Genera CEO: „Wollen endlich Versprechen einlösen, die der 3D-Druck seit Jahren macht“

Das Wiener Startup Genera hat ein DLP-Drucksystem auf den Markt gebracht, das im 3D-Druck zu Industrieanforderungen fertigt - ohne die Notwendigkeit einer Laborumgebung.
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Genera, Klaus Stadlmann, 3D-Druck, additiv
(c) Genera - Das 3D-Druck-Unternehmen Genera möchte mit seinem DLP-Drucksystem eine Alternative zum Spritzguss in die Branche bringen.
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  • Das neue DLP-Drucksystem des Wiener Startups Genera möchte eine Alternative zum Spritzguss sein und vollkommen neue Möglichkeiten in der Produktion eröffnen.
  • Das Besondere an diesem G2/F2-System ist, dass additive Fertigung zum ersten Mal als ganzheitlicher Prozess gesehen wird: Druck, Waschung und Nachhärtung sind aufeinander abgestimmt und werden eng überwacht und dokumentiert.
  • Das soll zu einer überragenden Bauteilqualität führen – egal ob ein Teil gefertigt wird oder 1000, so das Unternhemen.
  • „Wir wollen endlich die Versprechen einlösen, die der 3D-Druck schon seit Jahren macht“, sagt Genera CEO Klaus Stadlmann.
  • Durch einen besondersgroßen Bauraum ist die Fertigung von großen Teilen möglich und mit der umfangreichen Auswahl an druckbaren Materialien von Genera können auch sehr individuelle Anforderungen erfüllt werden.

Das neue DLP-Drucksystem des Wiener Startups Genera möchte eine Alternative zum Spritzguss sein und vollkommen neue Möglichkeiten in der Produktion eröffnen. Das Besondere an diesem G2/F2-System ist, dass additive Fertigung zum ersten Mal als ganzheitlicher Prozess gesehen wird: Druck, Waschung und Nachhärtung sind aufeinander abgestimmt und werden eng überwacht und dokumentiert. Das soll zu einer überragenden Bauteilqualität führen – egal ob ein Teil gefertigt wird oder 1000, so das Unternehmen.

Genera: Individuelle Anforderungen erfüllen

„Wir wollen endlich die Versprechen einlösen, die der 3D-Druck schon seit
Jahren macht“, sagt Genera CEO Klaus Stadlmann: „Zuverlässige, saubere und schnelle Produktion, die allen ihren Ideen Raum gibt.“

Durch einen besonders großen Bauraum ist die Fertigung von großen Teilen möglich und mit der umfangreichen Auswahl an druckbaren Materialien von Genera können auch sehr individuelle Anforderungen erfüllt werden.

Genera-CEO Klaus Stadlmann über den Prozess seines Unternehmens

Eine weitere Neuerung des Systems ist das sogenannte „Shuttle“, in dem das Bauteil durch den gesamten Druckprozess transportiert wird und damit nicht nur das kostbare Bauteil schützt, sondern auch die Hände der Anwender sauber hält.

Stadlmann hat mehr als zehn Jahre Erfahrung in Additiver Fertigung und hat 2010 während seines Doktoratsstudiums an der TU Wien, designt und die weltweit kleinste DLP-basierte Rapid Prototyping Maschine der Welt gebaut.

Perspektive des Anwenders

Er möchte, wie er sagt, den gesamten Workflow der additiven Fertigung neu denken. Und neu heißt in diesem Fall: Aus der Perspektive des Anwenders. Kurz: Weg vom Prototyping, hin zu fertigen und gleich einsetzbaren Bauteilen.

Ihm zur Seite steht dabei Martin Schöppl. Der Commercial Director bei Genera hat unter anderem für Otto Bock Healthcare eine Sales- und Marketingstruktur in Europa aufgebaut. Und ist nun seit Anfang 2019 in die Welt der additiven Fertigung eingestiegen.

Virtual Launch Event

Der Produktlaunch erfolgt am 22. September auf Deutsch und zwei Tage später auf Englisch. Anmeldungen für den „virtual launch event“ sind hier möglich.

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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  • „Wir wollen endlich die Versprechen einlösen, die der 3D-Druck schon seit Jahren macht“, sagt Genera CEO Klaus Stadlmann.
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