Motivation
Druckluft ist in vielen industriellen Betrieben elementarer Bestandteil der Produktion. Aus Kostengründen wird eine vorausschauende, bedarfsgerechte Bereitstellung angestrebt. Bisher wird Druckluft aber als Kontingent und nicht bedarfsgerecht bereitgestellt. Durch das statische Vorgehen entstehen hohe Fixkosten, die durch eine dynamische Anpassung reduziert werden können.
Ziele und Vorgehen
Mit der von der Recogizer Analytics GmbH entwickelten Lösung ist nun eine vorausschauende (prädikative) Regelung der Prozesse möglich. Diese basiert auf maschinellen Lernverfahren der Künstlichen Intelligenz (KI). Je mehr Mess-, Steuerungs- und Regeldaten sowie Prozess-, Produktions- und Verbrauchsdaten aus unterschiedlichen Projekten verfügbar sind, desto besser lassen sich die Anlagen und Druckluftversorgungsnetze regeln und Einsparungen erzielen. In dem Vorhaben soll nun die Lösung für ein prädiktives Regelungsmodell auf das industrielle Druckluftversorgungsnetz der Testumgebung SmartFactoryOWL übertragen und unter industriellen Rahmenbedingungen getestet werden.
Innovationen und Perspektiven
Auf Basis der ermittelten Verbrauchsmuster in Kombination mit dem Wissen um Aufträge/Fertigungspläne, werden damit ressourcenschonende Regelungen von Druckluftsystemen realisierbar.