AREA 4.2 – Kognitive Produktionssysteme

Motivation

Cognitive Production Systems (Area 4.2) and Cognitive Products (Area 4.1) repräsentieren jene Forschungsbereiche von Pro²Future, in denen die anwendungsgetriebene Integration stattfindet. In diesen beiden Areas werden die Forschungsergebnisse der Areas 1 bis 3 konsolidiert und in Form integrierter Lösungen in Industrie und Wirtschaft transferiert. Die Area 4.2 hat sowohl kontinuierliche Produktionsprozesse in der Kunststoffverarbeitung (am Standort Linz) als auch die Stückfertigung für Fertigungs- und Montageprozesse (am Standort Graz) im Fokus. Ein zentrales Element im Verständnis von Pro2Future von Kognitiven Produktionssystemen sind deren Beitrag zur Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz.

Portfolio

Kognitive kontinuierliche Produktionsprozesse in der Kunststoffverarbeitung


Unsere gegenwärtigen Forschungsaktivitäten im Bereich der kontinuierlichen Produktion widmen sich der Entwicklung von Strategien zur Selbst-Optimierung kunststoffverarbeitender Anlagen. Dabei werden z.B. durch die Entwicklung von Vorhersagemodellen und Qualitätsforecasts neue Einsatz- und Leistungsmöglichkeiten erschlossen. Um das zukünftige Verhalten einer Polymerextrusions- und –compounding-Anlage vorhersagen zu können, kommen Steuerungstechnologien zum Einsatz, die auf neuesten Vorhersagemodellen und hochdimensionalen Daten beruhen. Anhand der verfügbaren Daten können Steuerungsalgorithmen entwickelt werden, die in Prozessmodelle zur Vorhersage des zukünftigen Verhaltens der Polymerextrusions- und –compounding-Anlage implementiert werden. Um nur einen Vorteil zu nennen, kann dadurch die notwendige Zeit für einen Produktwechsel verkürzt werden. Damit ist eine höhere Fertigungseffizienz erzielbar.

Kognitive Stückfertigung für Fertigungs- und Montageprozesse

Die diskrete Fertigung ist immer mehr durch eine hohe Vielfalt an zu erzeugenden Produkten und Produktvariationen gekennzeichnet. Pro²Future’s Ansatz der kognitiven Stückfertigung zielt auf eine „Adaptive Smarte Produktion“ ab. Das bedeutet, dass Pro²Future eine Reihe kognitiver Module erarbeitet, mit deren Hilfe die Produktionssysteme intelligent und selbst-anpassungsfähig gemacht werden, z.B. durch neue Haltevorrichtungen, die sich selbst aufgrund der Erfordernisse der geänderten Produkte neu konfigurieren können. Die Herausforderungen dabei sind einzigartige Mensch-Maschine-Interfaces und kollaborative Roboter, die mehr und mehr Standard in der Automation werden. Gleichzeitig werden auch Antworten gegeben, wie eine derartige Umsetzung bei Klein- und Mittelunternehmen stattfinden kann. Die zentralen PartnerInnen der Area 4.2 sind zum einen an Änderungen ihrer Produkte (z.B. Prüfstände, Elektrofahrzeuge) interessiert, indem sie um kognitive Fertigkeiten ergänzt werden. Durch die Anwendung hoch performanter Datenanalytik können zudem ihre spezifischen Produktions- und Serviceportfolios optimiert werden.

Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz in der Produktion

Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz ist seit der Gründung 2017 tief in der DNA von Pro²Future verankert. Forschungsergebnisse aus den Areas 1 bis 3 werden genutzt, um Produktionsprozesse energie- und materialeffizienter zu gestalten und zu optimieren. Der ganzheitlich gedachte Ansatz von Pro²Future bezieht jedoch den Faktor Mensch in allen Bereichen mit ein: Dies beginnt in der Produktentstehung über die Produktnutzung bis hin zum zweiten Lifecycle. Menschen spielen hier die zentrale Rolle, um die grüne Transformation zu schaffen. Unser Ziel ist es daher, in allen Bereichen den jeweiligen Menschen Methoden und Werkzeuge zur Hand zu geben, um ein Bewusstsein für ihr Handeln zu schaffen. So wurde beispielsweise ein Werkzeug entwickelt, welches es erlaubt, Produkte in der Stückfertigung bereits in der Konstruktionsphase auf ihre Nachhaltigkeit hin zu optimieren. Für die Polymerextrusion und -compounding wurde ein weltweit einzigartiges Messverfahren entwickelt, welches die Messung bisher nicht zugänglicher Parameter erlaubt, und den Prozess damit auf ihre Effizienz und Energiebedarf hin zu optimieren.

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Wissenschaftspartner