IMPROVE: Innovative Modeling Approaches for Production Systems to Raise Validatable Efficiency

Die Komplexität der Produktionsanlagen in der verarbeitenden Industrie steigt durch erhöhte Produktvarianten, Produktkomplexität und die Nachfrage nach höherer Effizienz. Darum müssen Productionssysteme in der Lage sein, sich schnell zu entwickeln und optimal arbeiten. Dadurch enstehen Herausforderungen für große Industriefirmen und ernsthafte Probleme für KMUs, welche nicht das notwendige Expertenwissen und Ressourcen besitzen um neue technische Möglichkeiten auszuschöpfen.

Das IMPROVE Forschungs- und Innovationsproject entwickelt Lösungen für Mensch-Maschine Schnittstellen, welche standardisiert, kommerzialisiert, verfügbar und anwendbar für europäische KMUs sind, indem Probleme bei der Unterstüzung des Benutzers durch Selbstdiagnose und Selbstoptimierung angegangen werden.

Anstatt menschlichem Expertenwissen zur Formulierung von benötigtem Wissen werden Selbstdiagnose und Optimierung der Produktionsanlagen durch innovative, datenbasierte Verfahren der Informationstechnik, welche eine synchrone und integrierte Datenaufnahme aller Sensoren des Produktionssystems unterstützen, realisiert.
Durch Anwendung von Konzepten aus dem bereich "Big Data", werden die Daten gründlich analysiert um Modelle, die das Systemverhalten beschreiben, zu lernen. Dies erweitert die Möglichkeiten der manuellen Modellierung und ermöglicht es komplexe, große und verteilte Produktionsanlagen in Echtzeit zu analysieren und in einer virtuellen Fabrik zusammenzufassen.