Intelligente technische Systeme OWL, Querschnittsprojekt Selbstoptimierung

Project Period: 2012-07-01 – 2017-06-30
Externally Funded
Alternative Name
Intelligente technische Systeme OWL, Querschnittsprojekt Selbstoptimierung
Principal Investigator
Michael Dellnitz, Jürgen Gausemeier, Sina Ober-Blöbaum, Walter Sextro, Ansgar Trächtler
Department(s)
Regelungstechnik und Mechatronik / Heinz Nixdorf Institut
Its OWL
Institut für Industriemathematik
Numerik und Steuerung
Description

Die Anforderungen an die Verlässlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Ressourceneffizienz von Produkten und Produktionssystemen steigen mit den Ansprüchen der Kunden an Qualität und Bedienung. Zur Vermeidung hoher Kosten muss dabei auch der Energieverbrauch reduziert werden. Hohe Optimierungspotenziale liegen in Verfahren der Selbstoptimierung (SO), die intelligentes Verhalten in die Systeme integrieren, so dass sich Geräte und Maschinen eigenständig an sich ändernde Betriebsbedingungen anpassen können. Beispielsweise kann ein selbstoptimierendes Energiemanagement in Elektrofahrzeugen die verfügbare Energie in Abhängigkeit der Betriebssituation und unter Berücksichtigung konkurrierender Ziele, wie z.B. Komfortmaximierung gegenüber Reichweitemaximierung, verteilen. So werden die vorhandenen Energiereserven effizient eingesetzt und ein optimales Gesamtergebnis erreicht.


Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung eines Instrumentariums, das Methoden und Verfahren der Selbstoptimierung anwendergerecht verfügbar macht. Unternehmen können so unterstützt werden, Selbstoptimierung in die maschinenbaulichen Systeme von morgen zu integrieren.


Dazu werden Methoden und Verfahren der Selbstoptimierung in Form von Lösungsmustern verfügbar gemacht und in einer Datenbank bereitgestellt. Dazu gehören beispielsweise maschinelles Lernen und Kognition, intelligente Steuerungs-, Regelungs- und Datenverarbeitungskonzepte sowie mathematische Optimierungsverfahren. Die Ergebnisse werden zu einem ganzheitlichen Vorgehen für die Entwicklung selbstoptimierender Systemen zusammengeführt. Sie werden von den Unternehmen des Spitzenclusters validiert und in marktfähige Produkte und Produktionssysteme überführt, beispielsweise selbstoptimierende Großwäschereien, Haushaltsgeräte oder Fertigungsprozesse in Produktionsanlage und im Maschinenbau.


Das Projekt leistet einen entscheidenden Beitrag für den Innovationssprung von mechatronischen zu selbstoptimierenden Systemen. Unternehmen können die Ressourceneffizienz, Verlässlichkeit und Benutzerfreundlichkeit ihrer Produkte und Produktionssysteme erheblich verbessern und somit Marktanforderungen bedienen und wettbewerbsfähig bleiben. Die Ergebnisse werden über Transferprojekte weiteren Unternehmen des produzierenden Gewerbes, z.B. des Maschinenbaus, der Elektroindustrie und der Automobilzulieferindustrie, zugänglich gemacht und über Engineering-Unternehmen über den Cluster hinaus in die Breite getragen. Weiterführend werden sie in neue Studien- und Weiterbildungsangebote integriert.

Funding Organisation
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Cooperator
Forschungsinstitut für Kognition und Robotik (CoR-Lab)
Universität Bielefeld
Universität Bielefeld (Excellenzcluster CITEC)