Verbundvorhaben: BeStPeri - Bedarfsorientierte Steuerung von Peripheriesystemen in der Produktion; Teilvorhaben: Überwachung der Zustände und Parametrisierung der eingesetzten Unterstützungssysteme zur Absicherung einer zeitgerechten und ressourcenschonenden Produktion.
Zeitraum
2022-01-01 – 2024-06-30
Bewilligte Summe
349.526,95 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI5008A
Leistungsplansystematik
Ressourceneffizienz und zirkuläre Wirtschaft (Querschnittsaktivitäten) [EA3340]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI5)
Förderprogramm
Energie
Die Klimapolitik des Bundes gemeinsam mit der Verantwortung der Unternehmen, eine zirkuläre Wirtschaft umzusetzen, sowie die Forderung des Kapitalmarktes nach Transparenz und einer Nachhaltigkeitsbewertung resultieren in einem Veränderungsdruck für produzierende Unternehmen. Dabei können Ressourcen oftmals nicht vermieden, jedoch deren effizienter Einsatz entlang der Wertschöpfungskette verbessert werden. Neben der Steigerung der Ressourceneffizienz im Prozess gilt es, eine Gesamtprozessoptimierung einschließlich der bedarfsgerechten Steuerung von Peripheriesystemen zu erforschen. Insbesondere bei einer prozessschrittübergreifenden Betrachtung, welche durch den Einsatz digitaler Technologien entscheidend befähigt wird, kann die Ressourceneffizienz des Gesamtsystems gesteigert werden. Das Ziel von BeStPeri ist es, produzierende Unternehmen durch den Einsatz von datengetriebenen Methoden zeitnah zu einer Senkung ihrer CO2-Emissionen zu befähigen. Indem mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens Zustandsdaten der Anlagen und der Versorgungsperipherie analysiert und Handlungsmaßnahmen abgeleitet werden, wird durch die Übertragung digitaler Services in die Steuerungssysteme die Steigerung der Ressourceneffizienz des Gesamtproduktionssystems ermöglicht. Ziele der B+T Oberflächentechnik sind die vollständige Aufnahme von Prozessdaten der Produktionsanlagen und der unterstützenden Systeme in Echtzeit. Dies erfolgt durch den Ausbau und die Vernetzung der Sensor-Infrastruktur, wodurch zunächst eine Zustandsüberwachung gewährleiste wird. Nach der Verarbeitung der erfassten Daten mit Methoden des maschinellen Lernens unter Berücksichtigung von ökonomischen und ökologischen Faktoren können diese anschließend visualisiert bereitgestellt werden. Abschließend sollen abgesicherte, differenzierte Handlungsempfehlungen für die Bereiche Produktionssteuerung, Ressourceneinsatz und Instandhaltung ausgegeben werden.