Organic Production System 20/21



Organic Production System 20/21
Organic Production System 20/21
Organic Production System 20/21
Organic Production System 20/21
Organic Production System 20/21



Das Organic-Production-System-Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit der ITQ GmbH durchgeführt. Organic Production Systems sind eine Weiterentwicklung aus IoT-Systemen und Cyber-physischen Produktionssystemen (CPPS). Durch den Einsatz verteilter, intelligenter Software (Softwareagenten) sowie Verfahren der Data Science kann eine bessere Skalierbarkeit und Robustheit dieser Systeme erreicht werden. An der CPPS-Modellanlage der Distributed Systems Group können aktuelle Verfahren für Organic Production Systems erforscht und prototypisch umgesetzt werden.

Über angebrachte RFID Reader innerhalb der prototypischen Produktionsanlage können von dem durchfahrenden Werkstück Informationen ausgelesen werden bzw. produktionsspezifische Daten darauf geschrieben werden. Das Java Agent Framework (JADE) dient zur Realisierung einer dezentral gesteuerten Produktionsanlage, deren Verhaltensmuster situationsbedingt angepasst werden können. Das Dokumentationswerkzeug Doxygen ermöglicht es, aus Anmerkungen im Quellcode, automatisiert eine technische Dokumentation der Anlage generieren zu lassen. Abhängigkeiten und detaillierte UML-Diagramme können somit komplizierte Sachverhalte möglichst schlüssig als Grafik darstellen.

Die prototypische Produktionsanlage weist durch die bisherige Nutzung eine gewisse Fehleranfälligkeit auf. Durch die Einführung von Predictive Maintenance sollen Fehler frühzeitig erkannt werden, um diverse Lösungsmuster zur Problemlösung zur Verfügung stellen zu können. Hierbei wird mittels eines hochwertigen Mikrofons eine Vielzahl an Sounddateien aufgenommen, welche im weiteren Verlauf an ein "Convolutional Neural Network" übergeben werden. Mithilfe des neuronalen Netzes lassen sich die Zustände der maschinellen Anlage erkennen und zuordnen.

-> Video: Vorgehensweise Soundaufnahmen

Parallel wird aufgrund der gegebenen Fehleranfälligkeit eine Simulation der bestehenden Produktionsanlage (digitaler Zwilling) entwickelt. Diese spiegelt die Anlage in Ihrer Komplexität wieder und soll den Entwicklungsprozess der Anlagenlogik schneller und einfacher gestalten. Zudem soll die Simulation zu einem späteren Zeitpunkt Trainingsdaten bzw. Testdaten für das neuronale Netz im Zusammenhang mit Predictive Maintenance generieren.

-> Video: Bestellablauf digitaler Zwilling

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Team-Talk Session: Zoom-Meeting


  • Jahr:
  • Studierende: Benedikt Handschuh, Christian Münz, Florian Bernath, Lukas Meitz, Markus Schmidt, Marco Ziegler, Dominik Zürlein, Johannes Landsperger, Stefan Heilig
  • Semester: Master
  • Studiengang: Informatik
  • Supervision: Prof. Dr.-Ing. Honorary Doctor of ONPU Thorsten Schöler
  • Tags: