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- Als kollaborativer Roboter - oder kurz Cobot (aus dem Englischen: collaborative robot ) - wird ein Industrieroboter bezeichnet, der mit Menschen gemeinsam arbeitet und von ihm nicht durch Schutzeinrichtungen wie Zäune, Einhausungen oder Lichtschranken getrennt ist. Bei der Interaktion zwischen Mensch und Roboter sind die Systeme durch Kraft- und Leistungsbegrenzung auf die Einhaltung biomechanischer Grenzwerte eingestellt und überwacht, so dass diese im Kollisionsfall nicht überschritten werden. Mögliche Verletzungen beim menschlichen Kollegen werden so verhindert und ein auch gemeinsames Arbeiten in unmittelbarer Nähe ist möglich. So können Mitarbeiter bei belastenden, mo­notonen und nicht ergonomischen Aufgaben besser unterstützt werden. Die Automatisierungslücke, die bisher zwischen einer rein manuellen Bearbeitung oder einen vollautomatischen Bearbeitung mit einem Roboter hinter einem Schutzgitter lag, wird geschlossen. An der DHBW Mosbach kommen Cobots vom Typ Cobotta des Herstellers Denso zum Einsatz. Mit einem Eigengewicht von ca. 4 Kilo, einer Traglast von 0,5 Kilo und einer eingebauten Kamera werden sie in der Industrie z.B. für die Automatisierung einer Teilezuführung oder Maschinenbestückung direkt an den Maschinen eingesetzt. In unserer Fertigung steht der Cobot am Ende der Fertigungslinie. Mit Hilfe eines eingebauten 2-Backen-Parallelgreifers ist er darauf trainiert, das Produkt vom Trans­portwagen zu entnehmen und entweder zu lagern oder direkt dem Kunden zu übergeben. „Der Roboter dient dem Menschen als Assistent und erleichtert seine Arbeit. Menschliche Fähigkeiten, die der Roboter (noch) nicht erreicht, wie Erfahrung, Lernfähigkeit, Improvisation, Kombination menschlicher Sinne, können zusammenspielen mit Roboterstärken wie Genauigkeit, Stärke, Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit. Erweiternd und ergänzend sind in diesem Kontext KI-gestützte Weiterentwicklungen zu erwarten“, so Peter Steinert, Dipl.-Ing. Elektrotechnik und akademischer Mitarbeiter in der Digitalen Fabrik. Für den Einsatz in Laborübungen und für Studienarbeiten stehen vier Cobots zur Verfügung. Im Schwerpunkt Produktion und Logistik im Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen haben die Studierenden eine neu konzipierte Laborübung absolviert, in der sie die kinematischen Möglichkeiten der Roboter und einige grundlegenden Funktionen wie Teaching mittels handgeführtem Modus, Teilehandling, kameraunterstützte Objekterkennung und Verfahrstrategien kennengelernt und angewendet haben. „Gerade in der Produktion und der Logistik bieten ortsflexible Cobots auch kleineren Unternehmen viele Einsatzmöglichkeiten, die wir unseren Studierenden durch die realitätsnahen Übungen näherbringen können“, so Prof. Dr. Stephan Hähre, Studiengangsleiter im Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen, „Für das für viele Unternehmen interessante Pick & Place-Szenario z.B. in der Kommissionierung oder der Materialbereitstellung für die Produktion entsteht derzeit eine vertiefende Laborübung.“

- In Digitalen Fabrik des Kompetenzzentrums Fertigungs- und Informationsmanagement an der DHBW Mosbach kommen Cobots [1] vom Typ Cobotta des Herstellers Denso zum Einsatz. Mit einem Eigengewicht von ca. 4 Kilo, einer Traglast von 0,5 Kilo und einer eingebauten Kamera werden sie in der Industrie z.B. für die Automatisierung einer Teilezuführung oder Maschinenbestückung direkt an den Maschinen eingesetzt. In unserer Fertigung steht der Cobot am Ende der Fertigungslinie. Mit Hilfe eines eingebauten 2-Backen-Parallelgreifers ist er darauf trainiert, das Produkt vom Trans­portwagen zu entnehmen und entweder zu lagern oder direkt dem Kunden zu übergeben. „Der Roboter dient dem Menschen als Assistent und erleichtert seine Arbeit. Menschliche Fähigkeiten, die der Roboter (noch) nicht erreicht, wie Erfahrung, Lernfähigkeit, Improvisation, Kombination menschlicher Sinne, können zusammenspielen mit Roboterstärken wie Genauigkeit, Stärke, Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit. Erweiternd und ergänzend sind in diesem Kontext KI-gestützte Weiterentwicklungen zu erwarten“, so Peter Steinert, Dipl.