champI4.0ns Anwendungsfälle

In champI4.0ns werden vier Anwendungsfälle bearbeitet, die sich alle – mit unterschiedlicher Gewichtung – mit Traceability, Planung & Steuerung und Qualitätssicherung auseinandersetzen.

Anwendungspartner:innen: ADH Mölltal Möbel​ & I0T40

Schwerpunkt: Traceability​

Ausgangssituation: Käufer von Möbeln können sich nicht sicher sein, dass das verwendete Holz aus nachhaltiger Forstwirtschaft stammt​

Zielsetzung: Fälschungssichere Materialverfolgung vom Baum zum Möbelstück​

Lösungsansatz:​

  • Über Jahresringe und andere Merkmale wird Rundholz fälschungssicher identifizierbar​
  • Daten entlang des gesamten Prozesses vom Wald über das Sägewerk bis zur Fertigung des Endprodukts werden eindeutig zugeordnet und in einer zentralen Datenbank abgelegt​
  • Es entsteht ein digitaler Material- bzw. Produktpass für Holz und Möbel​

Anwendungspartner:innen: HASSLACHER PREDING Holzindustrie GmbH & NET-Automation GmbH

Schwerpunkt: Planung und Steuerung​

Ausgangssituation: Da die Pelletsherstellung von zahlreichen Faktoren beeinflusst wird, existieren keine standardisierten Regelstrategien ​

Zielsetzung: Autonome Prozesssteuerung bei der Pelletsherstellung​

Lösungsansatz: ​

  • Bestimmte Produktqualität wird bei minimalem Ressourceneinsatz und maximaler Auslastung der Produktionsanlagen erreicht​
  • Daten für das Training der KI-basierten Steuerung werden unter anderem mithilfe von Simulationen generiert​
  • Modelle sollen dezentral aufgebaut, miteinander verglichen und zwischen ähnlichen Anlagen übertragen werden

Anwendungspartner:innen: Weitzer Woodsolutions​ & Joanneum Research

Schwerpunkt: Qualitätssicherung​

Ausgangssituation: Die Produktion von Treppen basiert in der Regel auf groben Maßvorgaben, ein Angleichen an die Naturmaße erfolgt erst vor Ort. Ein Proof of Concept zur Aufnahme der Naturmaße bereits vor der Produktion liegt vor, ein wirtschaftlicher Einsatz ist vor allem aufgrund des hohen Ressourcenbedarfs  jedoch noch nicht möglich.​

Zielsetzung: Vernetzte Datenketten in der Stiegenfertigung​

Lösungsansatz:​

  • KI-basierte Erfassung von Naturmaßen vor Ort mit einem Handheld​
  • Effiziente (Breitband-)Datenkommunikation von der Baustelle über die Datenauswertung bis in die Produktion​
  • Methoden zur autonomen Datenverarbeitung kommen in der Produktplanung zum Einsatz

Anwendungspartner:innen: Pfleiderer​ & Siempelkamp

Schwerpunkt: Planung und Steuerung, Qualitätssicherung, Traceability​

Ausgangssituation: Ein variabler Naturrohstoff und die Komplexität der Fertigung machen die Einstellung von Herstellungsprozessen schwierig. Daten werden an verschiedenen Stellen erhoben, können aber nicht ausreichend zur Prozessführung genutzt werden.​

Zielsetzung: Optimierte modellbasierte Prozessführung und Qualitätsvorhersage​

Lösungsansatz:​

  • Erhebung zusätzlicher Daten in der Produktion und bei Zulieferern und integrierte Nutzung dieser Daten bzw. Weitergabe an Kunden​
  • Mithilfe von Dashboards werden Anlagenbediener bei Prozesssteuerungsentscheidungen unterstützt​
  • Materialien und Produkte werden über die gesamte Wertschöpfungskette verfolgt und Produkten wird ein CO2-Fußabdruck zugeordnet​
  • Nicht zerstörungsfrei messbare Materialeigenschaften werden auf Basis messbarer Eigenschaften ermittelt