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ARBEITSGRUPPE INTELLIGENTE PRODUKTIONSSYSTEME

Gruppenleitung: Dr.-Ing. Tobias Voigt

Die Arbeitsgruppe Intelligente Produktionssysteme fokussiert die Digitalisierung der Lebensmittel- und Getränkeindustrie durch die Forschungsschwerpunkte Künstliche Intelligenz, Multiagentensysteme, Modellierung und Simulation sowie standardisierte Daten- und Kommunikationsschnittstellen. Besonderes Augenmerk liegt auf der wissenschaftlichen Betrachtung von Fragestellungen, welche die einzelnen Industriezweige bei der Lösung aktuellen oder zukünftigen Herausforderungen unterstützen. So wurde beispielsweise die Bereitstellung von individualisierten Produkten der Getränkeindustrie durch ein dezentrales Steuerungssystem sowie die flexible Zusammenstellung der benötigten Maschinen mit Hilfe von Multiagentensystemen gelöst. Durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz soll mit dem Zusammenspiel von standardisiert erhobenen Daten branchenübergreifend Prozesse optimiert und effizienter gestaltet werden. Die Simulation von verschiedenen Systemen der Lebensmittel- und Getränkeindustrie  hat zum einen die Erhöhung der Energie- und Medieneffizienz, sowie zum anderen die Möglichkeit zur virtuellen Inbetriebnahme verfahrenstechnischer Anlagen durch Simulationsmodelle zum Ziel.

Die umfassenden Forschungsfelder werden in der Lehre gezielt umgesetzt und den Studierenden vermittelt. Zudem verfügt die Arbeitsgruppe "Intelligente Produktionssysteme" über langjährige Erfahrung im Bereich der Maschinenschnittstellen sowie eine breit aufgestellte Kompetenz in der Beratung und Dienstleistung im Bereich der Getränkeabfüllung.

FORSCHUNGSPROJEKTE

BeverGreen - Grüner Digitaler Zwilling als Basis der nachhaltigen Transformation der Getränke- und Brauwirtschaft

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Nutzung von Digitalen Produkt- und Prozess-Zwillingen zur CO2-neutralen Transformation der Getränke- und Brauwirtschaft, vom Produktionsprozess bis hin zur Supply Chain. Im Kern sollen Digitale Zwillinge (DZ) der verschiedenen Bereiche erstellt werden, die der Branche helfen, die Grundlagen zur Erfassung der CO2-Äquivalenten (CO2e)-relevanten Informationen zu Produkt und Prozess zu legen und somit die Basis datengetriebener Optimierungsaktivitäten bilden. Der Aufbau und die Nutzung der DZ und Methoden des Maschinellen Lernens (ML) zur Transparenzsteigerung und Reduktion von Emissionen werden an exemplarischen Anwendungsszenarien der Getränke- und Brauwirtschaft demonstriert. Damit eine ganzheitliche Sichtweise auf die Brau- und Getränkewirtschaft entsteht, werden die DZ zu einem holonischen DZ zusammengeführt.


MappKIng - KI-basiertes Mapping von Maschinendatenmodellen auf industrielle Software-Applikationen

Ziel des gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsvorhabens MappKIng ist es, am Beispiel der Getränke- und Lebensmittelindustrie, systematisch KI-Werkzeuge für das automatisierte Mapping des verfügbaren Datenraums einer Maschine oder Anlage (Datenlieferant) mit gewünschten Softwaretools, z. B. zum Asset Managment, Condition Monitoring, Predictive Maintenance, intelligente Werkeassistenz oder die typische MES Anbindung zu konzipieren und realitätsnah prototypisch zu erproben.

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VersiPack - Wandlungsfähiges und selbstorganisierendes System für die anwenderspezische Getränkeverpackung

Ziel des Projektes VersiPack ist die Schaffung eines neuartigen, wandlungsfähigen An-lagenkonzeptes für die Getränkeabfüllung. Entwicklung, Analyse und Evaluierung erfolgenauf Basis von flexibel und ortsunabhängig einsetzbaren Modulen und einer auf dem  Internet of Things (IoT) basierenden Technologieplattform. Dies wird insbesondere der Getränke-und Zulieferbranche und vor allem klein-und mittelständischen Brauereien, neue Geschäftsmodelle eröffnen.

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WS goes OPC UA

Ziel des Projekts "Erstellung einer OPC UA Companion Specification zur substituierenden Portierung der Weihenstephaner Standards" ist es, neben dem bereits bestehenden Weihenstephaner Protokoll eine Alternative mittels OPC UA anzubieten.

Diese Kommunikationsschnittstelle soll Maschinenbauern eine einheitliche, kostengünstige Implementierung einer Schnittstelle mit einheitlichem Informationsmodell nach dem service- und objektorientierten OPC UA Standard ermöglichen. Das Informationsmodell soll hierbei eine erweiterbare Basis für zukünftige IoT- M2M und Cloudanwendungen liefern.

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ABGESCHLOSSENE PROJEKTE

REIF - Resource-efficient, Economic and Intelligent Foodchain

REIF verfolgt die Identifikation von Potenzialen und Konzeptionierung von innovativen Ansätzen basierend auf KI für lernende Wertschöpfungsnetzwerke. Die Wertschöpfungsentwicklung der Food-Supplychain hat koordinative Probleme, die nur durch disruptive Ansätze, wie die Verwendung von Künstlicher Intelligenz, überwindbar sind. Im Fokus steht die aktive Nutzung von Verfahren analog zum Maschinellen Lernen und Multiagentensystemen, durch deren Anwendung fortlaufend Erkenntnisse generiert und mit dieser Wissensbasis Prozesse optimiert werden um Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.

Weitere Informationen finden Sie hier.


vIvA - Echtzeitfähige 3D-Strömungs- und Prozesssimulation verfahrenstechnischer Misch-, Temperier-, Filtrier- und Förderprozesstechnik für die virtuelle Inbetriebnahme

Die virtuelle Inbetriebnahme ermöglicht die frühe Absicherung des Automatisierungssystems an einem Simulationsmodell. Derzeit verfügbare Simulationsmodelle erlauben jedoch lediglich die Simulation von Festkörpern, wodurch verfahrenstechnische Anlagen nur unzureichend abgebildet werden können. Im Forschungsvorhaben wird daher die Ermöglichung einer realitätsnahen, echtzeitfähigen 3D?Strömungssimulation für die virtuelle Inbetriebnahme angestrebt. Erstmals soll auch die steuerungstechnisch relevante verfahrenstechnische Prozessierung von Flüssigkeiten in einem 3D-Modell simuliert werden können.

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Virtuelles Lebensmittelverfahrenstechnisches Labor

Mit dem Aufbau einer virtuellen Demonstrationsanlage, an welcher die Studierenden das Engineering, die Automatisierung sowie den Betrieb getränke-, lebensmittel- und bioprozesstechnologischer Produktionsanlagen praxisnah und sowohl zeit- als auch ortsunabhängig erlenen und vertiefen können, wird die Digitalisierung der Lehre vorangetrieben. Eine bestehende virtuelle Anlage wird hierbei um verfahrenstechnische Modelle derart erweitert, dass sie sich hinreichend genauso wie die reale Anlage verhält. Den Studierenden wird so, unterstützt durch ein digitales Übungs- und Lehrkonzept sowie performanter Serverlösungen, eigenständiges Arbeiten an der virtuellen Anlage ermöglicht.


BarriFlex - Enhanced Performance of Flexible Plastic Materials by Innovative Nanotechnologies for Food Packaging and Technical Applications

Zum Schutz empfindlicher Lebensmittel und flexibler elektronischer Bauelemente gegenüber Sauerstoff und Wasserdampf werden im Projekt BarriFlex neuartige, auf Polymeren basierende Nanokompositschichten entwickelt. Aufgabe des BGT in BarriFlex ist die theoretische Untersuchung und Berechnung des Stofftransports in den entwickelten Schichten. Das Projekt wird von der AiF im Rahmen des Programms CORNET gefördert und vom Forschungsinstitut für Leder und Kunststoffbahnen koordiniert. Weitere Projektpartner sind das Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung, Celabor und Materia Nova.


