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Aktuelles Mit smarten

Aktuelles Mit smarten Prozessen zu smarten Medizinprodukten technik und Medizinprodukt-Hersteller bestmöglich vernetzen, um die Innovationsgeschwindigkeit zu erhöhen. Das will die MedtecLIVE als Plattform für den Austausch aller Akteure der Wertschöpfungskette leisten.“ Die internationale Fachmesse mit dem parallelen Medtech Summit Congress & Partnering findet vom 31. März bis 2. April 2020 in Nürnberg statt. „Personalisierte, also individuell auf den Patienten zugeschnittene Medizinprodukte, gehören zu den großen Zukunftsthemen der Gesundheitswirtschaft“, sagt Alexander Stein, Leiter MedtecLIVE bei der NürnbergMesse. Die internationale Fachmesse mit dem parallel stattfindenden Medtech Summit Congress & Partnering bringt vom 31. März bis 2. April Forscher, Entwickler, Zulieferer und Hersteller in Nürnberg zusammen. Smarte Produktionsprozesse und individuelle Medizintechnikprodukte werden dabei wichtige Themen in den Messehallen sein. MedtecLIVE www.medteclive.de „Smart Manufacturing hilft, Risiken für das Unternehmen zu minimieren, indem Qualitätsmängel und unerwünschte Ereignisse bei der Verwendung der Geräte minimiert werden“, verspricht Jim Thompson, Senior Director Industry Strategy für die Medizintechnik und Pharmazeutik bei Siemens Digital Industries Software. Und er betont, dass die intelligente, vernetzte Produktion gerade kleinen Herstellern nützt: „In der Medizinprodukteindustrie werden kleinere Unternehmen oft in Smart Manufacturing investieren. Wenn es sich bei dem Medizinprodukt um ein Hochrisikogerät handelt, ist der Wert der intelligenten Fertigung überzeugend, selbst für kleinere Unternehmen, deren Produktionsvolumen möglicherweise nicht so groß ist wie bei großen Unternehmen.“ Vollständig digitalisierte Daten Das Thema Smart Manufacturing genau im Blick hat auch Dr. Stephan Hüwel vom Systemtechnik-Produzenten Jüke, der sich auch im Messebeirat der Fachmesse MedtecLIVE engagiert: „Wir produzieren Komponenten batchweise in Hunderter- oder Tausender-Stückzahlen“. Die Produktionsdaten sind heute schon vollständig digitalisiert: Alle Prozesse von Einkauf und Entwicklung über Produktion und Qualitätsmanagement werden durch ein zentrales ERP-System unterstützt. Der Automatisierungsgrad der Produktion ist dabei gering. Dennoch: „Industrie 4.0 ist ein Thema für unsere Kunden. Wir produzieren die Serienprodukte, die in der Konfiguration dann individualisierbar sind. Und wir bauen deshalb vermehrt spezielle Funktionalitäten in die Komponenten ein. Das sind zum Beispiel Kommunikationsschnittstellen für die Datenübertragung zu anderen Geräten“, beschreibt Hüwel. Individuelle Produkte - intelligente Fabriken In welcher Intensität Zulieferer und Hersteller sich auch dem Thema Smart Manufacturing verschreiben wollen – auf der Fachmesse MedtecLIVE finden sie Know-how und Partner dazu. Alexander Stein betont: „Die Technologien, individuelle Produkte in intelligenten Fabriken herzustellen, sind vorhanden. Wir müssen jetzt Prozess-Know-how, Automatisierungs- KI liefert smarte Diagnostik Dass zunächst die großen Unternehmen von Smart Manufacturing profitieren, unterstreicht auch Prof. Dr. Ing. Philipp Gölzer vom Fraunhofer SCS in Nürnberg. Der Professor für Digitale Fabrik und Materialflusssysteme an der TH Nürnberg sagt: „Für kleinere Unternehmen ist die Hürde recht groß, Smart Manufacturing einzuführen. Der Einsatz von Smart Manufacturing bedeutet nämlich Ansätze auf verschiedenen Ebenen. So muss die Prozesskette neu erfunden und implementiert werden. Das umfasst viele Facetten.