 |
IPM Individual Predictive Maintenance Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Toolbox zur Überwachung von Sensordaten für eine individuelle prädiktive Instandhaltung von Dieselmotoren für Schienenfahrzeuge. Motivation: Derzeit werden Instandhaltungsmaßnahmen reaktiv oder in periodischen Intervallen präventiv durchgeführt. Dieses Vorgehen ist jedoch mit hohen Kosten verbunden, da im Schadensfall meist Folgeschäden auftreten. Zudem führen die ausgefallenen Züge nicht nur zu Verspätungen der darin transportierten Personen und Güter, sondern blockieren auch die Bahnstrecke für weitere Transporte und die damit zusammenhängende Logistikkette. Allerdings ergeben sich durch das vorsorgliche Austauschen der Komponenten relativ hohe Instandhaltungskosten, da diese noch für einen längeren Zeitraum hätten genutzt werden können. Methodik: Durch eine Instandhaltung im Bedarfsfall (kurz vor Störereignis) können die Instandhaltungskosten minimiert werden, ohne das Risiko eines Zugausfalls signifikant zu erhöhen. Unter Anwendung künstlicher Intelligenz sollen frühzeitig auszutauschende Motorkomponenten identifiziert und damit eine ressourceneffiziente Instandhaltungsplanung ermöglicht werden. Ansprechpartner: H. Engbers   R. Merkel Förderung durch: BAB Bremer Aufbau-Bank GmbH Laufzeit: 01.02.2019 - 31.07.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
|
|
EILa Erforschung des Einflusses der Industrie 4.0 auf die Layoutplanung von Fabriken Die Digitalisierung der Industrie schreitet voran. Mit ihr werden neue Technologien eingeführt, um vor allem die produktiven Prozesse effizienter zu gestalten. Jedoch versprechen die digitalen Daten, welche durch die cyber-physischen Systeme erzeugt und verarbeitet werden, auch Potenziale für angrenzende Bereiche, wie die Planung bzw. die Restrukturierung von Fabriken. So entfaltet die als Industrie 4.0 betitelte aktuelle Entwicklung auch ihren Einfluss auf die Fabrikplanung und es werden neue Methoden zur zeitgemäßen Fabrikplanung benötigt. In diesem Vorhaben werden anhand einer theoretischen Literaturaufarbeitung sowie einer empirischen Untersuchung die Potentiale der Digitalisierung für die Fabrikplanung herausgearbeitet und aufgezeigt werden. Das Ergebnis soll Unternehmen als methodischer Leitfaden zur zukunftweisenden Layoutplanung von Fabriken im Rahmen der digitalisierten Fertigung dienen und weiteren Forschungsbedarf zur Entwicklung wandlungsfähiger Fabriken aufzeigen. Ansprechpartner: M. Teucke H. Engbers Förderung durch: Bremer Landesprogramm Laufzeit: 20.11.2018 - 31.10.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
|
|
OBELiSK Intelligentes Outdoor Beleuchtungskonzept in einem Hafenumfeld Das Ziel des Forschungsprojekts OBELiSK - Intelligentes Outdoor Beleuchtungskonzept in einem Hafenumfeld ist es, mittels Algorithmen Bewegungsmuster bzw. Bewegungsprognosen aus operativen Daten und DGPS-Koordinaten der Hafenumschlagsgeräte bzw. über Smartphones abzuleiten und so eine intelligente Beleuchtung eines Terminals über das Dimmen von LEDs zu ermöglichen. Zudem müssen bestimmte Flächen über ein zentrales Steuerungssystem bei Sonderereignissen beleuchtet werden können. Das Konsortium schätzt, dass Einsparungspotentiale von ca. 20% des derzeitigen Energieverbrauchs durch die Beleuchtung realisiert werden können. Ansprechpartner: S. Oelker M. Trapp L. Steinbacher Förderung durch: BMVI Laufzeit: 01.09.2018 - 31.08.2021 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
