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Produktion von Morgen

Einblicke, Lösungen und Transfer für Unternehmen

Produktionsprozesse zuverlässiger, energieeffizienter und nachhaltiger gestalten

Ungeplante Ausfälle und hohe Instandhaltungskosten sind in der Produktion ein echtes Problem. Doch was wäre, wenn Sie Verschleiß frühzeitig erkennen und Ausfälle gezielt verhindern könnten? Mitten auf dem Hanse Innovation Campus Lübeck ist dies nun durch das Fokusfeld „Produktion von Morgen“ möglich. Hier wird in der „Halle 5“ ein innovatives Lab eingerichtet, das neun miteinander vernetzte Demonstratoren umfasst – vom Condition Monitoring bis zur energieoptimierten Produktion. 

Die Mission im Fokusfeld Produktion von Morgen ist es, eine Brücke zwischen dem regionalen produzierenden Gewerbe und den Möglichkeiten der digitalen Transformation zu schlagen. Das Ziel: Produktionsprozesse zuverlässiger, energieeffizienter und nachhaltiger gestalten. 

Die Arbeit in dem Fokusfeld ist Teil des Verbundprojekts HI Lübeck auf dem Hanse Innovation Campus Lübeck. Es wird gefördert durch das BMFTR-Programm "Innovative Hochschule". Unterstützt wird das Demonstratoren-Lab durch die Verbundpartner*innen Uni zu Lübeck (UzL), Technikzentrum Lübeck (TZL) und Industrie- und Handelskammer Schleswig Holstein (IHK). Diese Partner*innen sind geprägt von ausgezeichneter Lehre, exzellenter Forschung und Wissenstransfer. Stark in den Feldern Technik und Medizin, gekennzeichnet von einer einzigartigen campusweiten Vernetzung und Interdisziplinarität, gestaltet diese lebendige Gemeinschaft von Spezialisten, Visionären, Forschenden, Studierenden und Gründenden gemeinsam die Zukunft. Aus den Erkenntnissen unseres Wissens und unserer Forschung entwickeln sich effizient kreative Lösungen. Dadurch fließt spezifisches Fachwissen genau in die Bereiche ein, in denen produzierende Unternehmen konkrete Lösungen benötigen: in ihre betriebliche Praxis.

 

 

Technologie allein löst keine Probleme – erst ihr gezielter Einsatz schafft echte Vorteile für die Produktion

Ihr Wegweiser in die vernetzte Produktion

Die digitale Transformation eröffnet der industriellen Produktion neue Möglichkeiten – stellt Unternehmen jedoch zugleich vor strategische und organisatorische Herausforderungen. Technologien wie intelligente Sensorik, datenbasierte Analysen oder KI-gestützte Systeme sind verfügbar, ihr konkreter Nutzen im Produktionsalltag bleiben jedoch oftmals abstrakt, komplex oder schwer in bestehende Strukturen integrierbar. Wir möchte diese Lücke zwischen technologischem Potenzial und gelebter Produktionspraxis schließen. 

Produktion von Morgen versteht sich nicht als Schaufenster für Technologie, sondern als Lern-, Erprobungs- und Dialograum. Hier geht es nicht um perfekte Zukunftsbilder, sondern um realistische nächste Schritte. Im Mittelpunkt stehen belastbare Erkenntnisse: Welche digitalen Werkzeuge sind heute sinnvoll? Welche Daten sind wirklich relevant? Und wie lassen sich Investitionen so gestalten, dass sie messbaren Nutzen stiften? Und wie lassen sich Instandhaltung, Energieverbrauch und Prozessqualität auf Basis verlässlicher Informationen verbessern? Unser Ansatz ist bewusst praxisnah. Wir denken Produktion nicht isoliert, sondern als Zusammenspiel von Mensch und Maschine. 

Deshalb laden wir Unternehmen ein, ihre konkreten Fragestellungen mitzubringen – und gemeinsam mit uns Lösungen zu entwickeln, zu testen und weiterzudenken. Wissenstransfer bedeutet für uns: zuhören, verstehen und dann gemeinsam handeln. Wir sind überzeugt: Die Produktion von morgen entsteht nicht im Labor allein, sondern im engen Austausch zwischen Forschung, Industrie und Gesellschaft. Dieser Ort ist unser Angebot an Sie, diesen Weg gemeinsam zu gehen.

 

Die Demonstratoren - Maschinen, die "mitdenken"

Diese Angebote richten sich insbesondere an kleine und mittelständische Unternehmen, die vor der Herausforderung stehen, Ausfälle zu reduzieren, Verschleiß frühzeitig zu erkennen oder ihren Energieverbrauch zu optimieren. Mit dieser Technik können komplexe Prozesse realitätsnah abgebildet werden. Die Demonstratoren zeigen anschaulich, wie moderne Sensorik, Datenanalyse, digitale Zwillinge und intelligente Monitoring-Lösungen in realen Produktionsumgebungen eingesetzt werden können. Unternehmen erfahren, wie sie dadurch Wartung planbarer machen, Stillstandzeiten reduzieren, Energiebedarfe bestehender Produktionseinrichtungen transparent erfassen und ihre Anlagen nachhaltig betreiben können.

