Home Technology AI Meets Distributed Manufacturing: Wie KI die Verbreitung digitaler Fertigung fördert
Article
Licensed
Unlicensed Requires Authentication

AI Meets Distributed Manufacturing: Wie KI die Verbreitung digitaler Fertigung fördert

  • Tobias Redlich

    Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Tobias Redlich, MBA, ist Akademischer Direktor am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Seine Forschung konzentriert sich auf die Wertschöpfungssystematik und die Auswirkungen neuer Wertschöpfungsmuster wie Open Source auf die Produktionstechnik und das Produktionsmanagement.

    EMAIL logo
    , Jorge Cesar Mariscal-Melgar

    Jorge Cesar Mariscal-Melgar, M. Sc., ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Seine primären Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Nachhaltigkeit, digitale Ermächtigung sowie die Verbesserung von Freier/Libre Software und Open Source Hardware. Er entwickelt Werkzeuge, Software und das theoretische Framework zur Unterstützung dieser Bereiche.

    , Manuel Moritz

    Dr.-Ing. Dipl.-Ing. Manuel Moritz, MBA, ist Senior Researcher am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Wertschöpfungssystematik im Zusammenhang mit Fab City und Open Source Hardware.

    and Daniele Ingrassia

    Daniele Ingrassia ist ein Experte und Entwickler für digitale Fertigung. Er unterrichtet weltweit Kurse zur digitalen Produktion, ist Fab Lab Guru, Fab Academy Instructor und Autor. Daniele entwirft und fertigt Open-Source-Maschinen.

Published/Copyright: October 23, 2024

Abstract

Digital Fabrication Involves Technologies for Planning, Controlling, and Producing Physical Products. These often use computer-controlled machines like 3D printers and CNC machines. The accessibility of these technologies is increasing, even for non-experts. This leads to widespread use and democratisation of manufacturing technologies, which can support distributed urban production. We present recent developments of an AI-supported laser cutter based on Open Source Hardware (OSH). Our approach integrates machine learning methods, including diffusion-based image generation and Large Language Models. This enables seamless integration of CAD-CAM systems. By combining hands-on learning with OSH machines and digital tools, we ensure a better understanding of the manufacturing workflow. We demonstrate the capability, accessibility, and potential of our approach using OSH machines. This can significantly influence future developments in digital fabrication.

Abstract

Digitale Fabrikation umfasst Technologien zur Herstellung physischer Produkte, häufig durch computergesteuerte Maschinen wie 3D-Drucker und CNC-Fräsmaschinen. Die zunehmende Zugänglichkeit dieser Technologien, auch für Laien, fördert die Demokratisierung der Fertigung und unterstützt eine lokale Produktion. Wir präsentieren aktuelle Entwicklungen eines KI-unterstützten Lasercutters, basierend auf Open Source Hardware (OSH). Unser Ansatz integriert maschinelles Lernen, einschließlich diffusionsbasierter Bildgenerierung und Large Language Models (LLMs), was eine nahtlose Integration von CAD-CAM-Systemen ermöglicht. Die Leistungsfähigkeit und das Potenzial demonstrieren wir an OSH-Maschinen in verschiedenen Einsatzumgebungen.


Hinweis

Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).



Tel.: +49 (0) 40 6541–3827

Funding statement: Diese Forschungsarbeit wird durch dtec.bw – Zentrum für Digitalisierungs- und Technologieforschung der Bundeswehr gefördert. dtec.bw wird von der Europäischen Union – NextGenerationEU finanziert.

About the authors

Dr.-Ing. Tobias Redlich

Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Tobias Redlich, MBA, ist Akademischer Direktor am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Seine Forschung konzentriert sich auf die Wertschöpfungssystematik und die Auswirkungen neuer Wertschöpfungsmuster wie Open Source auf die Produktionstechnik und das Produktionsmanagement.