VirtuOS Multi-kriterielle Optimierung der Position und Konfiguration von 3D-Sensoren durch Virtual Reality für flexible Automatisierungslösungen in der Logistik Die Entwicklung flexibler Handhabungsroboter und autonomer Fahrzeuge für logistische Prozesse ist aufgrund heterogener Objekte, variablen Umgebungsbedingungen und komplexen Eigenschaften der 3D-Sensorik eine große Herausforderung und mit hohen finanziellen Risiken verbunden. Im Projekt VirtuOS wird ein online frei verfügbares Werkzeug entwickelt, mit dem Anwendungsszenarien im virtuellen Raum frei konfiguriert und 3D-Sensordaten realitätsnah simuliert werden können. Die Zielsetzung des Projekts ist die Entwicklung und Integration einer multi-kriteriellen Optimierung, die abhängig von unterschiedlichen Optimierungskriterien anwendungsspezifisch optimale Sensorkonfigurationen liefert. KMUs wie Automatisierungsunternehmen, Systemintegratoren sowie Anbieter von Sensorik und Bildverarbeitungslösungen können somit bei der Auswahl und Konfiguration der Sensorik für neue Arbeitsstationen bzw. Roboter unterstützt werden. Ansprechpartner: A. Börold Förderung durch: AiF Laufzeit: 01.06.2018 - 31.05.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
ReaLCoE Robuste, zuverlässige und große 12+MW Offshore Windenergieanlage der nächsten Generation für saubere, günstige und wettbewerbsfähige Energie Die Offshore Windenergie ist eine Schlüsseltechnologie für die Erzeugung von regenerativen Energien. Aufgrund ihrer relativ hohen Kosten, unter anderem durch komplexere Installations- und Wartungsprozesse, sind Offshore Windenergieanlagen (OWEA) bislang jedoch nur bedingt wettbewerbsfähig und maßgeblich von Subventionen abhängig. ReaLCoE setzt an diesem Punkt an und versucht durch verschiedene Maßnahmen die Stromgestehungskosten (LCoE) entlang der gesamten Wertschöpfungskette der OWEA von derzeit 117/MWh auf 35/MWh zu senken. Um eine Senkung der LCoE in dieser Größenordnung zu realisieren, erarbeitet und implementiert das BIBA u.a. ein Konzept für die Digitalisierung der OWEA entlang ihres kompletten Lebenszyklus. Hauptaugenmerk liegt dabei einerseits auf einer Industrie 4.0 Einbindung der OWEA durch einen digitalen Zwilling und das Internet der Dinge (IoT). Neben einem verbesserten Informationsaustausch sollen mittels der dadurch geschaffenen Dateninfrastruktur auch intelligente Strategien und Instrumentarien für eine vorausschauende Wartung eingeführt werden. Außerdem werden optimierte Installations- und Logistikprozesse während der Errichtungsphase der OWEA konzipiert, die auf eine Kostenreduktion in der Errichtungsphase abzielen. Validiert werden die erarbeiteten Konzepte anhand eines 12+MW Turbinen-Prototyps sowie durch Start einer ersten Vorserie von 4-6 OWEAs. Ansprechpartner: M. Stietencron S. Oelker A. Ait Alla J. Uhlenkamp M. Kreutz A. Sander Förderung durch: H2020 Laufzeit: 01.05.2018 - 31.10.2021 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (realcoe.eu) |
|
|
RETROFIT Recyclingfähige Transportbox für Lebensmittel Der Direktvertrieb bietet vielen kleinen und mittelständische Unternehmen eine gute Möglichkeit, hochwertige Lebensmittelprodukte mittels Kühlversand direkt an den Kunden zu liefern. Dabei hat der Einsatz von EPS-Verpackungen, wie z.B. Styropor©, jedoch einen stark negativen Einfluss auf die Ökobilanz der einzelnen Produkte und es verbleibt viel Abfall beim Kunden. Das Ziel dieser Machbarkeitsstudie ist die Entwicklung einer Isolierbox aus nachwachsenden Rohstoffen, die recyclingfähig ist und somit ein neues Produkt für die Bioökonomie darstellt. Ansprechpartner: M. Lütjen Förderung durch: BMBF Laufzeit: 01.04.2018 - 31.03.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
CooPick Kollaborative Roboter-Roboter-Mensch-Interaktion beim Fruchtauflegen Je nach Flexibilitäts- und Kapazitätsbedarf erfolgt das Auflegen von Früchten auf Förderbänder bislang entweder komplett manuell oder in großen Anlagen vollautomatisiert. Dem Prozess angegliedert erfolgt eine Qualitätskontrolle und eine abschließende Verpackung. Vor diesem Hintergrund lassen sich große Rationalisierungspotenziale für mittlere Flexibilitäts- und Kapazitätsbedarfe durch Teilautomatisierung erkennen. Das Ziel des Projektvorhabens ist die Entwicklung eines kollaborativen Fruchtauflegesystems, welches sowohl hinsichtlich des Mitarbeiter- als auch des Robotereinsatzes frei skalierbar ist und bei der automatisierten Handhabung, Qualitätskontrolle und Verpackung unterstützen kann. Dabei soll das System universell einsetzbar sein und sich je nach Saison schnell auf verschiedene Fruchtsorten anpassen lassen. Wesentliches Merkmal ist eine intuitive Arbeitsorganisation zwischen Mensch und Roboter. Ansprechpartner: A. Rohde M. Lütjen J. Arango Castellanos Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
