Das erfahrungsorientierte Lernen ist ein zentraler Forschungsschwerpunkt, der durch die „Learning Factory Box“ ermöglicht wird. Diese bietet eine praxisorientierte Umgebung, in der Studierende und Auszubildende direkt mit realen Fertigungsprozessen, digitalen Technologien und Herausforderungen der Systemintegration in Berührung kommen. Durch die Kombination von physischen Anlagen, digitalen Schnittstellen und datengesteuerten Arbeitsabläufen ermöglicht die Plattform den Lernenden, über den theoretischen Unterricht hinauszugehen und Produktionssysteme aktiv zu entwerfen, zu betreiben und zu optimieren. Dieser Ansatz fördert das problemorientierte Lernen, gemeinsames Experimentieren und iterative Verbesserungen und ermöglicht es den Teilnehmern, wichtige Kompetenzen in den Bereichen Systemdenken, Automatisierung und Industrie-4.0-Technologien zu entwickeln, während sie in einer kontrollierten Lernumgebung reale ingenieurwissenschaftliche Szenarien erleben. Solche immersiven Umgebungen gelten weithin als wirksame Instrumente, um die Kluft zwischen theoretischem Wissen und industrieller Praxis zu überbrücken.

Die Forschung im Bereich der Konzeption und Entwicklung von „Learning Factories“ konzentriert sich auf die Schaffung modularer, skalierbarer und interdisziplinärer Bildungsplattformen, die wesentliche Aspekte moderner industrieller Systeme nachbilden. Die „Learning Factory Box“ veranschaulicht diesen Ansatz, indem sie Fertigungsprozesse, Automatisierungskomponenten und digitale Werkzeuge in ein kompaktes und flexibles Bildungssystem integriert. Dank seiner modularen Architektur können Pädagogen und Forscher verschiedene Produktionsszenarien konfigurieren, mit neuen Technologien experimentieren und Lernmodule entwickeln, die reale industrielle Arbeitsabläufe wie Produktionsplanung, Montage, Qualitätskontrolle und Logistik simulieren. Dieses Konzept unterstützt die Entwicklung von Lernfabriken der nächsten Generation, die sich problemlos in Klassenzimmern, Labors und in Ausbildungsprogrammen der Industrie einsetzen lassen, und beschleunigt so die Einführung einer praxisorientierten Ingenieursausbildung und der Qualifizierung von Fachkräften für Industrie-4.0-Umgebungen.

Die KI-gestützte virtuelle Lernfabrik stellt einen Forschungsansatz dar, der physische Lernfabriken in intelligente digitale Umgebungen erweitert. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Simulationswerkzeugen in die „Learning Factory Box“ lassen sich virtuelle Modelle von Produktionssystemen erstellen, die prädiktive Analysen, Entscheidungsfindung und adaptive Lernszenarien unterstützen. KI-Algorithmen können Betriebsdaten analysieren, Ineffizienzen aufdecken, Prozessverbesserungen vorschlagen und individuelle Lernpfade für Studierende erstellen. Dieser Ansatz ermöglicht es den Lernenden, in einer risikofreien digitalen Umgebung mit komplexen industriellen Systemen zu experimentieren und gleichzeitig Erfahrungen mit neuen Technologien wie maschinellem Lernen, automatisierter Entscheidungsunterstützung und intelligenten Fertigungssystemen zu sammeln.

Die Digital-Twin-Technologie bildet einen zentralen Forschungsbestandteil des „Learning Factory Box“-Ökosystems, indem sie virtuelle Echtzeit-Abbildungen physischer Fertigungssysteme erstellt. Sensoren und Datenerfassungssysteme erfassen Betriebsdaten aus der physischen Lernfabrik und synchronisieren diese mit einem digitalen Modell, wodurch die Überwachung, Simulation und Optimierung von Produktionsprozessen ermöglicht wird. Diese cyber-physische Integration ermöglicht es Studierenden und Forschern, die Systemleistung zu analysieren, alternative Prozesskonfigurationen zu testen und Strategien zur vorausschauenden Instandhaltung zu bewerten. Mithilfe von Digital Twins sammeln die Lernenden praktische Erfahrungen mit denselben Technologien, die auch in intelligenten Fabriken zum Einsatz kommen, und unterstützen so die Forschung in den Bereichen cyber-physische Systeme, industrielles Internet der Dinge und datengesteuerte Fertigung.

Die „Learning Factory Box“ bietet eine ideale Forschungsplattform für die Erforschung der Ausbildung und Personalentwicklung im Bereich Industrie 4.0. Durch die Integration von Automatisierung, Robotik, Datenanalyse und cyber-physischen Systemen ermöglicht die Plattform den Lernenden, die Vernetzung moderner Fertigungssysteme zu verstehen. Die Forschung in diesem Bereich konzentriert sich auf die Entwicklung von Bildungsrahmenwerken und Ausbildungsmethoden, die Studierende und Fachkräfte auf den digitalen Wandel in der Industrie vorbereiten.

Abstract
Dieser Beitrag stellt den Entwurf und die Entwicklung eines industriellen Fabrikmodells vor, der „FactoryBox“, die als Lehrmittel für einen projektbasierten Lernansatz konzipiert ist. Das im Rahmen eines studentischen Projekts entwickelte Modell bietet den Studierenden eine praktische Umgebung, in der sie die Grundlagen der Programmierung mithilfe von Sensoren und einem Mikrocontroller erlernen und verstehen können. Die FactoryBox visualisiert und simuliert einen Produktionsprozess mit Komponenten wie einer CNC-Maschine und Roboterarmen und bietet so eine praktische Lernerfahrung. Der Beitrag befasst sich mit dem Potenzial und den Herausforderungen bei der Entwicklung eines geeigneten Modells, hebt notwendige Verbesserungen hervor und schlägt eine Konfiguration mit zwei Mikrocontrollern für die zukünftige Entwicklung vor.

Martz, UM., Colloseus, C., Reinisch, U., Aschenbrenner, D. (2025). How Can a Miniature Arduino or ESP32-Based Architecture Be Designed that Mimics Basic Factory Scenarios in Order to Be Used as a Learning Tool. In: Louw, L., Hummel, V., de Kock, I., von Leipzig, K. (eds) Advancing Learning Factories: Enabling Future-Ready Skills. cfl 2025. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1546. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-98883-7_29

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