“ Leichter sei der Einsatz von Künstlicher Intelligenz innerhalb von medizintechnischen Geräten zu realisieren. „Ich bin der Meinung, KI ist auch im Kleinen machbar“, so Gölzer. Damit hebt er auf eine zweite Sphäre des Smart Manufacturing ab: Die Vernetzung von medizinischen Geräten, um die Diagnostik – also letztlich die Produktion von Befunden – intelligent zu automatisieren. Wenn eine Anlage eine selbständige Entscheidung treffen kann, wie beispielsweise ein Computertomograph, der seine Bilder mit KI selbst auswertet, sei auch das smart. „Smart Manufacturing bedeutet, dass Bestandteile der Produktion oder von Systemen intelligent werden. Das bedeutet, sie sind in der Lage, eigene Entscheidungen zu treffen, ihre Prozesse zu optimieren und sich autonom zu verhalten“, erklärt Gölzer. Automatisierung „In der Industrie sind die Möglichkeiten weit fortgeschritten und Firmen wie Festo unterstützen die Kunden mit Automatisierungskonzepten, 8 meditronic-journal 1/2020

Aktuelles modularen und flexiblen Lösungen für (Labor)Analyse oder der Produktion von Wirkstoffen, menschlichen „Ersatzteilen“ oder medizinischen, individuellen Geräten und Verbrauchsmaterialien“, sagt Peter Jaschke, Leiter Business Development LifeTech bei Festo. Das Unternehmen liefert Komponenten und Subsysteme für die Automatisierung von Herstellungsprozessen bei Medizinproduktherstellern sowie für die Automatisierung von Abläufen innerhalb der Medizinprodukte selbst. „Smart Products von Festo sind vernetzt, tauschen Daten innerhalb einer Maschine/Anlage oder auf Wunsch auch über das Internet aus, können dezentral eigene Entscheidungen treffen und sind in Ansätzen darauf vorbereitet, mit Algorithmen der KI sich selbst zu verbessern, zu optimieren oder an neue Aufgaben anzupassen. 3D-Druck Weitgehende Einigkeit bei den verschiedenen Akteuren herrscht hinsichtlich der Fertigungstechnologien, die für einen raschen Einsatz von smarter Vernetzung prädestiniert sind: 3D-Druck. Auf der Basis der eigenen Product Lifecycle Management (PLM) Software hat Siemens für die Herstellung von Endoprothesen einen vollständig digitalisierten Prozess entwickelt. Mit Hilfe eines CT-Scans und von Kernspindaten entsteht ein virtuelles 3D-Modell des zu ersetzenden Gelenks. Der Chirurg plant dann webbasiert die passende Versorgung und entscheidet sich für entweder eine Standard-Endoprothese oder ein personalisiertes Implantat. Sind für den Eingriff gegebenenfalls spezielle, individuell anzufertigende Instrumente nötig, kann auch dies bei der OP-Planung berücksichtigt werden. In dem Fall, dass ein personalisiertes Implantat angefertigt werden muss, entstehen automatisch CAD-Daten, die wiederum für die CNC-Maschine aufbereitet werden. Parallel dazu kann der Materialbeschaffungsprozess starten, das Implantat wird in der Produktion eingeplant und die Maschinendaten rechtzeitig an die Maschine übergeben. Auch die Qualitätskontrolle wird im PLM-System regelgerecht dokumentiert. Die PLM-Software stellt dabei das Bindeglied zwischen Klinik und Hersteller dar: Alle Kommuniktions- und Datenflüsse werden zentral organisiert, die Produktionsdaten aufbereitet und in die Fertigung übergeben. Maßgeschneiderte Produkte über Nacht „Wir wollen zukünftig die Möglichkeit bieten, über Nacht maßgeschneiderte Orthesen und Prothesen zu erstellen“, erklärt Manuel Opitz, Geschäftsführer von Mecuris. Dazu hat das Unternehmen eine digitale „Werkstatt“, die Mecuris Solution Platform entwickelt. Für die Orthesenerstellung dient ein 3D-Scan als Ausgangspunkt und ersetzt den klassischen Gipsabdruck. Die Maße des Anwenders werden eingelesen und Fehlhaltungen entweder durch