Innovative Anwendungen im Zukunftsfeld digitale Kommunikation - diKo 20

Fortgeschrittene Produktionstechnik - Smarte Maschinen in der Lebensmittelindustrie / Teilthema

Projektlaufzeit:

01/2018 - 12/2020

Projektleitung (Fakultät):

Herr Prof. Dr. Peter Hartmann (Physikalische Technik/Informatik)

Kontakt:

Herr Prof. Dr. Peter Hartmann

+49 (375) 536 1538
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Fördermittelgeber:

SMWK

Situation

Automation und Digitalisierung spielen in der industriellen Produktion in fast allen Branchen eine herausragende Rolle. Grade die großen Entwicklungstendenzen cyber-physikalischer Systeme und „smarter“ Maschinen bieten aber durch die Möglichkeit, dynamisch auf sich ändernde Eigenschaften des Produktes einzugehen, ein erhebliches Potential zur Verbesserung der Wertschöpfung.

Teilweise liegt der Nachholbedarf sicherlich an den Spezifika der Produkte an sich, teilweise an der Prägung durch mittelständische Betriebe. Ein weiteres Kriterium sind die bestimmenden Hygiene- und Qualitätsanforderungen für automatisierte Lösungen. Grade aber durch eine zunehmende Automation der Verarbeitungsprozesse lässt sich die Anzahl der Eingriffe durch Menschen minimeren und somit auch die Lebensmittelsicherheit erhöhen. Für die adaptive Steuerung der Lebensmittelverarbeitenden Anlagen ist der Einsatz hoch spezialisierter Software, Sensorik und Aktorik unabdingbar.

Aufgabe

In Zukunft werden, nach der fokussierten Optimierung einzelner Verarbeitungsschritte in der Vergangenheit, immer mehr untereinander verkettete Prozesse betrachtet und Gesamtoptimale Lösungen gesucht. Mit deren Implementierung und den digital vernetzten Systemen und Anlagen entstehen immer neue Schnittstellen und folglich eine immer größer werdende Menge an Daten.

1. Entwicklung spezifischer Verfahren zur automatisierten Datenanalyse und Mustererkennung von Lebensmittelprodukten und deren Klassifikation zur individuellen Maschinensteuerung

2. Die echtzeitfähige Analyse der individuellen Lebensmittelprodukte und Ableitung der Steuerungsparameter

3. Kommunikation dieser Status- und Steuerungsinformationen innerhalb der heterogenen IT-Landschaft zur echtzeitnahen, vorausschauenden Anpassung der Maschinenparameter (Prescriptive Analytics)