Prozessorientiertes Stoffstrommanagement in KMU (NOVA)

Um den Prozess der Abfall-/Ausschussminimierung sowie Energieeinsparung überwachen und letztlich optimieren zu können, soll in Anlehnung an Industrie 4.0 eine automatisierte Maschinendatenerfassung auf Basis drahtloser Datenübertragung mit einer selbstlernenden Steuerung prototypisch umgesetzt werden. Des Weiteren sollen die Maschinendaten anhand von Messzählern zusätzlich bereichsbezogen verifiziert werden können. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht darin, mit modernen Verfahren der Informatik industrielle komplexe Prozesse abzubilden und durch Algorithmen mittels maschinellem Lernen zu optimieren, um wesentliche Ressourceneinsparungen für die gesamte Fertigung zu erreichen.

In diesem Projekt wird die HTW Berlin bei der Datenverarbeitung, Analyse, Berechnung und Visualisierung unterstützen und intelligente Algorithmen für Optimierungsmaßnahmen zur Ressourcennutzung (Abfall, Ausschuss, Energie) sowie zur Prozessoptimierung ableiten und gemeinsam mit Novapax umsetzen. Zentrale Idee ist die Kombination aus flexibler Datenerfassung, Validierung und Visualisierung vor Ort mit der Weiterverarbeitungs­möglichkeit auf dem Arbeitsplatzrechner in anspruchsvolleren Werkzeugen. Durch die konsequente Verknüpfung von Erfassung und Visualisierung werden das Systemverständnis erhöht und weitere Potentiale aufgedeckt.

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