Kompetenz-, Methoden- und Infrastrukturaufbau in den Bereichen der Vernetzung und Digitalisierung von Bestandsanlagen sowie zur datenbasierten Anlagenautomatisierung und Verbrauchsreduktion
Kurzbeschreibung Im Rahmen des hier beantragten (Methoden-) Projekts mit der Firma Miele & Cie. KG als assoziiertem Partner soll am Center for Applied Data Science
ein Kompetenzaufbau in den Bereichen der Vernetzung und Digitalisierung von Bestandsanlagen stattfinden. Das Anwendungsobjekt ist eine anodische Tauchlackieranlage, die anhand unterschiedlichster heterogener Daten, von z.B. Sensoren, aus Bedienerinformationen und aus Daten eines Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Systems zu automatisieren und weiter zu optimieren ist. Ein Ergebnis dabei ist die Reduktion des Energieverbrauchs und die Schonung von Ressourcen. Im ersten Schritt wird die Anlage vermessen, analysiert und ein Modell abgeleitet. Anschließend wird das Datenaufkommen im Data-Analytics-Cluster des CfADS analysiert und dazu verwendet, die Anlage zu optimieren und zu automatisieren. Gleichzeitig werden die Produktivität der Anlage und die Qualität der Produkte gesteigert.