-Ing. Elektrotechnik und akademischer Mitarbeiter in der Digitalen Fabrik. In einer praxisnahen Laborübung werden diese Cobots im Zuge einer Laborübung bereits seit geraumer Zeit von den Studierenden des WIW genutzt ( https://www.mosbach.dhbw.de/dhbw-mosbach/news-presse/news-im-detail/cobot/ ). „Gerade im Hinblick auf die Pick&Place-Szenarien werden von unseren Studierenden hier verschiedene interessante Studienarbeiten sowohl aus technischer Sicht wie auch im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit des Einsatzes durchgeführt“, so Professor Stephan Hähre, Studiengangsleiter Wirtschaftsingenieurwesen. [1] Als kollaborativer Roboter - oder kurz Cobot (aus dem Englischen: collaborative robot ) - wird ein Industrieroboter bezeichnet, der mit Menschen gemeinsam arbeitet und von ihm nicht durch Schutzeinrichtungen wie Zäune, Einhausungen oder Lichtschranken getrennt ist. Bei der Interaktion zwischen Mensch und Roboter sind die Systeme durch Kraft- und Leistungsbegrenzung auf die Einhaltung biomechanischer Grenzwerte eingestellt und überwacht, so dass diese im Kollisionsfall nicht überschritten werden. Mögliche Verletzungen beim menschlichen Kollegen werden so verhindert und ein auch gemeinsames Arbeiten in unmittelbarer Nähe ist möglich. So können Mitarbeiter bei belastenden, mo­notonen und nicht ergonomischen Aufgaben besser unterstützt werden. Die Automatisierungslücke, die bisher zwischen einer rein manuellen Bearbeitung oder einen vollautomatischen Bearbeitung mit einem Roboter hinter einem Schutzgitter lag, wird geschlossen.

- Immer häufiger kommt zur automatischen Prozesskontrolle in der Fertigung Künstliche Intelligenz gekoppelt mit Kamerasystemen zum Einsatz. Doch was sind die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz und was gibt es bei der Umsetzung zu beachten? In der Vorlesung Data Science im Wirtschaftsingenieurwesen im 3. Studienjahr bei Professor Jens Teifel werden diese Fragen praktisch und erlebbar beantwortet. Hierzu bearbeiten die Studierenden in einem Laborversuch in der Digitalen Fabrik einen klassischen Use Case ( https://www.mosbach.dhbw. de/forschungtransfer/kompetenz-zentren/kompetenzzentrum-fertigungs-und-informationsmanagement /living-lab-industrie-40/ ). Ziel ist es in einer bestehenden Fertigungslinie für Taschenlampen mit Hilfe einer Kamera automatisiert zu überprüfen, ob das Produkt in der richtigen Orientierung in einem Warenträger liegt. Diese Überprüfung soll vor allem sicherstellen, dass sich der Einschaltknopf der Taschenlampe auf der Oberseite befindet, da nur so die Funktionsprüfung in der nachfolgenden Arbeitsstation korrekt durchgeführt werden kann. Im ersten Schritt gilt es zunächst zu erkennen, wo genau sich der Warenträger auf dem Förderband befindet. Diese Aufgabe wird mit klassischer Bilderkennung (openCV) gelöst. Nachdem die Position erkannt wurde, wird eine Klassifizierung des aufgenommenen Bildes angestrebt. Da sich die Taschenlampen in ihrer Bauart und ihrem Design leicht unterscheiden, ist hier eine gewisse Abstraktionsfähigkeit erforderlich. Daher wird für diese Aufgabe auf ein Neuronales Netzwerk (CNN) zurückgegriffen. Ebenfalls sind verschiedene Warenträgerarten vorhanden, die auf den ggf. durchzuführenden Prozess des Greifens der Taschenlampe einen großen Einfluss haben und deshalb ebenfalls klassifizert werden. Zur Integration des Prüfschrittes in die Linie fertigten die Studierenden zunächst Bilder für das Training des CNN an und trainierten damit das CNN. Mit Anschließend führten die Studierenden Tests in der Trainingsumgebung durch, bei denen die Taschenlampen und die Warenträger problemlos korrekt erkannt wurden. In der Fertigungsumgebung in der digitalen Fabrik herrschen merklich andere Belichtungsverhältnisse, zudem befindet sich als zusätzliche Herausforderung eine andere Kamera dort. Hier zeigten sich zunächst große Schwierigkeiten die Ergebnisse aus den Tests zu bestätigen, was hauptsächlich der anderen Kamera mit einer anderen Auflösung zuzuschreiben war. Nach einer entsprechenden Anpassung des Quellcodes konnten dennoch passable Ergebnisse erzielt werden. „Tolles Beispiel, das verdeutlicht, wie moderne Werkzeuge der Digitalisierung bei der Prozessoptimierung, also einer der klassischen Aufgaben des Wirtschaftsingenieurwesens, eingesetzt werden können“, so Professor Stephan Hähre, Studiengangsleiter Wirtschaftingenieurwesen “und vielen Dank an Laboringenieur Sven Benseler, Kompetenzzentrum Fertigungs- und Informationsmanagement für die Unterstützung beim Aufbau der Laborübung“.