das System automatisch oder manuell durch den Orthopädietechniker korrigiert. Zusammen mit dem Patienten wählt dieser dann das Wunschdesign aus. Die Daten verschickt der Techniker im Anschluss an ein lokales, auf additive Fertigung spezialisiertes Druckzentrum, das das entsprechende Hilfsmittel präzise fertigt. Nach einer Qualitätskontrolle durch Mecuris bekommt der Orthopädietechniker die Schiene, die er anschließend final anpasst. Die Arbeitszeit, die ein Orthopädietechniker in die Erstellung einer Orthese in der digitalen Werkstatt investiert, wird im Vergleich zur traditionellen Herstellungsweise deutlich reduziert. „Der 3D-Druck ersetzt keinesfalls die physische Werkstatt, geschweige denn das Fachwissen der Orthopädietechniker. Aber in zwei bis drei Jahren wird er einen signifikanten Anteil in der Produktion ausmachen“, sagt Opitz. Die Kooperation eines mittelständischen Unternehmens mit der Technischen Hochschule Kaiserslautern zeigt anschaulich, dass Smart Manufacturing auch für den Medizintechnik-Mittelstand beeindruckende Chancen bietet. MedTech Summit Wie Smart Manufacturing die Medizintechnik-Entwicklung und Produktion voranbringen kann, ist auch Thema im MedTech Summit Congress & Partnering parallel zur MedtecLIVE. Der renommierte internationale Fachkongress ist 2020 für alle Messeteilnehmer zugänglich und ermöglicht einen zukunftsorientierten Austausch zwischen Forschung und Anwendung. ◄ Intelligente Kniebandage soll künftig bei Arthrose entlasten Mobile Sensoren messen die Bewegung des Kniegelenks. Die Messwerte bilden die Trainingsdaten für Algorithmen des maschinellen Lernens, um die Belastung des Kniegelenks schätzen zu können. (Foto: IfSS) Sportwissenschaftler, Mediziner, Informatiker und Industriepartner entwickeln einen mit Sensoren bestückten Prototyp, der mit selbstlernenden Algorithmen Belastungen einschätzen soll Die intelligente Kniebandage „Anthrokinemat“ soll Arthrose-Patientinnen und -Patienten künftig bei der richtigen Dosierung ihrer alltäglichen Bewegungen unterstützen. Dabei werden sämtliche relevanten Daten zur Belastung der Gelenke gesammelt und aufs Handy der Betroffenen übertragen. Die Grundlagen für die Entwicklung der Bandage haben in den vergangenen drei Jahren Sportwissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) mit Fördermitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) geschaffen. Partner sind die Universität Bremen sowie der Bandagen-Hersteller Bauerfeind und das Sensortechnikunternehmen ITP. In einem zweiten Forschungsprojekt soll nun ein Prototyp entwickelt werden. Maschinelles Lernen: Algorithmen trainieren mit Bewegungsdaten Als größte Herausforderung bei der bisherigen Entwicklung der Bandage bezeichnet Professor Thorsten Stein, Leiter des BioMotion Centers am IfSS, die Suche nach einem passenden Algorithmus zum Quantifizieren der Kniebelastung. „Die Sensoren können lediglich Bewegung messen, nicht die Belastung an sich. Bei der Arthrose dürfen die Gelenke aber nicht allzu stark belastet werden – und deshalb müssen wir die Kräfte im Innern des Knies möglichst genau einschätzen können“, betont Stein. Zur Lösung dieses Problems sind Algorithmen des Maschinellen Lernens – künstliche neuronale Netze – im Einsatz. Dabei wird ein Algorithmus mit Bewegungsdaten trainiert: Der Algorithmus lernt im Laufe des Trainingsprozesses automatisch die mit einer Bewegung einhergehenden Kräfte im Knie zu schätzen. Teile dieser Forschungsergebnisse haben die Arbeitsgruppen von Sell und Stein bereits in der Fachzeitschrift Sensors publiziert. Karlsruher Institut für Technologie (KIT) www.kit.edu meditronic-journal 1/2020 9