Künstliche Intelligenz in der Automatisierung

Uni PrOpA: Entwicklung eines universellen Prozessoptimierungsassistenten für den produzierenden Mittelstand als selbstlernendes Expertensystem

Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
01.08.2015 bis 31.01.2017

Ein zentrales Kernelement der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) ist eine weitreichende Modularisierung und Wandelbarkeit von Produktionssystemen mit dem Ziel der Losgröße 1. Damit soll es möglich werden, Produktionssysteme schnell auf neue Produkte und Produktvarianten umzustellen und eine vollautomatisierte Fertigung sehr individueller Produkte zu realisieren. Eine zentrale Herausforderung dabei ist es, die Produktionssysteme nach dem Umbau effizient zu parametrisieren und zu optimieren, um geforderte Zielfunktionen wie Ressourcenverbrauch (z.B. Energie), Maschinentakt / Durchsatz (produzierte Einheiten pro Stunde) und Qualität (Oberflächenrauheit) zu erreichen. Das Projekt "Uni PrOpA" entwickelt daher eine Lösung zur automatischen Optimierung solcher Parameter und adressiert damit eine der Herausforderung der fertigenden Industrie.

In einer modularen, flexiblen Produktion ändern sich die physikalischen Eigenschaften des zu produzierenden Produktes mit jeder neuen Produktvariante. Die Zielfunktionen der Optimierung können sich nach verschiedenen Situationen auch ändern. Um eine optimierte Produktion zu ermöglichen sollen diese beschriebenen Probleme in diesem Projekt untersucht und gelöst werden.

Das Projekt wird gefördert durch:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Projektträger: Projektträger Jülich
Förderkennzeichen: ZF4036802KM5
Projektbeteiligte / Ansprechpartner: Dr.-Ing. Peng Li
Projektmitarbeitende: Dr.-Ing. Peng Li
Gefördert durch
Projektträger