- Einmal im Redefluss oder im fokussierten Präsentieren, kann es schon mal passieren, dass Wortmeldungen, Chatnachrichten etc. leicht aus den Augen verloren werden. Die Benachrichtigungsfunktion in BigBlueButton unterstützt Sie bei ihrer Präsentation oder Moderation durch Pop-Up Hinweise und einem Signalton z.B. bei eingehenden Wortmeldungen und Chatnachrichten. Wo Sie die Benachrichtigungsfunktion finden und nutzen können sehen Sie in diesem Short Alle Shorts sowie BigBlueButton Video-Tutorials finden Sie unter folgenden Links: https://youtube.com/playlist?list=PLshKiqts3fN3EMdql2e8zT3qeS2vwIzyk https://youtube.com/playlist?list=PLshKiqts3fN1s5sHKgij3H0USYI3C8d8B Viel Spaß beim anschauen!

- „Wenn der Algorithmus vorschlägt, keine Frauen mehr einzustellen“. So überschrieb Miriam Klöpper provozierend ihren Vortrag in einer hybriden Veranstaltung, die an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) den Impuls gab zu einer Diskussion, die im Rahmen der alljährlich veranstalteten Frauenwirtschaftstage geführt wurde. Klöpper beschäftigt sich am Karlsruher Forschungszentrum Informatik (FZI) wissenschaftlich mit sozialen und ethischen Aspekten beim Einsatz von automatisierten Systemen in der Personalführung sowie mit Machtfragen in der Digitalisierung. Aktuell ist ihr Forschungsgebiet „People Analytics“. „Das ist der Einsatz von Software-Algorithmen, die Daten über Verhalten, Beziehungen und Eigenschaften von Beschäftigten auswerten.“ Beim Online-Versandhändler Amazon hatte die Einstellungssoftware vorgeschlagen, keine Frauen mehr einzustellen. Der Hintergrund: Das System war mit Daten gefüttert worden, die erfolgreiche Bewerbungen vergangener Zeiten zum Inhalt hatten. Und erfolgreich beworben hatten sich die längste Zeit – Männer. Frauen wurden vom Algorithmus-getriebenen System schlichtweg herausgefiltert. „Zum Glück ist das aufgefallen.“ Die Einstellungs-Software bei Amazon wurde der Voreingenommenheit Frauen gegenüber entlarvt. Algorithmen kommen in vielen Bereichen der Arbeitswelt zunehmend zum Einsatz, um menschliches Verhalten zu quantifizieren und somit messbar zu machen. Doch es sei ein Fehlschluss, so Miriam Klöpper, von den Systemen Fairness und Chancengerechtigkeit zu erwarten. Oft verstärkten Algorithmen soziale Ungerechtigkeiten und Diskriminierung sogar noch. Laut Miriam Klöpper nutzen Firmen historisch gewachsene Datensätze, um damit ein System zu trainieren. „Die enthalten aber nur wenige Daten von Frauen.“ Dies könne potenziell zu Diskriminierung von Frauen führen. „Algorithmen an sich sind natürlich schon objektiv“, erklärte Miriam Klöpper, „die Menschen, die einen Algorithmus programmieren, sind es aber in den wenigsten Fällen.“ So kam es bei Amazon dazu, dass weniger Frauen eingestellt wurden. Ein beliebter Merksatz lautet: Entscheidend ist, was hinten rauskommt. Im Falle KI-gesteuerter Systeme ist ebenso wichtig, was reinkommt. „Maschinelles Lernen basiert auf und funktioniert mit dem Input“, holte Miriam Klöpper die vermeintlich unfehlbaren Computer vom Thron, „Ist der Input lückenhaft oder einseitig, sind die Auswertungen nur bedingt nutzbar.