Mittelstand 4.0 - Kompetenzzentrum Bremen Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Bremen bietet u. a. kleinen und mittleren Unternehmen in der Region Bremen und umzu Unterstützung bei der Steigerung ihrer Digitalisierungskompetenzen. Insbesondere Fach- und Führungskräften in den Innovationsclustern Maritime Wirtschaft und Logistik, Windenergie, Luft- und Raumfahrt, Automobilwirtschaft sowie Nahrungs- und Genussmittelwirtschaft sollen für die Digitalisierung sensibilisiert, qualifiziert und zu "Digitalen Botschaftern" ausgebildet werden. Ansprechpartner: M. Teucke C. Gorldt A. Heuermann M. Knak J. Gerberding Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (https://kompetenzzentrum-bremen.digital/) |
 |
InspectionCopter Entwicklung einer Drohne mit Anhaftungsvorrichtung zur Inspektion von Windkraftanlagen Die Rotorblattinspektion von Windenergieanlagen ist für die Servicetechniker bei Nabenhöhen von bis zu 160 m und Blattlängen bis zu 88 m eine Herausforderung. Um sie künftig zu unterstützen, wird im Rahmen des Projekts eine Drohne zur automatischen Inspektion der Rotorblattoberfläche entwickelt. Das zu inspizierende Rotorblatt wird automatisch abgeflogen und mittels optischer Messverfahren und maschinellem Lernen auf Oberflächendefekte untersucht. Eine Anhaftungsvorrichtung erlaubt es der Drohne außerdem Kontakt mit dem Rotorblatt herzustellen, um die Blitzschutzvorrichtung zu prüfen. Ansprechpartner: B. Staar D. Denhof Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.01.2018 - 31.12.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
PiB Prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen Windenergieanlagen (WEA) und die Rotorblätter sind nicht nur besonderen strukturellen Belastungen ausgesetzt, sondern mitunter auch extremen Umwelteinflüssen. Je nach Standort der Anlage besteht insbesondere bei tieferen Temperaturen und hoher Luftfeuchtigkeit an der Nasenkante der Rotorblätter die Gefahr der Eisbildung. Im Rahmen des Vorhabens PiB soll eine prädiktive intelligente Betriebsführung zur Verringerung des Vereisungsrisikos von Windenergieanlagen und damit ein neues Konzept für ein Anti-Icing System erforscht werden. Dabei sollen, nicht nur wie bisher die aktuelle Anlagensituation berücksichtigt werden, sondern ein neuartiger umfassender Ansatz auf der Basis von Data Mining und Data Analytics genutzt werden. In dieses Konzept fließen neben den aktuellen SCADA-Daten auch historische Daten, meteorologische Daten sowie Lebenszyklusdaten (bisherige Betriebs-/Fertigungs-, Reparatur- und Zustandsinformationen) ein. Zusätzlich ist das zu innovative System nicht auf eine Anlage oder einen Windpark beschränkt, sondern soll insbesondere die Vernetzung mit weiteren Windparks ermöglichen. Durch die dadurch zusätzlich verfügbaren Daten und Informationen soll ein umfassendes Bild über das individuelle Vereisungsrisiko jeder betrachteten Anlage erarbeitet werden. Ansprechpartner: S. Oelker A. Ait Alla J. Ohlendorf M. Kreutz Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.12.2017 - 01.11.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
LoRaLight Entwicklung eines hochflexiblen Kommissioniersystems Die Kommissionierung ist ein Kernprozess der intralogistischen Aufgaben und verfolgt das Ziel der Zusammenstellung von Lieferungen gemäß Kundenauftrag; die Lieferungen sind somit Teilmengen des Gesamtsortiments. Die Installation komplexer und kabelgebundener Infrastruktursysteme, die den Einsatz effizienter Kommissionierverfahren unterstützen, ist teuer und zudem schlecht an eine sich ändernde Lagerinfrastruktur anpassbar Ein zusätzliches Problem im Bereich der Qualitätssicherung des Kommissionierprozesses liegt in der Überwachung der korrekten Aufnahme- und Ablagevorgänge (Picks). Dies gilt vor allem bei der Kommissionierung aus