Vanuit het internationale Lean 4.0 onderzoek bieden we in juni 3 webinars aan, rond de onderwerpen Lean, Lean leren en Lean en Industrie 4.0. We delen hier de eerste inzichten van ons onderzoek en praktijkvoorbeelden. Aan deelname zijn geen kosten verbonden. In June we will be hosting a series of 3 webinars. During these webinars we will share the first insights of our international Lean 4.0 research. Register now and join us (free) for one of the following online masterclasses. Lean 4.0 is a collaborative initiative between four leading Higher Education institutions and four industry partners with the objective to integrate Industry 4.0 smart technologies with the proven Lean Manufacturing paradigm. Lean 4.0 will educate the operations managers of the future in the best practices in the field of Lean & Industry 4.0. A main output is an open knowledge sharing platform to organize Blended Network Action Learning in practice and digital teaching content for the new and growing “Lean 4.0” community. Deelnemers: ca. 26 Lean 4.0 can be seen as a marriage between Lean and Industry 4.0 technologies. But how good is this marriage? How is the evolution of Lean and Industry 4.0 within manufacturing companies? What are the struggles, what are the successes? In this masterclass, prof. Jannes Slomp will show the development of a taxonomy which supports managers to recognize the Lean 4.0 situation within their company and to identify their strategic challenges.
Uitwerking van het smart industry ecosysteem voor onderwijs en arbeid. Hierin aandacht voor Smart Industry en Formeel leren, Leven Lang Leren, flexibilisering en Learning by doing.
Localization is a crucial skill in mobile robotics because the robot needs to make reasonable navigation decisions to complete its mission. Many approaches exist to implement localization, but artificial intelligence can be an interesting alternative to traditional localization techniques based on model calculations. This work proposes a machine learning approach to solve the localization problem in the RobotAtFactory 4.0 competition. The idea is to obtain the relative pose of an onboard camera with respect to fiducial markers (ArUcos) and then estimate the robot pose with machine learning. The approaches were validated in a simulation. Several algorithms were tested, and the best results were obtained by using Random Forest Regressor, with an error on the millimeter scale. The proposed solution presents results as high as the analytical approach for solving the localization problem in the RobotAtFactory 4.0 scenario, with the advantage of not requiring explicit knowledge of the exact positions of the fiducial markers, as in the analytical approach.
In het project wordt een nieuw door de HvA ontwikkelde methodiek (Open Collaborative Business Modelling methodiek, verder: ‘OCBM-methodiek’), toegepast om waardeproposities voor circulaire en biobased verpakkingen te ontwikkelen, samen met partijen uit de waardeketen. De inzet van biobased materialen is essentieel voor het terugdringen van het gebruik van fossiele plastics en – uiteindelijk – voor het bereiken van een volledig circulaire economie. De specifieke waardeketen waar het project zich op richt is die van verpakkingen op basis van Olifantsgras / Miscanthus. Projectpartner Vibers is een bedrijf dat dit gewas als grondstof gebruikt voor het produceren van o.a. verpakkingsmaterialen. Tijdens het project zal een viertal OCBM-sessies worden georganiseerd waarin Vibers in nauwe samenwerking met een wisselende groep ketenpartners en andere stakeholders een nieuwe waardepropositie formuleert. Projectpartner Kennisinstituut Duurzaam Verpakken (verder: KIDV) bewaakt in de OCBM-sessies de duurzaamheid van de ontwikkelde propositie en speelt een rol bij evaluatie van de OCBM-methodiek voor de verpakkingsindustrie. Het project levert daarmee twee belangrijke resultaten op: 1. Een met behulp van de OCBM-methodiek ontwikkelde waardepropositie voor een circulair business model waarin een biobased verpakking centraal staat; 2. Aanbevelingen voor het verfijnen van de OCBM-methodiek: specifieke aandachtspunten voor het ontwikkelen van innovatieve, circulaire business modellen met behulp van deze methodiek.
