FORinFPRO
Automatisierte Maschinenanbindung an eine Shepard Datenbank durch Orchestra
Über das Forschungsprojekt FORinFPRO
Wie können selbstadaptive Regelungssysteme für Maschinen, Anlagen und Prozessketten realisiert werden, die aus vergangenen Prozessschritten lernen, um sich an zukünftige Erfordernisse des Prozesses anpassen zu können?
Um dieser Forschungsfrage nachzugehen, wurde im März 2024 der bayerische Forschungsverbund „Intelligente Fertigungsprozesse & Closed-Loop-Produktion“ (FORinFPRO) ins Leben gerufen. FORinFPRO als Verbund verantwortet insgesamt sieben Teilprojekte, die darauf abzielen, die Fertigungstechnik durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und selbstadaptiver Regelungssysteme zu optimieren.
Ziel ist es, durch selbstlernende Systeme die Qualität und Effizienz von Produktionsprozessen zu steigern, eine höhere Flexibilität zu ermöglichen und gleichzeitig die Ressourceneffizienz zu maximieren. Dies geschieht durch die Analyse, Überwachung und Verknüpfung einzelner Prozessschritte zu einer geschlossenen Regelkreiskette (sogenannter Closed-Loop) in der Produktion.
Die Rolle von soffico im Verbund FORinFPRO:
Automatisierte Maschinenanbindung an eine Shepard Datenbank durch Orchestra
Die Low-Code-Datenintegrationsplattform Orchestra kommt im Forschungsverbund für die automatisierte Anbindung der Maschinen an eine Shepard Datenbank zum Einsatz. Dass die Forschenden nicht selbst APIs für deren Anbindung programmieren, sondern lediglich bereits generierte Schnittstellen konfigurieren müssen, erleichtert ihnen im Projekt den Arbeitsalltag sehr. Zudem ist der automatisierte Anbindungsprozess an die Datenbank extrem gut skalierbar, da die Schnittstellen bestehen und beliebig oft genutzt werden können.
Die Herausforderungen in den Forschungsprojekten von FORinFPRO
In den insgesamt sieben Teil-Projekten von FORinFPRO gibt es drei zentrale Herausforderungen, die gelöst werden sollen:
- Die Vernetzung und Regelung der unterschiedlichen Produktionsprozesse
- Die hohen Anforderungen an die Sensorik
- Die Modellierung und Steuerung in Echtzeit
Kernziele von FORinFPRO:
Qualität, Robustheit und Ressourceneffizienz
Die zentralen Ziele des Forschungsverbundes sind:
- Die Verbesserung der Bauteilqualität
- Die Erhöhung der Prozessrobustheit
- Eine nachhaltigere Nutzung von Ressourcen
Selbstadaptierende Systeme, die aus vergangenen Prozessen lernen, werden dafür entwickelt, Materialschwankungen aktiv zu kompensieren und präzise Anpassungen an zukünftige Anforderungen zu ermöglichen. Besonders bei der Verwendung von Recyclingmaterialien, deren Eigenschaften oft variieren, erweisen sich diese selbst regulierenden Systeme als vorteilhaft, da sie eine gleichbleibend hohe Produktqualität sicherstellen.
Durch den intelligenten Einsatz von KI sollen diese Systeme zudem den Energiebedarf prozessabhängig vorhersagen und erneuerbare Energien gezielt einbinden. Diese Herangehensweise trägt erheblich zur ökologischen und ökonomischen Optimierung der Produktion bei.
Ziel ist es, das entwickelte Closed-Loop-System auf weitere Bereiche und Fertigungsverfahren auszuweiten und eine robuste Infrastruktur zu schaffen, die flexibel anpassbar ist und sich kontinuierlich verbessern kann.
Perspektivisch soll Orchestra auch außerhalb des Forschungskontext die Anbindung von Maschinen an eine KI-Anwendung zur adaptiven Prozesssteuerung in der Fertigung ermöglichen.
Anwendungsfälle und innovative Prozesse
FORinFPRO setzt seine Forschungen an der Fertigung von Leichtbau-Komponenten um, wie sie beispielsweise in der Automobilindustrie oder der Luftfahrt Verwendung finden.
Hier kommen fortschrittliche Verfahren wie Nassvliesherstellung, Vliesumformung, Spritzguss, Infusionsprozesse und Ultraschallschweißen zum Einsatz, die in einer prozessübergreifenden Kette logisch miteinander verknüpft werden.
Die Fertigungsverfahren bestehen aus vielen kleinen Prozess-Schritten, mit verschiedenen Parametern. Die Überwachung dieser Fertigungsschritte und ihre Steuerung erfolgt mithilfe prozessspezifischer Sensorik und digitaler Modelle, die ein globales Regelungssystem ermöglichen. So können etwa bei einer zu dicken Vliesherstellung die folgenden Prozessschritte automatisch durch Algorithmen angepasst werden.
Forschungspartnerschaften und Infrastruktur
Das Projekt profitiert von einer Kooperation zwischen Wissenschaft und Industrie. Acht Forschungseinrichtungen und sieben Unternehmen arbeiten in den insgesamt sieben Teilprojekten zusammen, um Lösungen für komplexe, selbstlernende Regelungssysteme zu entwickeln und in reale Produktionsabläufe zu integrieren. Darunter ist auch die soffico GmbH, die mit ihrer Low-Code-Datenintegrationsplattform Orchestra die unkomplizierte und automatisierte Maschinenanbindung ermöglicht. Die Universität Augsburg und die Technische Universität Nürnberg stellen dafür innovative KI-Infrastrukturen bereit, darunter das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg, das die Grundlagenforschung mit industriellen Anwendungen verbindet.
Vorteile im Forschungsprojekt durch Orchestra
Automatisierte Anbindung der Maschinen spart Zeit und Ressourcen
Generische APIS, die lediglich noch konfiguriert werden müssen, machen aufwendige Einarbeitung oder Experten Know-How überflüssig
Übertragbarkeit der Anbindungslösungen in die Industrie schafft Mehrwerte auch nach Abschluss des Forschungsprojekts
Ausblick
Durch die Innovationen im Rahmen von FORinFPRO werden zukünftig KI-gestützte Fertigungsprozesse in der bayerischen Industrie Realität. So soll eine zukunftsfähige, effiziente und hochwertige Produktion gewährleistet werden, die ökologische und ökonomische Ansprüche gleichermaßen erfüllt und als Blaupause für weitere Industriezweige dienen kann.
Die Entwicklung von Konzepten zur datenbasierten Modellierung und Optimierung von Fertigungsprozessen steht dabei im Fokus. Mithilfe moderner KI-Methoden wird angestrebt, ein allgemeines Vorgehensmodell zu schaffen, das es ermöglicht, die Lösungen auf verschiedene industrielle Szenarien zu übertragen.
Markus Benndorff
