Smarte Kombinationswaagen durch Sammlung gro?er Datenmengen und deren KI-basierter Auswertung

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Teilmengenkombinationswaagen werden h?ufig in der Lebensmittelindustrie verwendet, um Güter zu wiegen, proportionieren und zu definierten Mengen abzufüllen. Dazu wird W?gegut in mehrere W?gezellen gef?rdert, die Teilmengen gewogen und durch simultanes Auswerfen zu einer definierten Gesamtmenge kombiniert. Die hohen Anforderungen an die W?gepr?zision und -geschwindigkeit sowie die Notwendigkeit, qualitative und quantitative Daten des W?gegutes miteinzubeziehen, machen die Kombinationswaage zu einem herausfordernden Anwendungsgebiet lernender Regelverfahren.

Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll eine umfangreiche Datenbasis (i. S. v. ?Big Data“) durch die Erweiterung der bestehenden Maschineninfrastruktur und Sammlung von Daten über mehrere Anlagen hinweg erhoben und aufbereitet werden. Weiterhin soll mittels dieser Datenbasis ein Digitaler Zwilling, welcher das reale Prozessverhalten virtuell simuliert, definiert und validiert werden. Der Digitale Zwilling erlaubt es, Modell- und KI-basierte Vorg?nge zu simulieren, wobei sich die KI-Anwendungen auf die folgenden drei Bereiche fokussieren:

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1. KI-basierte Werteerfassung des W?gegutes
2. Lernf?hige Regelung komplexer Vorg?nge innerhalb der Maschine
3. Realisierung eines Predictive Maintenance-Ansatzes

?bergeordnetes Ziel des smarten W?gesystems ist es, die Prozesssicherheit der Kombinationswaage hinsichtlich Werterfassungszeit, Genauigkeit und Verfügbarkeit zu optimieren. Dabei erlauben KI-Methoden im Vergleich zu klassischem modellbasiertem Vorgehen eine Anpassung an variable Rahmenbedingungen und kundenspezifische Produkte.

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Meine grunds?tzlichen Forschungsschwerpunkte sind...

• Nichtlineare Regelung
• Kopplung heterogener Modelle
• Echtzeitf?hige Systemidentifikation und -regelung