Virtuelle Sensorik für die Produktion

Virtuelle Sensorik für die Produktion

Um für den Kunden das bestmögliche Produkt erstellen zu können müssen Unternehmen in der Lage sein, die Rahmenbedingungen der Produktion optimal einstellen zu können. Dazu gehören, in erster Linie, natürlich die an der Produktion beteiligten Maschinen selbst. Hier müssen für optimale Ergebnisse Sensoren kalibriert und Werkzeuge entsprechend eingestellt werden.

Leider gibt es aber nicht „die“ optimale Einstellung, die einfach auf jede Maschine und auf jeden Standort übertragen werden kann. Die Einstellungen müssen auch auf Umgebungsfaktoren abgestimmt werden. Diese können sich sowohl auf die Maschine selbst, als auch auf zu verarbeitende Rohstoffe auswirken und so den Produktionsprozess beeinflussen. Virtuelle Sensorik soll hier nun dabei helfen, diesem Einfluss entgegenzuwirken.

Einstellungen aus Umgebungswerten ableiten

Das Unternehmen BHS Corrugated aus Weiherhammer stellt Wellpappenanlagen her. Hier können klimatische Faktoren, wie etwa Feuchtigkeit, starken Einfluss auf die Qualität des Endproduktes haben. Zusammen mit Firmen, wie BHS Corruagted oder Herding, arbeitet das Team um Professor Dr. Dieter Meiller nun daran, durch virtuelle Sensorik, Daten in der Umgebung von Fertigungsanlagen zu erfassen und daraus Anpassungsstrategien für Maschinen zu identifizieren.

In einem ersten Schritt kann dies als Hilfestellung für Inbetriebnehmer und Arbeiter dienen. Auf lange Sicht wären so auch Ansätze denkbar, Produktionsanlagen „lernen“ zu lassen, damit z. B. beim erreichen bestimmter Grenzwerte Einstellungen an der Anlage automatisiert angepasst werden können.

»Arduino« als technische Basis

Die ersten Versuche zur Datenerfassung wurden dabei unter Verwendung einer sogenannte senseBox gemacht. Die senseBox ist im Prinzip die Do-It-Yourself-Variante einer Klimastation. Sie kann mit Sensoren für Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Helligkeit, UV-Licht und Schall ausgestattet werden und kann nach der Einrichtung kontinuierlich Messungen machen und diese speichern.

Für den Einsatz im industriellen Umfeld wurden diese Erkenntnisse dann verwendet um auf Arduino-Basis eine ausgefeiltere, virutelle Sensorik aufzubauen. Die ersten Prototypen werden bereits in Fertigungsanlagen getestet. Nach dieser Testphase werden die gesammelten Daten einerseits zur Verbesserung der Informationsvisualisierung verwendet und andererseits, um daraus Rückschlüsse für die Maschinenoptimierung zu generieren.

Ansprechpartner: Prof. Dr. Dieter Meiller