Jorge Cesar Mariscal-Melgar

Jorge Cesar Mariscal-Melgar, M. Sc., ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Seine primären Forschungsinteressen liegen in den Bereichen Nachhaltigkeit, digitale Ermächtigung sowie die Verbesserung von Freier/Libre Software und Open Source Hardware. Er entwickelt Werkzeuge, Software und das theoretische Framework zur Unterstützung dieser Bereiche.

Dr.-Ing. Manuel Moritz

Dr.-Ing. Dipl.-Ing. Manuel Moritz, MBA, ist Senior Researcher am New Production Institute der Helmut-Schmidt-Universität in Hamburg. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Wertschöpfungssystematik im Zusammenhang mit Fab City und Open Source Hardware.

Daniele Ingrassia

Daniele Ingrassia ist ein Experte und Entwickler für digitale Fertigung. Er unterrichtet weltweit Kurse zur digitalen Produktion, ist Fab Lab Guru, Fab Academy Instructor und Autor. Daniele entwirft und fertigt Open-Source-Maschinen.

Danksagung

Die Autoren dieses Beitrags möchten Mohammad Sulaiman Tanbari für seine Unterstützung mit dem Open Lab Operating System (OLOS) und der GUI-Anwendung für dieses Projekt danken.

Literatur

1 Wulfsberg, J. P.; Redlich, T.; Bruhns, F-L.: Open Production: Scientific Foundation for Co-Creative Product Realization. Production Engineering 5 (2011), S. 127–139 10.1007/s11740-010-0286-6Search in Google Scholar

2 Grames, P. P.; Redlich, T.; Wulfsberg, J. P.: Open Source Hardware: Wie interaktive Wertschöpfung traditionelle Produktionssysteme revolutioniert. ZWF 106 (2011) 5, S. 314–320 10.3139/104.110561Search in Google Scholar

3 Basmer, S.; Buxbaum-Conradi, S.; Krenz, P.; Redlich, T.; Wulfsberg, J. P.; Bruhns, F.-L.: Open Production: Chances for Social Sustainability in Manufacturing. Procedia CIRP 26 (2015), S. 46–51 10.1016/j.procir.2014.07.102Search in Google Scholar

4 García-Ruiz, M.-E.; Lena-Acebo, F.-J.; Rocha Blanco, R.: Early Stages of the Fablab Movement: A New Path for an Open Innovation Model. Sustainability 15 (2023), 8907 10.3390/su15118907Search in Google Scholar

5 Bonvoisin, J.; Molloy, J.; Häuer, M.; Wenzel, T.: Standardisation of Practices in Open Source Hardware. Journal of Open Hardware 4 (2020) 1/2, S. 1–11 10.5334/joh.22Search in Google Scholar

6 Moritz, M.; Redlich, T.; Wulfsberg, J. F.: Best Practices and Pitfalls in Open Source Hardware. In: Rocha, A.; Guarda, T. (Hrsg.): Proceedings of the International Conference on Information Technology & Systems (ICITS 2018). Springer International Publishing, Cham 2018, S. 200–210 10.1007/978-3-319-73450-7_20Search in Google Scholar

7 Santos, G.; Murmura, F.; Bravi, L.: Fabrication laboratories: The Development of New Business Models with New Digital Technologies. Journal of Manufacturing Technology Management 29 (2018), S. 1332–1357 10.1108/JMTM-03-2018-0072Search in Google Scholar

8 Moritz, M.; Redlich, T.; Buxbaum-Conradi, S.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg.): Global Collaboration, Local Production: Fab City als Modell für Kreislaufwirtschaft und nachhaltige Entwicklung. Springer Nature, Cham 2024 10.1007/978-3-658-44114-2Search in Google Scholar

9 Hildebrandt, L.; Zadow, S.; Lange, L.; Langhammer, M.; Moritz, M.; Redlich, T, et al.: What are the Role and Capabilities of Fab Labs as a Contribution to a Resilient City? Insights from the Fab City. Conference: 3rd Conference on Production Systems and Logistics Hamburg 2022, S. 192–205 10.15488/12142Search in Google Scholar