nicht-sortenreinen Fächern sowie bei der zeitgleichen Bearbeitung mehrerer Aufträge, bei der eine Ablage in auftragsspezifische Behälter auf dem Kommissionierwagen erfolgt. Im Projektvorhaben soll diese Lücke geschlossen werden, indem ein Kommissioniersystem entwickelt wird, das einfach und günstig in eine bestehende Lagerinfrastruktur integriert werden kann sowie eine hohe Anpassungsflexibilität beibehält und die Sicherung eines hohen Qualitätsstandards ermöglicht. Der Instandhaltungsaufwand soll zudem deutlich geringer sein als bei herkömmlichen, kabellosen Systemen. Das zu entwickelnde System stellt eine gewollte Abkehr vom Entwicklungstrend der durchgehenden Automatisierung von Lagern und Kommissionierprozessen dar. Ansprechpartner: A. Rohde M. Lütjen M. Trapp Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.11.2017 - 31.10.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
KlimAR Augmented Reality-basiertes Assistenzsystem zur Instandhaltung von komplexer Heizungs-, Klima- und Kältetechnik Im Zuge der stabilen Entwicklung der deutschen Baukonjunktur verzeichnet die Branche der Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnik ein stetiges Beschäftigungswachstum. Neben einem zunehmenden Fachkräftemangel entstehen durch die zunehmende Vernetzung der Arbeitswelt neue Herausforderungen an das technische Fachpersonal. Daraus erwächst der Bedarf, jeglichen an einem Arbeitsprozess beteiligten Mitarbeitern, alle benötigten Informationen zur Durchführung einer Arbeitsaufgabe in Echtzeit bereitzustellen. Ziel des KlimAR-Assistenzsystems ist die Unterstützung der Servicetechniker im Arbeitsablauf bei der Instandhaltung von komplexer Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnik. Durch den Einsatz einer Datenbrille soll die Aufbereitung und Bereitstellung von technischer Dokumentation im Arbeitsprozess, eine Orientierung und Arbeitsunterstützung mit Hilfe virtueller Zusatzinformationen sowie eine Anpassung der genutzten Dokumente mittels Interaktion mit den eingeblendeten Inhalten ermöglicht werden. Hierdurch sollen vorrangig bisher auftretende Suchaufwände im Instandhaltungsprozess deutlich reduziert und Dokumentationsaufgaben unterstützt werden. Ansprechpartner: T. Beinke M. Quandt Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.10.2017 - 30.09.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.klimar.biba.uni-bremen.de/) |
 |
F.I.T. Gaerautomat Entwicklung eines Gärvollautomaten mit automatischer Ermittlung des Gärzustandes In der industriellen Backwarenproduktion wird für die Bestimmung des optimalen Gärzustandes durch Backexperten viel Zeit aufgewendet. Eine Erreichung des optimalen Gärzustandes rein über die Gärzeit und die Sicherstellung der Einhaltung der maschinenseitigen Gär- und Kühlparameter ist somit sowohl im Filialbetrieb als auch im industriellen Betrieb nach heutigem Entwicklungsstand unmöglich. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines neuartigen Gärsystems (Gärvollautomaten) mit integrierter Messtechnik und einer speziellen Software-Lösung, durch die die aktuelle Stückgutgärreife automatisch und reproduzierbar bestimmt wird ohne dafür den Gärprozess unterbrechen zu müssen. Dabei soll das System kostengünstig, lernfähig (große Produktpalette) und einfach zu bedienen sein. Ebenfalls soll das System dazu in der Lage sein Prozessnivellierungen vorzugeben. Ansprechpartner: A. Rohde M. Lütjen L. Giefer Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.10.2017 - 30.09.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
