Zukunftslabor Produktion

Motivation

Unternehmen begegnen steigender Prozesskomplexität und immer kürzeren Produkt- und Innovationszyklen. Digitalisierung in der Produktionstechnik bietet die Möglichkeit, diesen Anforderungen entgegenzuwirken, Flexibilitätspotenziale zu erschließen und der Wirtschaft Impulse durch neuartige Geschäftsmodelle zu geben.

Ziel

Das Hauptziel des Verbundvorhabens ist die selbstständige Optimierung von Fertigungsverfahren und Produktionsabläufen durch das Schließen der digitalen Prozesskette am Beispiel der Druckgussindustrie.

Um dieses Ziel zu erreichen, sind interdisziplinäre Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten in folgenden Schwerpunkten erforderlich:

• Entwicklungswerkzeuge für angepasste cyber-physische Produktionsmittel (z. B. Druckgießwerkzeuge)
• Rekonfigurierbare Prozessmodelle („Plug & Produce“)
• Sensoren und Prozessüberwachungs-Systeme für den Gießprozess
• Sichere Daten- und IT-Infrastruktur für die flexible Konfiguration und durchgängige Realisierung digitaler Prozessketten
• Robuste und praxistaugliche Methoden der Prozessregelung, der Prozesskettenregelung und der adaptiven Prozessplanung
• Einfach konfigurierbare Systeme für die Fertigungssteuerung
   

Ansatz

Innerhalb des Zukunftslabor Produktion des Zentrums für digitale Innovationen (ZDIN) werden in einer interdisziplinären Kollaboration niedersächsischer Universitäten, Hochschulen und Unternehmen innovative Ansätze zur Vernetzung, Modellierung und Optimierung von Produktionsprozessen und Prozessketten erforscht. Beispiele hierfür sind sichere Daten- und IT-Infrastrukturen, einfach konfigurierbare cyber-physische Systeme oder praxistaugliche Methoden der intelligenten Datenauswertung.

Die Leuphana Universität fokussiert sich dabei auf die Unterstützung von Aufgaben der Produktionsplanung und -steuerung (PPS) durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens (ML). Es existieren bereits zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der PPS wie beispielsweise der Prognose von Zeitkomponenten der Plan-Durchlaufzeit (z.B. Störzeit, Übergangszeit) oder der Absatzprognose (z.B. sporadische Bedarfe).