MiPAq - Mikropartikel in der aquatischen Umwelt und in Lebensmitteln

Ziel des von der BFS geförderten Projekts MiPAq ist die umfassende Charakterisierung von Mikropartikeln in der aquatischen Umwelt und in Lebensmitteln. An der Bearbeitung des Projekts sind mehrere Lehrstühle beteiligt; im Mittelpunkt unserer Arbeit steht die Erforschung von Sorptionsmechanismen verschiedener Schadstoffe an Kunststoffpartikel. Dazu werden die Kunststoffe mit verschiedenen Schadstoffen kontaminiert, um sie nach bestimmten Zeiten wieder zu extrahieren und die von den Polymeren aufgenommene Menge an Schadstoff mittels Massenspektrometrie zu bestimmen. Dadurch können Sorptionskoeffizienten berechnet und Aussagen über die Aufnahmefähigkeit der Polymere getroffen werden. Darüber hinaus stellen wir Mikroplastikpartikel zur weiteren Forschung selbst her und charakterisieren diese.


Entwicklung einer zerstörungsfreien optischen Detektionsmethode für die individualisierte Bewertung des Fleischverderbs in Schutzgasverpackungen mit CO2 und O2

Die Schutzgasatmosphäre von verpacktem Frischfleisch ändert sich durch das Wachstum von Mikroorganismen während der Lagerung. Um das Gas zerstörungsfrei in der Verpackung zu bestimmen, werden entsprechende Methoden und Verpackungssysteme entwickelt, die eine individualisierte Bewertung des MHD‘s ermöglichen. Zum einen wird ein Sensor basierend auf dem Prinzip der Fluoreszenzlöschung in ein Verpackungssystem integriert (O2 Bestimmung) und zum anderen mittels IR-Spektroskopie CO2 bestimmt. Dies soll dazu führen, dass der vermeidbare Anteil an weggeworfenem und verdorbenem Fleisch reduziert wird.


Hybride Modellierung und Prognose des Medien- und Energiebedarfs in der Getränkeindustrie

Im Forschungsvorhaben wird ein Modellierungs- und Simulationswerkzeug für die Getränkeindustrie entwickelt, mit dem eine standardisierte anlagenübergreifende Analyse der Energie- und Medienverbräuche von Prozessketten sowie eine Prognose von Energie- und Medienbedarfen von Teilprozessen, Prozessstufen und -operationen ermöglicht wird.


RoboFill 4.0 - Robotergestütztes Abfüllkonzept für die individualisierte Getränkebereitstellung

Im Mittelpunkt steht neben der Bereitstellung und Entwicklung eines adaptierbaren und flexibel erweiterbaren Abfüll- und Materialflusskonzeptes ein dezentrales Steuerungskonzept, welches die intelligenten Bestandteile des Abfüllsystems orchestriert. Über eine virtuelle Repräsentanz in der Cloud werden Kundenwünsche, Produktionsaufträge sowie die zugehörige Produktionsplanung und -steuerung synchronisiert. Dabei wird auf die dezentrale Intelligenz der einzelnen Systembestandteile (z. B. Auslastungszustand eines Abfüllmoduls) zurückgegriffen und bei der situativen Gestaltung des Prozessablaufes berücksichtigt. Das herzustellende Produkt steuert sich sozusagen selbständig und intelligent durch den Abfüllvorgang. Dadurch kann die Repräsentation der Anlagenkomponenten unabhängig von Zeit und Ort erfolgen. Im Vergleich zu starr konfektionierten und gesteuerten Linien der Abfüll- und Getränkeindustrie sollen in diesem Projekt hochflexibel arbeitende und intelligent durch das Produkt gesteuerte Bearbeitungsstationen entstehen."