Aktenzeichen | 34589/01 |
Abschlussbericht: | |
Projektträger: | Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin
FB 2 - Ingenieurwissenschaften II
Wilhelminenhofstr. 75 A 12459 Berlin weitere Projekte aus der Umgebung |
Telefon: | 03050194393 |
Internet: | https://www.htw-berlin.de |
Bundesland: | Berlin |
Beschreibung: | 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. |
Förderzeitraum: | 17.05.2018 - 31.12.2020 (2 Jahre und 7 Monate) |
Fördersumme: | 122.272,00 |
Förderbereich: | 01 |
Stichworte: | EDV |
Publikationen: |