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Ausgewählte Ausgabe: 03-2017 Ansicht: Modernes Layout
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Immer besser: Maschinen optimieren sich selbst

Im Rahmen des Spitzenclusters „it´s OWL“ („Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe“) verfolgen Unternehmen gemeinsam mit Forschungseinrichtungen die Vision von intelligenten Maschinen. Ziel der Kooperationen sind Maschinen und Anlagen, die autonom und flexibel auf veränderte Betriebsbedingungen reagieren und dadurch situationsspezifisch optimales Verhalten aufweisen. In Einzelprojekten werden Potentiale der Selbstoptimierung für unterschiedliche Branchen erschlossen, z. B. in der Lebensmittelindustrie, der Oberflächentechnik und der Automobilindustrie.


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Der „intelligente Knethaken“ erkennt zukünftig den Zustand des Teiges eigenständig, um stets hohe Qualität sicherzustellen.
(Bild: WP Kemper)

Wer zum zehnten oder hundertsten Mal eine komplexe Tätigkeit ausführt, wird das schneller und besser erledigen als beim ersten Mal. Wer bei einem solchen Vorgang zudem einen Fehler macht, wird versuchen, ihn nicht zu wiederholen. Denn der Mensch ist fähig, auf Basis von Erfahrungswissen zu lernen und dieses Wissen in zukünftigen Situationen einzusetzen. Anders hingegen die meisten Maschinen: Sie führen ein und denselben Bearbeitungsschritt beim tausendsten Mal nicht anders aus als beim ersten Mal.

Intelligente Maschinen durch Selbstoptimierung

Die absehbare Entwicklung der Informations- und Kommunikationstechnik wird Systeme mit inhärenter Teil-intelligenz ermöglichen. Hierfür wird der Begriff „Selbstoptimierung“ verwendet. Durch Selbstoptimierung werden künftige Maschinengenerationen in der Lage sein, ihr Verhalten an neue Situationen anzupassen und somit adaptiv, robust und vorausschauend zu reagieren. Bei den entsprechenden Forschungsarbeiten nimmt der Spitzencluster it‘s OWL eine führende Position ein. Die fünf Querschnittsprojekte des Spitzenclusters schaffen die Grund- lagen, um Systeme zukünftig intelligenter zu gestalten. Eines dieser Projekte beschäftigt sich gezielt mit den Methoden und Verfahren zur Realisierung von selbstoptimierenden Systemen [1].

Von der Mechatronik zur Selbstoptimierung

Ausgangspunkt für die Entwicklung von selbstoptimierenden Systemen sind in der Regel mechatronische Systeme, bei denen Sensoren, Aktoren und Informationsverarbeitung in ein Grundsystem integriert sind. Das Verhalten dieser Systeme wird von den Entwicklern bereits im Entwurf spezi-fiziert. Hierdurch besteht in der Regel eine starre Kopplung zwischen den erfassten Messgrößen der Sensorik und den Stellgrößen der Aktorik auf Basis der umgesetzten Regelung oder Steuerung. Um ein verbessertes Systemverhalten zu realisieren, muss diese starre Kopplung erweitert werden – zum Beispiel mit Hilfe von Ansätzen der Regelungstechnik (adaptive und selbstoptimierende Regelungen), der mathematischen Optimierung (z. B. Optimalsteuerung oder Mehrzieloptimierung) oder des maschinellen Lernens (Clusterverfahren oder neuronale Netze).
Mit diesen Verfahren werden Systeme möglich, die sich in Abhängigkeit der vorliegenden Situation selbst op-timieren und das neue Wissen auch in zukünftigen Situationen nutzen. Die Entwicklung solcher Systeme stellt eine Herausforderung dar, da neben dem ingenieurwissenschaftlichen Entwurf des Systems auch Expertise in der mathematischen Optimierung oder der künstlichen Intelligenz erforderlich ist.

Breites Spektrum an Maschinen und Anwenderbranchen

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Die Leistungsfähigkeit zukünftiger Teilsysteme einer Lackieranlage (hier am Beispiel einer Spritzkabine) kann durch Selbstoptimierung gesteigert werden. (
Bild: Venjakob Maschinenbau)

Die einzelnen Vorhaben im Rahmen des Querschnittsprojekts „Selbstoptimierung“ decken diverse Branchen und Technologiefelder ab. Die Projektpartner aus der Industrie entwickeln und fertigen unter anderem Druckluftkompressoren, Lackieranlagen, Maschinen für die Holzbearbeitung und Teigknetanlagen. Die kurze Darstellung einiger Beispiele verdeutlicht den Nutzen für die Unternehmen sowie deren Kunden.

Lebensmittelindustrie: „Intelligenter“ Teigkneter durch modellbasierte Prädiktion

Die WP Kemper GmbH ist ein Hersteller von Teigknetanlagen, mit denen Bäckereien z. B. Teig für Brötchen herstellen. Für die optimale Produktion von Teig ist jedoch das Expertenwissen des Bäckers notwendig. Er erkennt, wann der Teig soweit durchgeknetet ist, dass die erforderliche Qualität der Brötchen sichergestellt ist.

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Autoren

Prof. Dr.-Ing.  Ansgar Trächtler

Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
Fachgruppe Regelungstechnik und Mechatronik
Fürstenallee 11
33102 Paderborn
Tel.: 0 52 51/60-62 77
E-Mail: ansgar.traechtler@hni.upb.de
www.hni.uni-paderborn.de

Dipl.-Ing. Peter Iwanek

Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
Fachgruppe Regelungstechnik und Mechatronik
www.hni.uni-paderborn.de

M.A. Gerald Scheffels

Freier Fachjournalist, Wuppertal

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