Ziel der Digitalisierung umformtechnischer Prozesse ist die Beherrschung von Unsicherheiten in komplexen Wertschöpfungsketten, die aus einer Vielzahl von Einzelprozessen bestehen. Dabei gilt es Wechselwirkungen durch eine entsprechende Analyse der Prozesskette zu verstehen, Optimierungsbedarf abzuleiten und datengetriebene Ansätze zur Optimierung anzuwenden. Insbesondere die Digitalisierung der Prozesskette in Kombination mit Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens stellt hierbei einen vielversprechenden Ansatz dar. Verschiedene Forschungsgruppen am PtU verfolgen daher die Entwicklung neuartiger Sensorkonzepte, die Digitalisierung konventioneller Umformprozesse sowie die Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Integration künstlicher Intelligenz in die industrielle Praxis.

Ziel der Entwicklung neuer Maschinen- und Umformkonzepte ist es, vor dem Hintergrund komplexer werdender Absatzmärkte, flexibler Produktionssysteme und zunehmender ökologischer und ökonomischer Unsicherheiten Maschinen und Prozesse zu entwickeln, die in der Lage sind, ohne signifikanten Rüstaufwand auf variierende Umgebungsbedingungen zu reagieren und produktspezifische Eigenschaften inline zu regeln. Verschiedene Forschungsgruppen am PtU beschäftigen sich daher mit der Entwicklung, Optimierung und Untersuchung neuer Prozessketten und Maschinenkonzepte, der Etablierung von Servopressen mit mehreren Freiheitsgraden sowie der prozessintegrierten Eigenschaftsregelung von Umformprozessen.

Ziel der Optimierung umformtechnischer Prozesse ist es, diese hinsichtlich ihrer Wirtschaftlichkeit und Ressourceneffizienz zu optimieren. Eine ganzheitliche Betrachtung der Wertschöpfungskette und damit die Kopplung zwischen Werkzeug und Maschine sowie den finalen Werkstoff- bzw. Produkteigenschaften erfordert neue Ansätze bei der technischen und ressourcenschonenden Auslegung, Entwicklung und dem Betrieb umformtechnischer Prozesse. In verschiedenen Forschungsgruppen am PtU erfolgt daher die Entwicklung, Optimierung und Untersuchung neuer und bestehender Prozessketten unter Berücksichtigung eines ressourceneffizienten und skalierbaren Einsatzes im industriellen Umfeld.