Gestaltung z. B. angepasste Greifräume und Arbeitshöhe oder unterstützende Hilfsmittel wird nicht nur die Gesundheit der Mitarbeitenden geschützt, sondern auch die Leistungsfähigkeit und Motivation langfristig erhalten.

Eine altersgerechte Montageplanung ist somit ein wesentlicher Baustein für nachhaltige Produktivität und soziale Verantwortung im Unternehmen. In der WI-Modellfabrik besteht die Möglichkeit durch Technologien, wie Motion Capturing und digitalem Zwilling in Kombination mit einer Software zur Simulation von Arbeitsvorgängen, reale Montagevorgänge aufzuzeichnen.

Mithilfe eines Age Suit können verschiedenste altersbedingte Bewegungs- und Sichteinschränkungen simuliert werden. Im Zusammenspiel mit dem Motion Capturing Anzug und dem Simulationsprogramm, können Montagevorgänge mit diversen Bewegungseinschränkungen aufgezeichnet, in das Simulationsprogramm überspielt, analysiert, ergonomisch bewertet und optimiert werden.

Nur wenn reale Prozessdaten präzise erfasst und digital verfügbar gemacht werden, können Simulationen, Berechnungen und digitale Zwillinge realitätsnah und praxisrelevant genutzt werden. Hier spielt die Sensorik als „Brücke“ eine entscheidende Rolle: Sie übersetzt physikalische Größen wie Kraft, Weg oder Winkel in digitale Signale, die anschließend für Analysen, Regelungen und Optimierungen eingesetzt werden können. In der WI-Modellfabrik wird hierfür ein Universal-Messverstärker eingesetzt, der Sensoren unterschiedlichster Messprinzipien integriert und die erfassten Daten in Echtzeit digitalisiert. Dadurch können Studierende Prozessgrößen aufnehmen, mit Simulationen und Berechnungen abgleichen und ihre Modelle an die Realität anpassen. Neben der Vermittlung messtechnischer Grundlagen steht dabei auch die kritische Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Grenzen von Simulation und Messtechnik im Vordergrund. Die Lernumgebung eröffnet zahlreiche didaktische Szenarien: In Kleingruppen untersuchen Studierende konkrete Messaufgaben aus dem Produktionsumfeld oder aktuelle Fragestellungen aus Forschungsprojekten. Dabei arbeiten sie kollaborativ und agil, entwickeln kreative Lösungsansätze und wenden ihre fachlichen Kenntnisse praktisch an. Unterstützt werden sie durch moderne Hard- und Software, darunter verschiedene Werkzeugmaschinen, DMS-Kraftsensoren, Weg- und Winkelsensoren sowie einen HBK-Messverstärker mit der Auswertesoftware catman. So entsteht ein praxisnahes Lernfeld, das die Rolle der digitalisierten Sensorik als zentrales Verbindungselement zwischen realer und digitaler Ebene erfahrbar macht und gleichzeitig sowohl fachliche als auch überfachliche Kompetenzen fördert.

Das Planspiel ist ein Lehrverfahren, indem Lernende die Gelegenheit haben, realitätsnahe Problemstellungen zu bearbeiten und die Ergebnisse zu reflektieren. Dabei werden sie durch die Spielleiter angeleitet und bekommen in Wissensblöcken wertvolle Hinweise zu Methoden und Werkzeugen. Ziel ist es, dass die Studierenden ihr theoretisches Wissen im Rahmen des Planspiels praktisch umsetzen und realistische Ergebnisse im Guten wie im Schlechten erhalten, so dass sie Vorzüge und Grenzen von Methoden und Vorgehensweisen erfahren.  Neben fachspezifischen Kompetenzen eignen sich Planspiele ebenfalls dazu Management-Methoden zu üben und zu erproben. Wie führe ich ein Team? Wie motiviere ich meine Mitarbeiter/innen in der Produktion zu mehr Produktivität? Was ist eigentlich dieses Lean Management, von dem jeder in der Industrie spricht? Wie funktioniert SixSigma wirklich? Ist Kanban nur eine Karte oder steckt da mehr dahinter? All diese Fragen können und sollen anhand von Planspielen in der Modellfabrik beantwortet und erfahren werden. Aktuell gibt es vorlesungsergänzende Planspiele zu den Themen Lean Management und Six Sigma. Aber auch eigenständige Workshops zu den Themen Prozessanalyse- und -optimierung, Kanban oder Teambuilding führen dazu die Akzeptanz und das Verständnis der Methoden und Werkzeuge bei den Teilnehmern und Teilnehmerinnen zu verstärken. Mithilfe von Technologien, wie Datenbrille, Tablets und Konferenzsystem wurde das Planspiel digitalisiert und ermöglicht ebenfalls eine hybride Teilnahme.

Mit der zunehmenden Verbreitung von additiver Fertigungsverfahren im Prototypenbau, steigt auch das Abfallaufkommen an Kunststoffresten, Fehldrucken und Stützstrukturen. Um die Potenziale des 3D-Drucks nachhaltig zu nutzen, rückt das Thema Kreislaufwirtschaft immer stärker in den Fokus. Durch ein geschlossenes Materialrecycling können nicht nur die Kosten für Rohmaterialien gesenkt, sondern auch ökologische Belastungen reduziert werden. 

In der WI-Modellfabrik besteht die Möglichkeit, mit einer speziell zusammengestellten 3D-Druck Recycling Anlage Kunststoffreste aufzubereiten und zu neuem Filament zu verarbeiten. Der Prozess umfasst dabei die Sammlung von Restmaterialien, die Zerkleinerung, Aufbereitung, die Extrusion und Wickeln zu druckfähigem Material. So können Abfälle aus additiver Fertigung direkt vor Ort in den Wertschöpfungskreislauf zurückgeführt werden. Dies ermöglicht nicht nur praxisnahe Forschungs- und Demonstrationsszenarien, sondern zeigt auch anschaulich, wie Ressourcenschonung und Wirtschaftlichkeit im industriellen Alltag Hand in Hand gehen können. 

Die zunehmende Digitalisierung der Industrie und die europäischen Nachhaltigkeitsvorgaben verlangen nach einer umfassenden Transparenz über Produkte und ihre Lebenszyklen. Der Digitale Produktpass (DPP) stellt hierfür ein zentrales Instrument dar: Er ist eine digitale Datensammlung, die sämtliche relevanten Informationen zu einem Produkt strukturiert erfasst und über den gesamten Lebenszyklus verfügbar macht.

In der automatisierten Produktionslinie der WI-Modellfabrik wird dieser Ansatz praktisch umgesetzt. Studierende entwickeln und implementieren ein System, das während des Produktionsprozesses Produktdaten automatisch erfasst, speichert und für Folgeprozesse nutzbar macht. Jede Einheit (z. B. Baugruppe oder Produkt) erhält eine eindeutige digitale Identität, mit der sich die gespeicherten Informationen jederzeit abrufen und erweitern lassen.

Der Digitale Produktpass ist in diesem Szenario nicht nur ein technisches Datenobjekt, sondern auch ein didaktisches Lerninstrument: Er veranschaulicht, wie Daten aus Maschinen, Sensoren und Software-Systemen (ERP/MES) zusammengeführt werden können, um Transparenz, Effizienz und Nachhaltigkeit in der Produktion zu erhöhen. Die Studierenden erlernen dabei praxisnah, wie Daten modelliert, übertragen, integriert und analysiert werden, um eine digitale Produktakte zu schaffen, die sowohl ökologische als auch ökonomische Vorteile bietet