IRiS Interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern Die Entladung von Containern stellt eine der letzten nicht automatisierten Aktivitäten in einer hochtechnisierten Transportkette dar. Ein signifikanter Anteil der im- und exportierten Container wird in Seehäfen entleert bzw. beladen. Bisher existierende automatische und halbautomatische Systeme genügen aufgrund hoher Investitionskosten sowie hohen Inbetriebnahmezeiten und Anpassungen an die Infrastruktur den Anforderungen von Hafenbetreibern nicht und haben einen sehr geringen Verbreitungsgrad. Das Ziel des Projektes IRiS ist die Entwicklung eines neuartigen, mobilen Roboters für die Verbesserung der Effizienz von Umschlagprozessen an Seehäfen. Der Roboter soll ohne große Anpassungen an die vorhandene betriebliche Infrastruktur innerhalb kürzester Zeit zur Entladung eingesetzt werden können. Um Störsituationen möglichst schnell und aufwandslos begegnen zu können, wird dabei eine intuitive Mensch-Roboter-Interaktionsschnittstelle entwickelt. Ansprechpartner: H. Thamer T. Beinke N. Hoppe L. Rolfs J. Wilhelm Förderung durch: BMVI Laufzeit: 01.09.2017 - 30.08.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.iris-projekt.de) |
|
|
Isabella Automobillogistik im See- und Binnenhafen: Interaktive und simulationsgestützte Betriebsplanung, dynamische und kontextbasierte Steuerung der Gerät- und Ladungsbewegungen Das Ziel des Projekts Isabella ist die Entwicklung einer interaktiven Planung und Steuerung für eine adaptive Logistikabwicklung auf See- und Binnenhäfen und die Pilotierung der Lösung im AutoTerminal der BLG in Bremerhaven. Eine simulationsgestützte Planung soll zukünftig eine reaktionsschnelle Anpassung der Planung bei auftretenden Änderungsbedarfen und das simulationsbasierte Überprüfen möglicher Alternativen ermöglichen. Die Visualisierung der aktuellen Planungssituation des Terminals und die Definition möglicher Planungsalternativen erfolgen mittels eines Multitouch-Tischs. Durch den Einsatz einer ereignisdiskreten Simulationssoftware werden die Planungsalternativen mittels eines multikriteriellen Zielsystems bewertet und ausgewählt. Für die Steuerung der Fahrzeugbewegungen auf dem Autoterminal wird ein Algorithmus entwickelt, der eine individuelle Prozesssteuerung auf dem Terminal in Abhängigkeit des Standorts der Fahrzeuge ermöglicht. Die standortabhängige Zuordnung von Aufträgen mittels einer mobilen App ermöglicht eine Optimierung der Fahrwege auf dem Terminal und eine kurzfristige Reaktion auf auftretende Änderungsbedarfe. Die Realisierung der interaktiven Planung und Steuerung erfordert die Entwicklung eines Ortungssystems, um den Standort von Fahrzeugen in Echtzeit zu erfassen. Eine Herausforderung ist dabei die erforderliche Ortungsgenauigkeit, die eine exakte Lokalisierung der Fahrzeuge bis hin zum Stellplatz ermöglichen muss. Aus diesem Grund werden im Projekt die Potenziale von Ortungsmethoden, wie Differential-GPS (DGPS) oder einer WLAN-Fingerprintortung, für die Fahrzeugortung auf See- und Binnenhäfen untersucht. Die Entwicklung der Lösung erfolgt in Kooperation mit den Projektpartnern BLG und 28Apps. Das Projekt wird im Rahmen des Förderprogramms für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. Ansprechpartner: M. Lütjen S. Oelker S. Schukraft M. Hoff-Hoffmeyer-Zlotnik N. Jathe Förderung durch: BMVI Laufzeit: 01.07.2017 - 30.06.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
 |
safeguARd Nutzfahrzeug-Assistenzsystem zur Steigerung des Sicherheitsniveaus auf Basis von Augmented Reality Das Ziel des Projektes safeguARd besteht in der Entwicklung eines Assistenzsystems für Nutzfahrzeuge, welches auftretende Gefahrensituationen frühzeitig erkennt, den Maschinenführer auf die Gefahr aufmerksam macht und in letzter Instanz aktiv Steuerungsbefehle an den Maschinenführer übermittelt, um z.B. einen Nothalt einzuleiten. Das safeguARd-System wird im Rahmen des Vorhabens zunächst am Beispiel von Mobilkranen entwickelt und evaluiert. Dabei liegt eine modulare und flexible Gestaltung zugrunde, sodass eine Übertragung des Systems auf weitere Baumaschinen und auch andere Nutzfahrzeuggruppen ohne größere Anpassungsarbeiten möglich ist. Im Rahmen der Entwicklungsarbeiten wird dabei das Konzept des Design for all angewendet. Auf diese Weise vereinfacht das System grundsätzlich für alle Nutzer das effiziente und sichere Führen von Nutzfahrzeugen. Insbesondere ermöglicht es älteren Mitarbeitern, typische sensomotorische Einschränkungen auszugleichen und stellt somit einen Ansatz dar, Maschinenführerarbeitsplätze den Anforderungen des demographischen Wandels anzupassen. Ansprechpartner: T. Beinke M. Quandt B. Staar J. Arango Castellanos Förderung durch: BMBF Laufzeit: 01.06.2017 - 31.05.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.safeguard.biba.uni-bremen.de/) |