10 Savastano, M.; Bellini, F.; D’Ascenzo, F.; Scornavacca, E.: FabLabs as Platforms for Digital Fabrication Services: A Literature Analysis. In: Za, S.; Dragoicea, M.; Cavallari, M. (Hrsg.): Exploring Services Science. Springer International Publishing, Cham 2017, S. 24–37 10.1007/978-3-319-56925-3_3Search in Google Scholar

11 Mies, R.; Bonvoisin, J.; Jochem, R.: Harnessing the Synergy Potential of Open Source Hardware Communities. In: Redlich, T.; Moritz, M.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg.): Co-Creation: Reshaping Business and Society in the Era of Bottom-up Economics. Springer International Publishing, Cham 2019, S. 129–145 10.1007/978-3-319-97788-1_11Search in Google Scholar

12 Redlich, T.; Moritz, M.; Wulfsberg, J. P.: Introduction: Co-creation in the Era of Bottom-up Economics. In: Redlich, T.; Moritz, M.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg.): Co-Creation: Reshaping Business and Society in the Era of Bottom-up Economics. Springer International Publishing, Cham 2019, S. 1–6 10.1007/978-3-319-97788-1_1Search in Google Scholar

13 Redlich, T.; Krenz, P.; Basmer, S.-V.; Buxbaum-Conradi, S.; Wulf, S.; Wulfsberg, J. P.: The Impact of Openness on Value Co-creation in Production Networks. Procedia Cirp 16 (2014), S. 44–49 10.1016/j.procir.2014.01.007Search in Google Scholar

14 Redlich, T.: Open Production: Gestaltungsmodell für das Management in interaktiven Wertschöpfungsnetzwerken. In: Redlich, T.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg,): Wertschöpfung in der Bottom-up-Ökonomie. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2011, S. 169–194 10.1007/978-3-642-19880-9_6Search in Google Scholar

15 Redlich, T.; Buxbaum-Conradi, S.; Basmer-Birkenfeld, S.-V.; Moritz, M.; Krenz, P.; Osunyomi, B. D. et al.: OpenLabs – Open Source Microfactories Enhancing the FabLab Idea. In: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 2016, S. 707–715 10.1109/HICSS.2016.93Search in Google Scholar

16 Soomro, S. A.; Casakin H, Georgiev G. V.: A Systematic Review on FabLab Environments and Creativity: Implications for Design. Buildings 12 (2022), 804 10.3390/buildings12060804Search in Google Scholar

17 Oppedisano, R.: Collaborative Practices and Knowledge Sharing in FabLabs. In: Oppedisano, R. (Hrsg.); Collaborative Spaces and FabLabs: A Global Organisational and Collaborative Network. Springer Nature Switzerland, Cham 2024, S. 41–52 10.1007/978-3-031-62829-0_5Search in Google Scholar

18 Abbassi, W.; Harmel, A.; Belkahla, W.; Ben Rejeb, H.: Maker Movement Contribution to Fighting COVID-19 Pandemic: Insights from Tunisian FabLabs. R&D Management 52 (2022), S. 343–355 10.1111/radm.12503Search in Google Scholar

19 Roio, D.; Burns, A.; Bocconi, S.: Implementing a Digital Product Passport to Support the Open-Source Hardware Community. In: In: Moritz, M.; Redlich, T.; Buxbaum-Conradi, S.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg.): Global collaboration, local production: Fab City als Modell für Kreislaufwirtschaft und nachhaltige Entwicklung, Springer Fachmedien, Wiesbaden 2024, S. 101–113 10.1007/978-3-658-44114-2_8Search in Google Scholar

