Industrie 4.0: Cloud-Eindbindung von Prozessregelgeräten in der Kunststoffindustrie

Masterprojekt Elektrotechnik - Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung

Masterprojekt Maschinenbau - Schwerpunkt Mechatronik

Masterprojekt Maschinenbau - Virtuelle Produktentwicklung

KURZBESCHREIBUNG:

Dieses Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der  Leistungssteigerung und Kostensenkung von Regelsystemen für  Temperaturregelung und Servo-Steuerung  im Kunststoffspritzguss. Spritzgießmaschinen werden zur Fertigung von Kunststoff-Formteilen eingesetzt. Diese werden heute in allen Bereichen der Industrie und Konsumgüterherstellung verwendet, sie haben in der Vergangenheit in hohem Maße aus Metall gefertigte Formteile ersetzt, dieser Prozess setzt sich derzeit weiter fort. Zur Temperaturregelung von angussfreien Heißkanal-Spritzguss-Systemen werden Heißkanalregler eingesetzt. Im Rahmen des Forschungsprojektes wird ein preiswertes Industrieregelsystem mit Cloud-Unterstützung  entwickelt , bei dem nur die zeitkritischen  Regelungsvorgänge auf einer möglichst schlanken Industrierechner-Plattform vor Ort abgebildet werden („edge computing“) und alle zeitlich unkritischen und nur gelegentlich genutzten Steuerungsvorgänge in einer hierfür zu konfigurierenden Cloud-Umgebung ablaufen.

Nach Benchmarking von Cloud-Systemen für die industrielle Automatisierung wurde an der Hochschule eine für Heißkanal-Spritzgießanlagen geeignete und leistungsfähige Client-Server Architektur ausgearbeitet und prototypisch umgestetzt. 

Aktuell wird der im Vorgängerprojekt entwickelte Temperaturregler auf der Basis von künstlichen neuronalen Netzwerken  für die Umsetzung in der Cloud-Umgebung angepasst und getestet.

Im ersten und zweiten Master-Projekt werden verschiedene webbasierte Visualisierungssysteme für die Cloud-basierte Regelung untersucht und bewertet. Es wird eine Vergleichsanalyse von Eigenschaften, Parametern und Merkmalen von verschiedenen Arten der webbasierten Visualisierungssystemen, z.B. basierend auf eingebetteten Cloud-Applets oder rein webbasierten Visualisierungsmethoden, durchgeführt. Auf der Grundlage dieser Analyse wird ein optimaler Typ des Visualisierungssystems definiert . Die einzelnen Softwarefunktionen des webbasierten Visualisierungssystems (einschließlich Back-End- und Front-End-Komponenten) entwickelt und programmiert. Die entwickelten MMI-Funktionen werden anschließend in die gesamte Visualisierungs- und Serviceumgebung auf dem  Cloud-Server implementiert.

In der letzten Projektphase werden Methoden zur  Datenanalyse großer Mengen von Betriebs- und Prozessdaten („Big Data“)   zu Implementierung von Diagnose-/Servicefunktionen, und online-Bedienerunterstützung ausgearbeitet.

PROJEKTPHASEN:

• Masterprojekt 1: Konzeptentwurf von Cloud-basierten MMI-Funktionen.
• Masterprojekt 2: Entwurf  und Umsetzung des Cloud-basireten Visualisierungssystems in Programiersprache  Python.  
• Masterthesis: Analyse von Prozessdaten  im Cloud-Datenbank ("Big Data")  zu Implementierung von Diagnose-/Servicefunktionen.

Anzahl Plätze: 1