AR / VR - in der Instandhaltung

Ziel: Interaktive Schulung und Assistenz für Wartung und Montage mit Augmented Reality und Virtual Reality

Nutzen für KMU: Sichere, geführte Trainings für komplexe Prozesse; Ortsunabhängige Schulung ohne Maschinenbindung; Wissen von Experten digital verfügbar; Weniger Fehler durch visuelle Schritt-für-Schritt-Anleitung

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Energiereduktion und Ressourcenschonung: Weniger Ausschuss und Fehlbedienung; Längere Lebensdauer von Maschinen; Reduzierter Reiseaufwand für Schulungen

Erforderliches Know-how: AR/VR-Hardware (Standard-Brillen); 3D-Modelle und Benutzerführung; Didaktisch klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Schnittstellen zu anderen Technologien: Digitaler Zwilling (3D-Modelle)

Kontakt: Prof. Dr. Mathias Pelka, TH Lübeck
 

Predictive Maintenance

Ziel: Zustandsüberwachung von Maschinen für vorausschauende Instandhaltung

Nutzen für KMU: Früherkennung von Verschleiß und Störungen; Planbare und kosteneffiziente Wartung; Weniger Stillstände und Ausfälle; Höhere Anlagenverfügbarkeit und Prozessstabilität

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Längere Lebensdauer von Komponenten und Maschinen; Bessere Nutzung bestehender Ressourcen

Erforderliches Know-how: Standardsensoren: z. B. Körperschall, Temperatur;                   
Datenübertragung, -speicherung und Visualisierung; Data Science und Condition Monitoring; Machine Learning für Predictive Maintenance

Schnittstellen zu anderen Technologien: Digitaler Zwilling 

Kontakt: Jessica Ochs, TH Lübeck | Prof. Dr. Martin Huhn, TH Lübeck

 

FAQ - Begriffserklärungen

  • Was ist Condition Monitoring?

    Condition Monitoring - Zustandsüberwachung - bezeichnet die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen während des laufenden Betriebs. Mithilfe von Sensoren werden relevante Messgrößen wie Schwingungen, Temperatur oder Laufzeiten erfasst und ausgewertet. So lassen sich Veränderungen frühzeitig erkennen, bevor es zu Störungen oder Ausfällen kommt.

    Condition Monitoring ist ein zentraler Baustein moderner Instandhaltungsstrategien. Statt starrer Wartungsintervalle oder erst nach einem Ausfall aktiv zu werden, ermöglicht es vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance): Wartungen werden flexibel, datenbasiert und genau dann geplant, wenn ein echtes Risiko besteht. Das steigert die Verfügbarkeit der Anlagen, reduziert ungeplante Stillstände und senkt langfristig Kosten.

    Für kleine und mittlere Unternehmen bietet Condition Monitoring die Möglichkeit, Wartung bedarfsgerecht zu planen, ungeplante Stillstände zu vermeiden und die Anlagenverfügbarkeit nachhaltig zu erhöhen.

  • Was ist Predictive Maintenance?

    Predictive Maintenance baut auf den Daten des Condition Monitorings auf und geht einen Schritt weiter: Ziel ist es, den optimalen Zeitpunkt für Wartungs- oder Instandhaltungsmaßnahmen vorherzusagen. Durch die Analyse von Zustands- und Betriebsdaten lassen sich Ausfallrisiken frühzeitig erkennen und Wartungen bedarfsgerecht planen.

    KMU profitieren von Predictive Maintenance durch den Transfer datengetriebener Prognosemethoden in den Unternehmensalltag – für höhere Anlagenverfügbarkeit, effizientere Prozesse und eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.

KI - gestützte Systemeinstellungen

Ziel: Sensor- und KI-gestützte Analyse zur automatischen Optimierung von Systemeinstellungen: Fahrwerksabstimmung über Reifentemperatur bei Rennwagen

Nutzen für KMU: Einfache Integration in bestehende Systeme; KI-gestützte Optimierung von Parametern

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Abhängig vom konkreten Einsatzfall

Erforderliches Know-how: Sensorik: Standard-Sensoren (z. B. Beschleunigung, Infrarot); Analyse: Visualisierung und Machine Learning

Schnittstellen zu anderen Technologien: Energiemonitoring; Predictive Maintenance; KI-gestützte optische Qualitätsprüfung

Kontakt: Daniel Thoma, Universität zu Lübeck | Prof. Dr. Martin Leuker, Universität zu Lübeck | Studierende der Seagulls Lübeck

 