20 Mariscal-Melgar, J. C.; Hijma, P.; Häuer, M.; Schott, M.; Stirling, J.; Wille, T. et al.: Exploring Open-Source Software Ecosystems for Hardware Development. In: Moritz, M.; Redlich, T.; Buxbaum-Conradi, S.; Wulfsberg, J. P. (Hrsg.): Global collaboration, local production: Fab City als Modell für Kreislaufwirtschaft und nachhaltige Entwicklung, Springer Fachmedien, Wiesbaden 2024, S. 187–199 10.1007/978-3-658-44114-2_14Search in Google Scholar

21 Gershenfeld, N.: How to Make Almost Anything: The Digital Fabrication Revolution. Foreign Affairs 91 (2012), S. 43Search in Google Scholar

22 Medellin-Castillo, H. I.; Pedraza Torres, J. E.: Rapid Prototyping and Manufacturing: A Review of Current Technologies. In: ASME 2009 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, American Society of Mechanical Engineers Digital Collection; 2010, S. 609–621 10.1115/IMECE2009-11750Search in Google Scholar

23 Ingrassia, D.: Open Lab Starter Kit. Github 2024Search in Google Scholar

24 Mies, R.; Häuer, M.; Hassan, M.: Introducing Readiness Scales for Effective Reuse of Open source hardware. Procedia CIRP 109 (2022), S. 635–640 10.1016/j.procir.2022.05.306Search in Google Scholar

25 Bonvoisin, J.; Mies, R.; Boujut, J.-F.; Stark, R.: What is the „Source“ of Open Source Hardware? Journal of Open Hardware (2017) 1 10.5334/joh.7Search in Google Scholar

26 Nissim, L.; Karnik, S.; Smith, P. A.; Wang, Y.; Frazier, O. H.; Fraser, K. H.: Machine Learning Based on Computational Fluid Dynamics Enables Geometric Design Optimisation of the NeoVAD Blades. Scientific Reports 13 (2023), 7183 10.1038/s41598-023-33708-9Search in Google Scholar PubMed PubMed Central

27 Mahmoud, D.; Magolon, M.; Boer, J.; Elbestawi, M. A.; Mohammadi, M. G.: Applications of Machine Learning in Process Monitoring and Controls of L-PBF Additive Manufacturing: A Review. Applied Sciences 11 (2021), 11910 10.3390/app112411910Search in Google Scholar

28 Carvalho, T. P.; Soares, F. A. A. M. N.; Vita, R.; Francisco, Rd.P.; Basto, J.P .; Alcalá, S. G. S.: A Systematic Literature Review of Machine Learning Methods Applied to Predictive Maintenance. Computers & Industrial Engineering 137 (2019), 106024 10.1016/j.cie.2019.106024Search in Google Scholar

29 Escobar, C. A.; Morales-Menendez, R.: Machine Learning Techniques for Quality Control in High Conformance Manufacturing Environment. Advances in Mechanical Engineering 10 (2018), 1687814018755519 10.1177/1687814018755519Search in Google Scholar

30 Villalba-Diez, J.; Schmidt, D.; Gevers, R.; Ordieres-Mere, J.; Buchwitz, M.; Wellbrock, W.: Deep Learning for Industrial Computer Vision Quality Control in the Printing Industry 4.0. Sensors 19 (2019), 3987 10.3390/s19183987Search in Google Scholar PubMed PubMed Central

31 Kedziora, D.; Hyrynsalmi, S.: Turning Robotic Process Automation onto Intelligent Automation with Machine Learning. In: Proceedings of the 11th International Conference on Communities and Technologies. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA 2023, S. 1–5 10.1145/3593743.3593746Search in Google Scholar

32 Duc, D. N.; Nananukul, N.: An Integrated Methodology Based on Machine-learning Algorithms for Biomass Supply Chain Optimisation. International Journal of Logistics Systems and Management 46 (2023), S. 47–75 10.1504/IJLSM.2023.133521Search in Google Scholar

33 Sheuly, S. S.; Ahmed, M. U.; Begum, S.: Machine-Learning-Based Digital Twin in Manufacturing: A Bibliometric Analysis and Evolutionary Overview. Applied Sciences 12 (2022), 6512 10.3390/app12136512Search in Google Scholar