“ Falsche Eingabe, falsche Ausgabe. Vorurteile (nicht nur gegen Frauen) setzen sich fort oder verstärken sich gar. Klöpper spricht von „der Voreingenommenheit der Algorithmen“, der Frauen etwa einen geringeren Kreditrahmen einräume, auch wenn diese das gleiche Vermögen hätten wie ihre Männer. Eindrucksvoll war auch, was Miriam Klöpper als Autovervollständigung auf Eingaben in eine Suchmaschine präsentierte: die ersten beiden Worteingaben „women should…“ vervollständigte Google geradezu diskriminierend mit „…stay at home“. Entsprechend dem ersten Gebot lautete das zweite: „women shouldn’t have rights“. Das UN-Women-Komitee hatte daraus vor einigen Jahren eine Plakatkampagne gemacht. Am Ende ihres Vortrags plädierte Klöpper für eine kritische und wache Haltung gegenüber algorithmisch herbeigeführten Entscheidungen, für mehr Transparenz in automatisierten Prozessen, um Diskriminierung vorzubeugen und damit Chancengerechtigkeit (am Arbeitsplatz) zu schaffen. „Es gilt, die Hoheit über die Daten wieder zu erlangen.“ „Digitale Menschenrechte“ schweben ihr vor. Künstliche Intelligenz darf, ja, muss nach Auffassung der Referentin fair und ethisch sein. Und weil sie erstens an einer Hochschule referierte, betonte sie auf die Frage nach Lösungsansätzen, dass sie sich eine „flächendeckende digitale Bildung“ wünsche, früh einsetzend und niedrigschwellig. „Informatik als Schulfach!“ Zweitens und damit im Rahmen der Frauenwirtschaftstage forderte Miriam Klöpper im Sinne der Chancengerechtigkeit „mehr Diversität und Rollenvorbilder“. Vorbilder hat die DHBW durchaus zu bieten und nach dem Vortrag aufs Podium geholt. Prof. Dr. Doris Nitsche-Ruhland, Studiengangsleiterin Informatik an der DHBW Stuttgart und Vize-Präsidentin der DHBW, ist fasziniert von der Informatik, erdet sie zugleich als Hilfswissenschaft, die in der Anwendung von und mit Menschen zu tun habe. Jaroslava Remeza, Studentin der Angewandten Informatik am Campus Bad Mergentheim, kam in ihrer Familie schon als kleines Mädchen mit dem Thema in Kontakt und repräsentiert somit, was als Wunsch im Raum stand. Zwischen Ruhlands und Remezas Studium liegen rund vier Jahrzehnte, der Anteil der Studentinnen der Informatik sei in dieser Zeit aber nur von zehn auf knapp 20 Prozent gestiegen. Was die DHBW mache, dass Studierende kritisch hinterfragen, was und wie sie studieren, wollte Moderatorin Prof. Dr. Marthe Kaufholz wissen; die Studiengangsleiterin Mechatronik in Mosbach ist die frisch gebackene Gleichstellungsbeauftragte. Da sieht Ruhland auch im speziellen Aufbau des dualen Studiums einen Vorteil, indem die Theorie in der Praxis reflektiert werde. Prof. Dr. Jörg Mielebacher, der den Studiengang Angewandte Informatik in Mosbach leitet, denkt über den Hochschulrand hinaus. „Wir müssen lernen, wirklich zu verstehen, das Dinge ineinander greifen, systemisch denken – schon in der Schule.“ Da passte, was DHBW-Rektorin Prof. Dr. Gabi Jeck-Schlottmann schon vor dem Vortrag gesagt hatte: „Es gibt immer noch viel zu tun. Von Frauen und Männern!“ Jeck-Schlottmann dankte in diesem Zusammenhang Prof. Gudrun Reichert, der langjährigen Vorgängerin Kaufholz‘. „Sie waren eine Wegbereiterin und haben uns, haben mir Mut gemacht.“

- Das neue Studienjahr hat begonnen! De Vorlesungsräume der DHBW Mosbach sind für zahlreiche Szenarien der Lehre gerüstet. Dabei spielt der Einsatz von Medientechnik eine große Rolle. Damit Lehrende und Studierende diese gut in der Lehre einsetzen können, bietet das ESC Einweisungen in die Medientechnik an. Sie sind herzlich eingeladen teilzunehmen! Die Termine lauten: Am Campus Mosbach: 11.10.2022 von 12:00 bis 12:45 Uhr - Anmeldeschluss: 7.10.2022 bis 13 Uhr - Raum B1.160 12.10.2022 von 12:00 bis 12:45 Uhr - Anmeldeschluss: 10.10.2022 bis 13 Uhr - Raum B1.160 19.10.2022 von 12:00 bis 12:45 Uhr - Anmeldeschluss: 17.10.2022 bis 13 Uhr - Raum B1.160 20.10.2022 von 12:00 bis 12:45 Uhr - Anmeldeschluss: 18.10.2022 bis 13 Uhr - Raum B1.160 Am Campus Bad Mergentheim: 07.10.2022 um 11:00-11:45 Uhr Schloss 2, 1160 11.10.2022 um 12:00-12:45 Uhr Schloss 2, 1160 Anmeldung