Digitaler Zwilling in der Fertigung

Ziel: Produktionsvprozesse erfassen, visualisieren und KI-gestützt optimieren

Nutzen für KMU: Transparente Produktionsprozesse; Abweichungen früh erkennen; Effizientere Abläufe; Automatische Optimierung bei Störungen

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Bessere Auslastung bestehender Ressourcen

Erforderliches Know-how: Digitaler Schatten: Sensorik, Daten, Visualisierung;
Digitaler Zwilling: Simulation, Data Science, KI

Schnittstellen zu anderen Technologien: Energiemonitoring; AR/VR-Instandhaltung; Predictive Maintenance; KI-gestützte optische Qualitätsprüfung; Mensch-Roboter-Kollaboration; Hardware-in-the-Loop

Kontakt: Daniel Thoma, Universität zu Lübeck | Prof. Dr. Martin Leuker, Universität zu Lübeck | Prof. Dr. Nils Kohlhase, TH Lübeck

Energie-Monitoring

Ziel: Energiebedarfe bestehender Produktionseinrichtungen erfassen und optimieren 

Nutzen für KMU: Hotspot-Analyse – Identifikation energieintensiver Komponenten; Lastanalyse – Unterscheidung zwischen Grundlast, produktiver Bearbeitung und Lastspitzen; Prozessoptimierung – Einfluss von Prozessparametern auf den Energieverbrauch; Frühwarnsignal bei Veränderungen; Integration von Sensorik in bestehende Systeme

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Reduzierung des Energieverbrauchs

Erforderliches Know-how: Sensorik: Standardkomponenten, einfache Integration; Monitoring: IT-Lösung mit Datenbank und Visualisierung

Schnittstellen zu anderen Technologien: Digitaler Zwilling

Kontakt: Prof. Dr. Nadine Madanchi, TH Lübeck | Sven Ole Schmidt, TH Lübeck

KI-gestützte optische Qualitätsprüfung

Ziel: Automatische Erkennung fehlerhafter oder abweichender Teile per Kamera und KI

Nutzen für KMU: Objektive Qualitätsprüfung; Entlastung von Fachpersonal durch Automatisierung; Verringerung von Ausschuss und Nacharbeit; Flexibel skalierbar für verschiedene Produkte

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Ressourcenschonung durch frühzeitige Erkennung fehlerhafter Teile; Vermeidung unnötiger Weiterverarbeitung

Erforderliches Know-how: Kameras, Beleuchtung, mechanische Integration; Datenübertragung, -speicherung und Visualisierung; Bildverarbeitung, Machine Learning, Deep Learning

Schnittstellen zu anderen Technologien: Digitaler Zwilling; Cobots in der Produktion; Predictive Maintenance

Kontakt: Prof. Dr. Niklas Beuter, TH Lübeck | Prof. Dr. André Drews, TH Lübeck

Cobots in der Produktion

Ziel: Entlastung von Mitarbeitenden bei wiederkehrenden, monotonen oder körperlich belastenden Aufgaben durch die Kollaboration von Mensch und Roboter

Nutzen für KMU: Einfache Einführung und Bedienung; Flexibel und skalierbar einsetzbar; Entlastung von Fachkräften; Typische Aufgaben: Bestücken, Kommissionieren, Palettieren, Applizieren

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Ressourcenschonung durch höhere Prozesssicherheit; Geringerer Energieverbrauch als klassische Roboter; Bessere Ergonomie am Arbeitsplatz

Erforderliches Know-how: Grundlagen der Robotik; Sicherheits- und Prozessverständnis; Intuitive Bedienung statt Programmieraufwand

Schnittstellen zu anderen Technologien: KI-Qualitätsprüfung; Digitaler Zwilling

Kontakt: Prof. Dr. Martin Roeder, TH Lübeck

Hardware in the Loop

Ziel: Entwicklung, Test und Optimierung mechatronischer Systeme im realitätsnahem Prüfstand: aktive Fahrwerks- oder Wankstabilisator- Systeme

Nutzen für KMU: Schnellere Entwicklung mit weniger Prototypen; Test verschiedener Varianten, Lastfälle und Störungen; Übertragbar auf andere mechatronische Systeme; Auch für End-of-Line-Prüfungen geeignet

Wirkung auf Nachhaltigkeit: Weniger physische Prototypen und Testfahrten; Reduzierter  Energie- und Materialverbrauch durch virtuelle Erprobung

Erforderliches Know-how: Aktorik, Sensorik, Regelung, Informationsverarbeitung, Prüftstandtechnik; Modellierung und Validierung von Systemen

Schnittstellen zu anderen Technologien: Digitaler Zwilling

Kontakt: Nicolai Schuljak, TH Lübeck | Prof. Dr. Martin Hahn, TH Lübeck

Kontakt

Sie möchten Ihre Produktionsprozesse zukunftsfähig gestalten? Nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf.

Inger Struve
Inger Struve M.A.

Telefon:+49 451 203983132
E-Mail:inger.struve@th-luebeck.de
Raum:A.1 36-0.60

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