34 Bayat, S.; Mohseni, M.; Behnami, D.; Abolmaesumi, P.: Real-Time Prediction of Temperature Distribution in Additive Manufacturing Processes Based on Machine Learning. In: ASME 2020 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, American Society of Mechanical Engineers Digital Collection, 2021 10.1115/IMECE2020-2410Search in Google Scholar

35 Narciso, D. A. C.; Martins, F. G.: Application of machine learning tools for energy efficiency in industry: A review. Energy Reports (2020) 6, S. 1181–1199 10.1016/j.egyr.2020.04.035Search in Google Scholar

36 Gunasegaram, D. R.; Barnard, A. S.; Matthews, M. J. et al.: Machine Learning-assisted Insitu Adaptive Strategies for the Control of Defects and Anomalies in Metal Additive Manufacturing. Additive Manufacturing 81 (2024), 104013 10.1016/j.addma.2024.104013Search in Google Scholar

37 Salem, M. A.; Elshenawy, A.; Ashour, H. A.: Material Classification in Laser Cutting using Deep Learning. In: 2023 Intelligent Methods, Systems, and Applications (IMSA), 2023, S. 167–73 10.1109/IMSA58542.2023.10217625Search in Google Scholar

38 Dogan, M. D.; Acevedo Colon, S. V.; Sinha, V.; Akşit, K.; Mueller, S.: SensiCut: Material-Aware Laser Cutting Using Speckle Sensing and Deep Learning. In: The 34th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA 2021, S. 24–38 10.1145/3472749.3474733Search in Google Scholar

39 Nicholas, P.: Machining and Machine Learning: Extending Architectural Digital Fabrication through AI. The Routledge Companion to Artificial Intelligence in Architecture. 1st ed. Abington, Oxon; New York: Routledge, 2021 10.4324/9780367824259Search in Google Scholar

40 Stoppel, S.; Bruckner, S.: LinesLab: A Flexible Low-Cost Approach for the Generation of Physical Monochrome Art. Computer Graphics Forum 38 (2019), S. 110–124 10.1111/cgf.13609Search in Google Scholar

41 Rayna, T.; Striukova, L.: Involving Consumers: The Role of Digital Technologies in Promoting ‘Prosumption’ and User Innovation. Journal of the Knowledge Economy 12 (2021) 1, S. 218–237 10.1007/s13132-016-0390-8Search in Google Scholar

42 Hildebrandt, L.; Moritz, M.; Seidel, B.; Redlich, T.; Wulfsberg, J. P.: Urbane Mikrofabriken für die hybride Produktion. ZWF 115 (2020) 4, S. 191–195 10.3139/104.112267Search in Google Scholar

43 Dang, H.; Mecke, L.; Lehmann, F.; Goller, S.; Buschek, D.: How to Prompt? Opportunities and Challenges of Zero- and Few-Shot Learning for Human-AI Interaction in Creative Applications of Generative Models 2022 10.48550/arXiv.2209.01390Search in Google Scholar

44 Krenz, P.; Stoltenberg, L.; Markert, J.; Saubke, D.; Redlich, T.: The Phenomenon of Local Manufacturing: An Attempt at a Differentiation of Distributed, Re-distributed and Urban Manufacturing. In: Andersen, A.-L.; Andersen, R.; Brunoe, T. D. et al. (Hrsg.):. Towards Sustainable Customization: Bridging Smart Products and Manufacturing Systems, Springer International Publishing, Cham 2022, S. 1014–22 10.1007/978-3-030-90700-6_116Search in Google Scholar

45 Ingrassia, D.; Porri, A.; Honda, L. S.; Schütze, W.: OLSK-Large-Laser V1 2023 10.5281/ZENODO.8133916Search in Google Scholar

Published Online: 2024-10-23
Published in Print: 2024-10-20

© 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

Downloaded on 29.1.2026 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/zwf-2024-1144/html?lang=en
Scroll to top button