Übersicht

Der Forschungsverbund zielt darauf ab, selbstadaptive Regelungssysteme für Maschinen, Anlagen und Prozessketten zu entwickeln und umzusetzen, welche aus vergangenen Prozessschritten lernen können, um sich an zukünftige Erfordernisse des Prozesses besser anpassen zu können. Dadurch wird nicht nur eine höhere Bauteilqualität (Erreichen engerer Toleranzen), sondern auch eine erhöhte Robustheit bei höherer Ressourceneffizienz des Prozesses erreicht. Hinsichtlich der Robustheit sollen die Regelungskonzepte v.a. den Einsatz von recycelten Materialen erlauben, die oft größere Schwankungen der Materialeigenschaften aufweisen.

Wo fest programmierte Steuerungen ohne Anpassung an die Prozesse oft keine reproduzierbaren Ergebnisse im geforderten Rahmen liefern können, sollen robust, und selbstadaptiv geregelte Prozesse entstehen, die eingangsseitige Materialschwankungen aktiv kompensieren, um ausgangsseitig konstante Qualität sicherzustellen. In Bezug auf das Thema der Ressourceneffizienz sollen Konzepte erforscht werden, welche die Freiheitsgrade in der Prozessführung voll ausnutzen, um möglichst ressourcensparend und emissionsarm zu prozessieren. Eine lernfähige Prozessregelung sieht beispielsweise den kommenden Energiebedarf voraus, nutzt je nach Verfügbarkeit erneuerbare Energien und passt den Energiemix und dessen zeitliche Abfolge geeignet an. Durch beide aufgegriffenen Aspekte – Robustheit und Ressourceneffizienz – sollen Ansätze für eine ökonomische wie auch ökologische Optimierung der Produktion im Sinne nachhaltiger Prozessketten anhand einer konkreten Referenzprozesskette erforscht und umgesetzt werden. 

Für die selbstadaptiven Regelungssysteme werden im Projekt grundlegenden Konzepte zur prozessspezifischen Sensorik- und Zustandsüberwachung sowie zur datenbasierten Modellierung, Regelung und Optimierung von Fertigungsprozessen erforscht. Um diese Konzepte selbstadaptiv bzw. lernend zu gestalten, sollen aktuelle Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, angepasst und weiterentwickelt werden. Die untersuchten Prozesse müssen außerdem so angepasst und vernetzt werden, dass eine Regelung anhand der Echtzeit-Prozessinformationen möglich ist. 

Um die Verwertbarkeit der Forschung über den Verbund hinaus sicher zu stellen, soll die Vorgehensweise zur Bildung solcher intelligenten Fertigungsprozesse anhand von dezidierten Einzelprozessen analysieret werden. Die konkrete prozesstechnische Umsetzung erfolgt an den Prozessen der Vliesherstellung, der Vliesumformung, des Spritzgusses, eines Infusionsprozesses und eines hybriden Fügeprozesses mittels Ultraschallschweißen sowie deren Verkettung mit prozessübergreifender Regelung. Die Prozesse bilden dabei eine logische Prozesskette, die auch in einer realen Fertigungsline so vorgefunden werden kann. Die Komplexität der Prozesse und damit Anforderungen an Sensorik, Modellierung und Regelung sollen über die Laufzeit des Projekts progressiv gestaltet werden. Ausgangspunkt sind zunächst die beteiligten Einzelprozesse, die zu selbstadaptivem Verhalten befähigt werden, um diese im Weiteren mit generischen Schnittstellen auszustatten und darüber schließlich prozessübergreifend zu vernetzen und schließlich ein allgemeines Vorgehensmodell entwickelt werden. 

Dazu ist es notwendig, interdisziplinäre Experten aus der Prozesstechnik und den Werkstoffwissenschaften mit Experten der KI und der Regelungstechnik zusammenzubringen. Weiterhin ist die Kooperation von Forschenden an Forschungseinrichtungen und Anwendenden in Unternehmen zielführend. Am Standort Augsburg soll die Infrastruktur des neu entstandenen KI-Produktionsnetzwerkes mit der Innovationskraft einer neuen Technischen Universität am Standort Nürnberg verbunden werden. 

Sie möchten im Forschungsverbund mitwirken? Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung als wissenschaftliche Mitarbeiterin/ wissenschaftlicher Mitarbeiter! 

Förderung

  Bayerische Forschungsstiftung

Partner

• Universität Augsburg
  • Institut für Software & Systems Engineering
  • Lehrstuhl für Faserverbundkunststofftechnologie
  • Lehrstuhl für Hybride Werkstoffe
  • Lehrstuhl für Regelungstechnik
  • Professur für Mechanical Engineering
• Department of Engineering, Technische Universität Nürnberg
• Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik (IGCV)
• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt ZLP Augsburg
• KraussMaffei Technologies GmbH 
• MAGMA Gießereitechnologie GmbH
• Vallen Systeme GmbH
• Soffico GmbH
• BCMtec GmbH
• SGL Technologies GmbH
• Bolle & Cords Elektrotechnik GmbH