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Schlagwort: Industrie 4.0
Fördermaßnahme: Industrie 4.0 - Forschung auf den betrieblichen Hallenboden
Forschungsziel: Die Zielsetzung des Forschungsprojekts IQ40 ist die Entwicklung eines Konzepts zur Identifikation und Erfassung qualitätsrelevanter Daten sowie deren intelligente Filterung. Es sollen Verfahren zur Auswahl und zur Synthese von Daten erarbeitet werden, die sowohl eine interne als auch externe Informationsbereitstellung ermöglichen.
Prof. Mischa Seiter +49 711 6203268-8874
mischa.seiter@ipri-institute.com
Dipl.-Ing. Thomas Rosenbusch
+49 721 608-25273
thomas.rosenbusch@kit.edu
Problemstellung
Industrie 4.0 führt durch den zunehmenden Einsatz von Sensorik in den Produktionsprozessen zur Erfassung unterschiedlichster Produktionsdaten. Bisherige Qualitätsmanagementsysteme können diese Daten nur unzureichend nutzen. Hier besteht enormes Entwicklungspotenzial bspw. in der Früherkennung von Werkzeugverschleiß und der frühzeitigen Einleitung von Reaktionsmaßnahmen. Dadurch könnten erhebliche Qualitätsverbesserungen erzielt werden. Es bedarf hierfür einer Qualitätsregelung, die nicht wie bisher nur unternehmensintern definiert wird, sondern eine Integration externer Akteure, etwa von Lieferanten, erlaubt.
Projektziel
Die Zielsetzung des Forschungsprojekts IQ40 ist die Entwicklung eines Konzepts zur Identifikation und Erfassung qualitätsrelevanter Daten sowie deren intelligente Filterung. Es sollen Verfahren zur Auswahl und zur Synthese von Daten erarbeitet werden, die sowohl eine interne als auch externe Informationsbereitstellung ermöglichen.
Vorgehensweise
Zunächst ist eine Bestandsaufnahme und Erweiterung der vorhandenen Sensorik bei den Anwendern erforderlich. Möglichkeiten zur Identifikation und Erfassung relevanter Daten, wie Schwingungen, Temperatur und Energieverbrauch, werden erarbeitet. Darauf aufbauend werden intelligente Auswahl- und Synthesealgorithmen entwickelt, um die Datenmenge auf die wesentlichen Messgrößen zu reduzieren. Das im Rahmen des Projektes entwickelte Regelwerk ermöglicht eine automatisierte Kategorisierung und Analyse der Daten. Auf Basis der Analyseergebnisse können Entscheidungen dezentral getroffen und auf qualitätsrelevante Einflüsse unmittelbar reagiert werden, etwa durch Einflussnahme auf Maschineneinstellungen oder die Bestellung von Verschleißteilen. Zudem lernt das Regelwerk aus der Wirksamkeit der in der Vergangenheit eingeleiteten Reaktionsmaßnahmen oder aus eingetretenen Störungen. Auf dieser Grundlage kann sich das Regelwerk autonom verbessern und unter Einwirken verantwortlicher Mitarbeiter weiterentwickeln.
Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Unternehmen sind zukünftig in der Lage, mittels Sensortechnik, Kennwertbildung und Regelwerk qualitätsrelevante Daten automatisiert zu generieren und zu analysieren. Dadurch können Störungen frühzeitig erkannt und Maßnahmen eingeleitet werden. Stillstandzeiten, Nacharbeit und Ausschuss können maßgeblich reduziert werden. Gleichzeitig steigt die Produktqualität. Maschinenhersteller können dadurch neue Dienstleistungen, wie Ausfallvorhersage oder vorbeugende Instandhaltung, für die Maschinenanwender anbieten. Die ermittelten Daten können darüber hinaus in die Verbesserung existierender oder die Entwicklung neuer Maschinengenerationen einfließen.
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