Forschungsfelder
Die Forschungsgebiete der Process-to-Order Group umfassen folgende Themenkomplexe:
Smart Architectures (SmArt)
Heterogene und verteilte Geräte und Dienste sind eine der Kernkomponenten intelligenter cyber-physischer Produktionssysteme. Solche Systeme hängen hauptsächlich von Technologien ab, die eine Lösung für die Integration und Konnektivität unterschiedlicher und heterogener Quellen bieten. Daher ist für die Leistungsfähigkeit intelligenter Fertigungsysteme die Entwicklung von Architekturmustern und -konzepten entscheidend.
Zu den wichtigsten Grundsätzen des Konzepts Industrie 4.0 gehören Vernetzung, Flexibilität, Modularität und Zuverlässigkeit von Produktionssystemen. Infolgedessen spielt die Prozessorchestrierung eine wichtige Rolle bei der modularen Automatisierung. Einer der wichtigsten Forschungsbereiche des Teams ist daher die Bereitstellung modularer und flexibler Lösungsarchitekturen für Automatisierungsprobleme.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) stellen eine vielversprechende Lösung für viele Probleme dar, mit denen kleine und mittlere Unternehmen heute konfrontiert sind. Allerdings bestehen noch viele offene technische Fragen bezüglich der Anwendung von KI/ML-Anwendungen in der Industrie. Ein weiterer Schwerpunkt des Teams besteht daher darin, die Integration von KI/ML-basierten Lösungen in Industrieanwendungen zu erleichtern.
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Modular Operation (ModOps)
Die Modularisierung der Prozessindustrie ermöglicht neben der herstellerübbergreifenden Integration von Prozessmodulen (Process Equipment Assemblies - PEA) aber auch eine Vielzahl von Ansatzpunkten für Engineering-Prozesse. In der Gruppe Modular Operation beschäftigen wir uns damit wie effiziente Abläufe für einen flexiblen, anpassbaren und resilienten Betrieb von modularen Anlagen genutzt werden können.
Kernthema ist dabei das MTP, die damit verbundene Service-Orientierte Automatisierung von Prozessmodulen sowie die Orchestrierung von Prozessanlagen.
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Hybride Modellierung, Simulation und Optimierung (HybridMSO)
Die Hybrid Modeling, Simulation, and Optimization (HybridMSO) Gruppe
erforscht die spannende Konvergenz von wissensbasierten und datengetriebenen
Modellierungsansätzen. Ihre Arbeit konzentriert sich auf die Beschleunigung der Prozessentwicklung und der Verbesserung der Online-Optimierung, insbesondere durch die Erstellung digitaler Zwillinge für konventionelle und modulare Prozessanlagen mit hybrider Modellierung. Dieser Ansatz reduziert die Anforderungen an die verfügbaren Daten für die Modellentwicklung im Vergleich zu rein datengetriebenen Methoden. Darüber hinaus ist die Gruppe auf die Erfassung komplexer und schwer zu modellierender Phänomene durch datengriebene Techniken spezialisiert und trägt zur Entwicklung von Methoden der Versuchsplanung zur Prozess- und Modellverbesserung bei.
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Model Exchange and System Simulation (MXSS)
Die Gruppe Model Exchange & System Simulation (MXSS) erforscht Konzepte für die Modellierung und Simulation von verteilten, großskaligen, modularen Systemen. In diesem Zusammenhang wird untersucht, wie großskalige Systemsimulationen zuverlässig modellierut und ressourceneffizient simuliert werden können. Für den herstellerunabhängigen Austausch von Simulationsmodellen für digitale Zwillinge werden Methoden zur Qualitätssicherung von Simulationsmodellen und der Schnittstellenbeschreibung betrachtet.
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Publikationen
Ein Überblick über unserer bisherigen Forschungsergebnisse ist hier zu finden: Publikationen
Für weitere Fragen zur Forschung, nehmen Sie gerne zu uns Kontakt auf:
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Process-to-Order Lab
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