 |
MOBISTAR InTeWIND - MOBISTAR / Entwicklung eines mobil und stationär einsetzbaren Drahtseilüberwachungssystems Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Erprobung eines automatischen Überwachungssystems für Drahtseile auf Basis eines neuartigen und intelligenten Mess- und Auswerteverfahrens. Dabei soll eine mobile Einheit entwickelt werden, welche ebenfalls für einen längeren und dauerhaften Einsatz direkt am Seil konzipiert ist und somit zwei Probleme, die Bewertung des Seilzustands sowie die dauerhafte Überwachung, löst. Im Fokus steht dabei die Entwicklung eines neuartigen intelligenten Mess- und Auswerteverfahrens zur adaptiven Drahtseilüberwachung, welches Anwendung an verschiedenen Seilsystemen bis zu einem Seildurchmesser von 40 mm findet und die Seile automatisch und kontinuierlich überwacht. Das System soll für den Einsatz an Seilwinden konzipiert werden und als mobiles Prüfsystem sowie als stationäres Überwachungssystem Verwendung finden. Ansprechpartner: S. Oelker M. Trapp B. Staar Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.06.2017 - 31.05.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.mobistar-projekt.de) |
|
|
ALSO 4.0 Effizienzsteigerung eines Aluminiumschmelzofens durch den Einsatz intelligenter Steuerungsmodule, erweiterter Sensorik und innovativer Lösungsmethodiken in der Verbrennungstechnik Die Herstellung von Aluminiumschmelze ist ein energieaufwändiger Prozess. Um die Energie- und Materialeffizienz zu steigern, können mittels maschinellen Lernens Modelle aus Sensordaten gelernt werden, die der Regelung von Prozessen dienen. Das Ziel ist die Entwicklung eines lernfähigen Teilsteuerungssystems zur Ermittlung der optimalen Prozessparameter, sodass die Leistung an dem Schmelzgut angepasst werden kann. Somit wird der Automatisierungsgrad der Gesamtanlage erhöht. Ansprechpartner: D. Schweers Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.06.2017 - 30.11.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
|
|
STRADegy Automatischer ContainerUmschlag mit Straddle Carriern Ziel des gemeinsam mit EUROGATE durchgeführten Projekts STRADegy ist eine Steigerung der Produktivität und der Flexibilität in der Containerabfertigung, verbunden mit einer Entlastung der Umwelt und einer Erhöhung der Sicherheit in den deutschen Seehäfen. Abweichend zu anderen automatisierten Terminals in Europa werden erstmals automatisierte Straddle Carrier in einem Feldtest eingesetzt. Bei Straddle Carriern handelt es sich um spezielle Fahrzeuge zum Transport von Containern auf Terminals, die eine hohe Flexibilität in den Umschlagprozessen sicherstellen. Im Rahmen des Projektes werden Konzepte entwickelt und erprobt, die eine hohe Produktivität des automatisierten Systems sicherstellen sollen. Von besonderer Relevanz ist, dass die entwickelten Konzepte auch auf andere bestehende Terminals übertragen werden können. Hierzu gilt es Standardschnittstellen zu entwickeln, um IT-Systeme unterschiedlicher Hersteller, wie z. B. Terminal Operating Systeme (TOS), die Umschlagprozesse in Terminals steuern, verknüpfen zu können. Ebenfalls ist zu gewährleisten, dass Straddle Carrier verschiedener Anbieter eingebunden werden können. Zur wissenschaftlichen Absicherung der gesteckten Ziele wirkt das BIBA an der Konzeption der praktischen Versuche mit und sorgt dafür, dass innovative Ansätze aus der Forschung Berücksichtigung finden. Weiterhin werden Leitfäden erstellt, die zukünftig dabei helfen im Betrieb befindliche Mega Containerterminals zu automatisieren, und so die Breitenwirksamkeit des Projekts sicherstellen. Das Leuchtturmprojekt STRADegy wird im Rahmen des Förderprogramms für Innovative Hafentechnologien (IHATEC) durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. Ansprechpartner: S. Oelker B. Knoke J. Schumacher S. Eberlein Förderung durch: BMVI Laufzeit: 01.03.2017 - 29.02.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.biba.uni-bremen.de/forschung/projekte/laufende-projekte.html) |
 |
SaSCh Digitale Services zur Gestaltung agiler Supply Chains Die zugrundeliegende Motivation des Projekts SaSCh ist eine durchgängige end-to-end-Überwachung der logistischen Qualität von Bauteilen, Komponenten und Produkten während ihres Lebenszyklus, an dieser Stelle vorwiegend während der Supply Chain. Gemeinsam mit den Projektpartnern Robert Bosch GmbH, BLG LOGISTICS, queo GmbH und GS1 Germany GmbH steht die automobile Supply Chain im Fokus der Betrachtungen. Mittels stationärer und mobiler Sensorik (z.B. Sensoren oder Kameras) werden qualitätsrelevante Umwelteinflüsse auf die Produkte, sowie die Geolokation von Transporten erfasst und digitalisiert. Die erzeugten Daten werden dezentral bei den beteiligten Unternehmen gespeichert und den relevanten Partnern übermittelt. Für den event-basierten Datenaustausch wird der EPCIS-Standard eingesetzt und bedarfsgerecht für den Austausch von Sensor- und Qualitätsdaten erweitert. Basierend auf den generierten Daten lassen sich unterschiedliche digitale Services generieren, um die Produkt- und Prozessqualität in Supply Chains abzusichern. Aus Perspektive der Automobilindustrie können so beispielsweise die geographischen Grenzen der JIT- und JIS-Anlieferungen erweitert, sowie Sondertransporte, Nacharbeitsumfänge, Produktionsstillstände oder gar Rückrufaktionen vermieden werden. Zudem werden die Möglichkeiten des Engpassmanagements durch eine gesteigerte Transparenz erweitert und die umfangreichen Steuerungsmöglichkeiten in das informationstechnische Gesamtsystem integriert. Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) innerhalb des Technologieprogramms "PAiCE-Digitale Technologien für die Wirtschaft" gefördert. Ansprechpartner: M. Teucke M. Veigt A. Börold Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.11.2016 - 31.10.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.sasch-projekt.de) |
 |
Geregelt Ganzheitliche Steuerung für den energieautarken Betrieb von Großinfrastrukturen unter Berücksichtigung von Umweltdaten Das Projekt Geregelt zielt auf die Entwicklung eines neuartigen Steuerungssystems für die Energie- und Gebäudetechnik von Großinfrastrukturen. Durch die energetische Optimierung des Gesamtsystems unter Berücksichtigung von Umweltdaten sowie der Einbeziehung von Speichertechnologie, kann eine signifikante Reduktion des Gesamtenergiebedarfs erreicht werden. Die Vernetzung und Steuerung von internen Energiequellen, -speichern und -verbrauchern ermöglicht eine Glättung der Energiebedarfe und trägt somit zur Erhöhung der Energieautarkie von Großinfrastrukturen bei. Ansprechpartner: A. Rohde J. Arango Castellanos Förderung durch: BMBF Laufzeit: 01.06.2016 - 31.10.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.geregelt.biba.uni-bremen.de/) |
 |
AdaptiveSBO Ein adaptives simulationsbasiertes Optimierungsverfahren zur Planung und Steuerung dynamischer Produktionssysteme **Motivation** Die Planung und Steuerung von Produktionsabläufen hat maßgeblichen Einfluss auf die Leistung einer Werkstattfertigung. Werkstattfertigungen unterliegen dynamischen Einflüssen (z. B. Störungen durch Maschinenausfälle oder Eilaufträge), die bei der Planung und Steuerung berücksichtigt werden müssen. Gängige Methoden sind daher meist in Module zur Berechnung von Plänen und Module für die operative Steuerung unterteilt. Eine Optimierung findet dabei meist nur auf der groben Planungsebene statt, während die Feinplanung auf Grundlage einfacher, statischer Regeln durchgeführt wird. Dies ermöglicht zwar die Erzeugung von Ablaufplänen in kurzer Rechenzeit, jedoch werden in der Regel keine optimalen Abläufe basierend auf dem aktuellen Zustand des Produktionssystems erzeugt. **Ergebnisse der 1. Phase** In der ersten Phase des brasilianisch-deutschen Kooperationsprojekts wurde ein