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PROZESSOPTIMIERUNG MIT HYBRIDEN MODELLEN


Modellierung und Simulation von Produktionsprozessen

Mit hybriden Modellen Optimierungspotenziale aufdecken

Technische Systeme sind durch das Zusammenwirken von unterschiedlichen Komponenten geprägt, die aufgrund der mechanischen, elektronischen und informationsverarbeitenden Anteile nur eine inkonsistente und heterogene Beschreibung ermöglichen. Gerade inder Automatisierung von technischen Prozessen, z. B. in der industriellen Produktion, ist die genaue Kenntnis der Abläufe eine der Schlüsseltechnologien, um die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens sicherzustellen.

Neue Methoden

Ausführbare Modelle bilden dabei eine anerkannte Möglichkeit, Optimierungspotenziale sowohl von geplanten als auch von bereits real existierenden Produktionsanlagen aufzudecken und nachhaltig nutzbar zu machen. Ziel des Forschungsprojektes von Prof. Dr. Volkhard Klinger ist es daher, neuartige Methoden der Modellierung und Simulation von technischenProzessen auf Optimierungsprobleme anwendbar zu machen.

Komplexe Systeme modellieren

Die Modellierung des Gesamtsystems ist zum heutigen Zeitpunkt in der Regel nicht bzw. nur dann möglich, wenn die Anzahl der Systemfunktionen und der Systemvariablen sehr klein ist. Das trifft allerdings nur für sehr wenige Beispiele zu, die in der Forschung und Entwicklungals Referenzsysteme herangezogen werden. Dazu gehören die klassische Zwei-Tank-Anlage oder der Dieselmotor. Technische Produktionsprozesse besitzen dagegen in vielen Anwendungsbereichen eine sehr große Komplexität, die durch eine Vielzahl von Prozesswerten und Randbedingungen geprägt ist.

Gute Prozesskenntnis notwendig

Um den Produktionsprozess bezüglich aller Einflussparameter optimal betreiben zu können, ist eine sehr gute Prozesskenntnis notwendig. Diese ermöglicht es, die Produktion nicht nur in wenigen stabilen Arbeitspunkten, sondern auch in Übergangsphasen, sogenannten transienten Produktionsphasen, sicher zu beherrschen.

Eine Reihe von Vorteilen ergibt sich direkt daraus:

  1. Hohe Produktqualität auch bei schwankenden Produktionsrandbedingungen
  2. Adaptierbare Produktionsgeschwindigkeit
  3. Effiziente Variation der Produktparameter durch modellbasierte Simulation.

Geeignete Prozessmodelle

Voraussetzung für die gute Prozesskenntnis ist ein Prozessmodell, das es erlaubt, die Wechselwirkungen zwischen den Prozessgrößen formal beschreiben zu können. Genau ein solches Prozessmodell ist allerdings in der Regel aufgrund der Prozesskomplexität, wie bereits oben beschrieben, nicht verfügbar. Insbesondere gibt es in der Automatisierungstechnik keine geschlossenen Modellierungsmethoden für den Prozess und die notwendige Prozesssteuerung.

Forschungsschwerpunkt

Der Schwerpunkt der Forschungsarbeiten erstreckt sich auf die Evaluierung von Methoden zur Modellbildung auf der Basis von Prozesswerten, die funktionale und zeitbezogene Prozessmodellierung und die Verifikation des Prozessmodells. Die zentralen Forschungsziele sind die Generation eines ausführbaren Prozessmodells und die Bereitstellung von Leistungs- und Qualitätsindikatoren zur Modellbewertung.