Die Selfbits GmbH bietet maßgeschneiderte MES Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette die den aktuellen Zustand von Produkten und Produktionsmitteln erheben. Mittels Echtzeitdaten können Produktqualität gesteigert und Durchlaufzeiten in der Produktion verkürzt werden. Damit bringt Selfbits für das Projekt umfassendes Wissen der Datenakquise, -verarbeitung und -analyse mit. Die Selfbits GmbH übernimmt im Forschungsprojekt CaproPULL die Erfassung von Produktionsdaten und deren Verarbeitung mithilfe geeigneter Analysealgorithmen.
Durch eine datenbasierte Steuerung und Auswertung können Fertigungsprozesse genau analysiert, Optimierungspotentiale aufgedeckt und im Sinne des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses Produktivitätssteigerungen realisiert werden. Diese Kompetenzen sind für die in-situ-Pultrusion besonders entscheidend, da die Qualität der hergestellten Profile unter anderem durch wechselnde Umgebungsbedingungen variieren kann. Eine datenbasierte Prozesssteuerung mit entsprechenden Handlungsempfehlungen soll die Qualitätsanforderungen an die Profile sichern.
Im ersten Schritt soll daher die Entwicklung einer digitalisierten Parametererfassung für die kontinuierliche Fertigung nachhaltiger Profilstrukturen derart flexibel gestaltet werden, dass die unterschiedlichen Komponenten der Fertigungslinie adaptiv und standardisiert hinsichtlich der Datenerfassung in einem zentralen Datenerfassungssystem zusammengeführt werden können. Die Einzelkomponenten sind
Eine zukünftige Erweiterung der Datenerfassung durch zusätzliche Anlagenmodule wird außerdem berücksichtigt (beispielsweise eine vollintegrierte zerstörungsfreie Online-Qualitätserfassung).
Aufbauend auf der Anlagentechnik definiert und implementiert Selfbits die Datenschnittstelle und -verarbeitung im Projekt. Große Datenmengen werden zunächst auf Plausibilität geprüft und vorverarbeitet, um die Bandbreite für den Transfer in eine Cloud-Datenbank zu reduzieren. Nach dem Transfer in ein Data-Warehouse werden die Prozessdaten analysiert und mittels statistischer Verfahren verarbeitet. Der Einsatz von KI-Methoden zur Datenauswertung wird im Falle großer Datenmengen evaluiert. Die Ergebnisse der Datenverarbeitung werden über ein Web-GUI in Form von Handlungsempfehlungen an die Produktionslinie zurückgegeben. Diese unterstützen den Anlagenführer bei der Qualitätssicherung und Optimierung der Prozessparameter.
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