simulationsbasiertes Optimierungsverfahren zur Steuerung dynamischer Werkstattfertigungen entwickelt. Im Projekt wurde der klassische Ansatz simulationsbasierter Optimierung so erweitert, dass auch die Dynamik einer Werkstattfertigung berücksichtigt wird und die Optimierung von Planungsentscheidungen und Steuerungsregeln stets auf Grundlage des aktuellen Systemzustands erfolgt. Das entwickelte Verfahren wurde anhand der Werkstattfertigung eines brasilianischen Herstellers mechanischer Bauteile evaluiert. **Ziele der 2. Phase** Um den aktuellen Zustand eines Produktionssystems detaillierter abbilden zu können, soll in der zweiten Projektphase eine Methode zur integrierten Steuerung von Bestands-, Produktions- und Instandhaltungsprozessen entwickelt werden. Dadurch können zusätzlich zur bestehenden Methode Instandhaltungsaufträge für die Maschinen eingeplant werden und die Lagerbestände in der Planung berücksichtigt werden. **Vorgehen** Zunächst werden auf deutscher und brasilianischer Seite parallel Methoden für die Planung von Instandhaltungs- sowie Lageraufträgen entwickelt, welche stets aktuelle Systemdaten verwenden. Anschließend werden beide Ansätze zu einer Planungsmethode integriert, die dann in einem realen Szenario mit Daten des Industriepartners Rudolph sowie Szenarien aus der Literatur evaluiert wird. Ansprechpartner: E. Broda Förderung durch: DFG Laufzeit: 01.04.2016 - 31.03.2020 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.bragecrim.rwth-aachen.de/#projects) |
 |
KIPro KI unterstütztes Framework zur Assistenz von Produktionssteuerungen zur Verbesserung der Energieeffizienz Aktuelle Energiemanagementsysteme erfassen ausschließen die Energiedaten, stellen diese dar und ermitteln Kennzahlen zur Bewertung. Methoden der künstlichen Intelligenz bieten das Potential dieses aufbereitete Wissen zu analysieren, um gezielt bei der Entscheidungsfindung für die Wahl der Prozessparameter für eine energieeffiziente Produktion zu unterstützen.Ziel ist es durch den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz, wie Künstliche Neuronale Netze in Kombination mit Deep Learning Architekturen, semantischen Mediatoren und Expertensystemen den Energieeisatz zu reduzieren, ohne dabei Endproduktqualität zu beeinflussen. IT-Systeme sollen selbstständig große Datenmengen nach spezifischen Mustern und Regeln ab und "lernen" dadurch die eigene Wissensbasis an, um gezielte Vorschläge für einen energieoptimierten Prozess anzubieten. Ein Beispiel innerhalb von KIPro stellt die Entwicklung einer Material- und Volumenstromerkennung dar. Dabei werden unterschiedliche Sensordaten fusioniert und unter Anwendung von Deep Learning hinsichtlich der Zusammensetzung aus unterschiedlichen Materialien analysiert. Ansprechpartner: A. Decker H. Thamer Z. Ghrairi K. Klein A. Benggolo M. Franke K. Burow Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.09.2015 - 31.08.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen (http://www.kipro-projekt.de/) |
|
|
SKILLS Verbundvorhaben: Entwicklung und Demonstration eines schnellen und kosteneffizienten Errichtungskonzeptes von Offshore Windenergieanlagen Teilprojekt: Entwicklung und Simulation eines effizienten Feederschiffkonzepts für die Errichtung von Offshore-WEA Im Rahmen des Projektes soll ein innovatives und sicheres Installations- und Logistikkonzept mit neuen Transport- und Hebekonzepten für WEA-Komponenten für 6-MW Turbinen unter Nordseebedingungen bis zu einer signifikanten Wellenhöhe von 2,0 m entwickelt und in einem realen Offshore-WEA Umfeld demonstriert werden. Die Forschungsziele umfassen dabei eine signifikante Verbesserung der prozessualen und technischen Abläufe in derzeit vorherrschenden Logistikkonzepten mit Basishafen sowie die Entwicklung entscheidender Grundlagen und Technologien für die zukünftige Nutzung von Feederschiff-Konzepten. Ansprechpartner: S. Oelker A. Ait Alla R. Mortensen Ernits N. Hoppe Förderung durch: BMWi Laufzeit: 01.09.2015 - 31.12.2019 Publikationen des Projekts ansehen Projektseite ansehen |