Verschillende maatschappelijke veranderingen dwingen de bouwbranche tot innovaties. Ondanks de potentie op het vlak van circulariteit en duurzaamheid van 3D-printen met kunststoffen kent deze technologie nog nauwelijks toepassingen in de bouw. Redenen hiervoor zijn achterblijvende materiaaleigenschappen en het verschil in cultuur tussen de bouwwereld en kunststofverwerkende industrie. Het bedrijf Phidias, richt zich op innovatieve en creatieve vastgoedconcepten. Samen met Zuyd Hogeschool (Zuyd) willen zij onderzoek doen naar het printen van bouwelementen waarbij de meerwaarde van 3D-printen wordt gezien in het combineren van materiaaleigenschappen. Zuyd heeft afgelopen jaren veel onderzoek gedaan naar het ontwikkelen van materialen voor 3D-printen (o.a. 2014-01-96 PRO). De volgende fase is de opgedane kennis toe te passen voor specifieke applicaties, in dit geval om de vraag van het MKB bedrijf Phidias te beantwoorden. Vanuit een ander MKB-bedrijf, MaukCC, ontwikkelaar van 3D printers, komt de vraag om de afstemming tussen materialen en hardware te optimaliseren. De combinatie van beide vragen uit het werkveld en de expertise bij Zuyd heeft geleid tot dit projectvoorstel. In deze pilotstudie ligt de focus voornamelijk op het 3D printen van één specifiek bouwkundig element met meerdere eigenschappen (bouwfysisch en constructief). De combinatie van eigenschappen wordt verkregen door gebruik te maken van twee (biobased) kunststoffen waarbij tevens een variatie wordt aangebracht in de geprinte structuren. Op deze manier kunnen grondstoffen worden gespaard. Het onderzoek sluit aan bij twee zwaartepunten van Zuyd, namelijk “Transitie naar een duurzaam gebouwde omgeving” en “Life science & materials”. De interdisciplinaire aanpak, op het grensvlak van de lectoraten “Material Sciences” (Gino van Strydonck) en “Sustainable Energy in the Built Environment” (Zeger Vroon) staat garant voor innovatief onderzoek. Integratie van onderwijs en onderzoek vindt plaats door studenten samen met een coach (docent) en ervaren professional aan dit onderzoek te laten werken in Communities for Development (CfD’s).
Augmented Reality (AR) technologie is een vorm van mens-computer interactie waar de natuurlijke visuele waarneming van de mens wordt aangevuld met computer-gegenereerde informatie, zoals virtuele 3D modellen, aanwijzingen en teksten. Binnen het MKB in de maakindustrie is er grote interesse voor AR. Diverse maakbedrijven zijn geïnteresseerd in de mogelijkheden om met AR hun medewerkers te ondersteunen en/of te trainen en daarmee hun assemblageprocessen efficiënter uit te voeren, met een hogere kwaliteit en op een veilige manier. In dit project willen we het MKB ondersteunen met onderzoek naar mogelijkheden om AR in te zetten in assemblageprocessen. De technische mogelijkheden van AR ontwikkelen zich snel. Er zijn echter de nodige vragen bij de managers van MKB bedrijven: wat zijn huidige en toekomstige mogelijkheden van AR in de assemblage van producten? Wat betekent dit voor de inrichting en organisatie van de assemblage? Hoe ervaren werknemers ondersteuning met AR? In dit RAAK project zal met vijf inhoudelijke werkpakketten antwoord gegeven worden op deze vragen. Resultaten van het project zijn: (i) een aanpak voor het identificeren van kansen van AR in huidige assemblagesituaties, (ii) een aanpak voor het specificeren van een werkplek (of takenpakket) en de benodigde AR-ondersteuning, (iii) ontwerpprincipes (interface-richtlijnen) voor de ontwikkeling van AR-ondersteuning van medewerkers, (iv) een aantal demonstrators (3 of meer) die het ontwikkelen en gebruik van AR in de assemblage illustreren en (v) een (strategische) Roadmapping Methodologie voor het ontwikkelen van AR ondersteunde assemblage binnen een bedrijf. Hiermee wordt duidelijk hoe keuzes in de markt, de inrichting, de besturing en de organisatie van een bedrijf samenhangen met de keuze voor AR-technologie in de assemblage. De resultaten van het project zullen gebruikt worden door de bedrijfspartners in het project en breder uitgezet worden via de netwerken van de verschillende partners in het project. Resultaten zullen ook worden gebruikt in HBO-onderwijs en onderzoek. Het project sluit aan bij diverse initiatieven op het gebied van Smart Industry.
