Projekt 34589/01

Entwicklung einer neuen Methode zur Ressourceneinsparung durch prozessorientiertes, digitales Stoffstrommanagement in produzierenden mittelständischen Unternehmen

Projektdurchführung

Hochschule für Technik Stuttgart FB 2 - Ingenieurwissenschaften II
Wilhelminenhofstr. 75 A
12459 Berlin

Zielsetzung und Anlass des Vorhabens

Ziel des Projektes Nova bestand in der Optimierung der Anlagen hinsichtlich des Ressourcenverbrauchs
und des Abfallaufkommens. Dafür wurden die Maschinendaten erfasst sowie analysiert, um
Optimierungspotenziale der Stoff- und Energieströme aufzudecken und Verbesserungen bezüglich Materialien, Abfall und Energie umzusetzen. Besonderer Fokus dabei lag in der Minderung des CO2-
Ausstoßes. Zur Erfassung der notwendigen Maschinendaten entwickelte die HTW geeignete Schnittstellen
für den Datenimport.
Eine weitere Problemstellung, welche im Projekt bearbeitet wurde, ist die Analyse der Fertigungsprozesse,
welche sich durch starke Nichtlinearitäten und zeitinvariantes Verhalten auszeichnen mit
Big Data-Verfahren und selbstlernenden Steuerungen. Dafür ist maschinelles Lernen dann geeignet,
wenn ausreichend Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Aufgrund des hohen Materialdurchsatzes bei
der Fertigung der Kunststoffteile bei NOVAPAX und anderen KMU im Kunststoffsektor wurden die Voraussetzungen für die Entwicklung geeigneter Lernverfahren erfüllt. Dabei wurden die Daten nicht nur
offline, sondern bereits im laufenden Betrieb trainiert. Daneben sollten auch indirekte Faktoren (z.B. War-tungsintervalle, mechanische Störungen) berücksichtigt werden. Als Antwort auf die zunehmende Bedeutung
der heutigen Informationstechnologien in industriellen Produktionsprozessen strebte das Projekt
an, diese Technologien zur nachhaltigen Digitalisierung einzusetzen, um die Umweltauswirkungen der
Industrie zu verringern und die Effizienz zu erhöhen.