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TU Berlin

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Knowledge, Awareness, and Prediction of Man, Machine, Material and Method in Manufacturing

Überblick

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Das Projekt „Knowledge, Awareness, and Prediction of Man, Machine, Material and Method in Manufacturing“ (KAP) wird im Rahmen des 7. EU-Forschungsrahmen-programms von 2010 bis 2013 gefördert. KAP ist eine multidisziplinäre Initiative von Forschungseinrichtungen, Hochschulen, Unternehmen der Informationstechnik und produzierende Großunternehmen aus mehreren europäischen Ländern. Es werden die technischen Rahmenbedingungen der nächsten Generation und Fertigungsstandards entwickelt, die eine angemessene Nutzung von Energie und Ressourcen durch die effektive Koordination von Mensch, Maschine, Material und Methode ermöglichen.

Herangehensweise

Die Güterproduktion ist mit 6.553 Milliarden Euro erwirtschaftetem Bruttoinlandsprodukt ein bedeutender Teil der Europäischen Wirtschaft. Vor dem Hintergrund von Gesetzen zur Eindämmung der Klimaveränderung, volatiler Energiepreise und eines erhöhten, allgemeinen Energiebewusstseins muss zukunftsfähige Produktion einen Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit und Ökoeffizienz legen. In KAP sollen hierfür über ein fabrikweites Netz von Sensoren Messwerte erfasst und in Echtzeit überwacht werden. Mittels Complex Event Processing (CEP) und einer kontinuierlichen Datenstromanalyse werden Production Performance Indikators (PPI) berechnet. Data Mining und OLAP (Online Analytical Processing) unterstützen hierbei die Problemdiagnose und Lösungsfindung. Maschinelles Lernen ermöglicht ein sich kontinuierlich selbst verbesserndes Betriebsleitsystem. Die Interpretation von Systemdaten wird durch die Berücksichtigung des  Energiemanagements zu einer noch größeren Herausforderung. Die PPIs werden den Entscheidungsträgern durch rollenspezifische Visualisierungen zur Verfügung gestellt, so dass die kognitive Belastung reduziert und ein besseres Verständnis für die Situation geschaffen werden. Die erarbeiteten Ergebnisse werden in Fallbeispielen aus der Automobil- und Halbleiterindustrie konkretisiert. Bei Anwendung der  Ergebnisse erwarten die Partner eine Reduktion von 5 % des Energieverbrauchs und Abfalls sowie von 10 % der Vorlaufzeit.

Das Fachgebiet Montagetechnik und Fabrikbetrieb (MF) koordiniert die Aktivitäten im Bereich der energieeffizienten Produktion. Die langjährige Erfahrung von MF in Bereichen der nachhaltigen Produktion, Modellierung von Produktionssystemen und Software-unterstützter Produktionsplanung sind die Grundlage für die Forschungsarbeiten über energiebezogene Indikatoren, hierarchische Energie- und Ressourcenverbrauchsmodelle, Online Monitoring Infrastrukturen, grüne Produktionsplanung und energiebezogene Wartungsansätze. Darüber hinaus verfügt MF über ein weit verzweigtes Netzwerk von akademischen und industriellen Partnern und unterstützt das Projekt mit Erfahrungen im Bereich der Normung.

Projekt Konsortium

  • SAP Research, Germany
  • European Microsoft Innovation Center, Germany
  • Intel, Ireland
  • Infineon Technologies, Germany/Austria
  • Volvo, Sweden
  • Nissan, Spain
  • Atos, Spain
  • Missler, France
  • Leia Research (Tecnalia), Spain
  • Technical University of Berlin, Germany
  • University Patras, Greece
  • University Trento, Italy
  • De Montfort University, UK

Veröffentlichungen

Emec, S.; Kuschke, M.; Chemnitz, M.; Strunz, K.:

Potential for Demand Side Management in Automotive Manufacturing; Proceedings of the 4th European Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), 2013.

(http://ieeexplore.ieee.org/xpl/abstractAuthors.jsp?arnumber=6695303 )

 

Emec, S.; Kuschke, M.; Strunz, K.; Seliger, G.:

Stochastic optimization method to schedule production steps according to volatile energy price: Proceedings of the 12th Global Conference on Sustainable Manufacturing, Berlin, 2013.

(http://www.gcsm.eu/Papers/140/19.2_208.pdf)

 

Swat , M.; Stock, T.; Bähre, D.; Seliger, G.: 

Monitoring production systems for energy-aware planning and design of process chains; Proceedings of the 12th Global Conference on Sustainable Manufacturing, Berlin, 2013.

(http://www.gcsm.eu/Papers/142/19.4_53.pdf )

 

 

 

 

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Ansprechpartner

Dipl.-Ing. Soner Emec
Tel.: +49 (0)30 / 314-22852
Raum PTZ 334

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