Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Inbetriebnahme lernender Regler am Beispiel einer komplexen Prozesskette mit einem zusätzlichen Befeuchtungssystem zur Herstellung gezogener Kartonbecher

Nachhaltigkeit und Kunststoffreduktion sind Trends in der Verpackungsindustrie. Der Prozess „Ziehen“ birgt großes Potential, Packmittel aus naturfaserbasierten Materialien in hohen Stückzahlen zu produzieren und damit Verpackungen aus Kunststoffen zu substituieren.

Durch das im Vorhaben angestrebte übertragbare Konzept zur schnellen Inbetriebnahme (IBN) intelligenter Fertigungssysteme für Packmittel aus Karton und anderen Naturstoffen werden die Unternehmen unterstützt, modulare und leicht konfigurierbare Anlagen anzubieten. KMU mehrerer Branchen entlang der Wertschöpfungskette zur Produktion und Verpackung von Konsumgütern wie der Sonder- und Verpackungsmaschinenbau, Mess-, Steuerungs- und Automatisierungstechnik, Komponentenhersteller aber auch Hersteller von Packmitteln profitieren hiervon. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und exemplarische Umsetzung einer Technologieregelung durch Anwendung von Algorithmen des Maschinellen Lernens auf Basis synthetischer Daten. Mithilfe Digitaler Zwillinge der zentralen Prozessstufen und deren prozessschrittübergreifenden Kopplung sollen diese Daten erzeugt und für die Bestimmung von Regelalgorithmen genutzt werden.

Neben den Materialeigenschaften, der Faltenhalterkraft und der Temperatur hat sich vor allem die Materialfeuchte als ein Schlüsselfaktor für einen stabilen Ziehprozess von Karton gezeigt. In diesem Projekt sollen für eine Produktionsanalage zur Herstellung verschlossener Kartonbecher die Methoden zur Parametrierung und zum Einsatz lernender Regler entwickelt werden. Die dafür notwendigen Wirkzusammenhänge werden aus virtuellen Prozessmodellen der Kernprozesse ermittelt und in eine Regelstrategie übertragen. Zur Validierung der Methoden wird die Produktionsanlage um ein Befeuchtungsmodul erweitert und dann mithilfe lernender Regler in Betrieb genommen. Durch dieses Vorgehen können ressourcenintensive Tests zur IBN komplexer Produktionssysteme vermieden werden.