Modell- und Datengetriebene Prozess- und Qualitätsoptimierung in der Behälterglasproduktion

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Die Herstellung von Glasbehältern erfolgt in einem komplexen, mehrstufigen Prozess, der die Rohstoffe in geschmolzenes Glas umwandelt, die Tropfenbildung und -zuführung ermöglicht und die Tropfen zu Glasbehältern formt. Am Ende des Prozesses prüfen Qualitätsprüfmaschinen bestimmte Qualitätsmerkmale der Glasbehälter, wie z. B. die Wandstärke. Behälter, die nicht der vorgegebenen Qualität entsprechen, werden so ausgeschleust. Die Wechselwirkungen zwischen den Prozessvariablen und der Wanddicke sind zum einen komplex. Mögliche Einflussfaktoren der Wanddicke sind daher noch nicht vollständig geklärt. Zum anderen sind die Strukturen und Formate der Daten verschiedener Messsysteme inhomogen, was die Identifikation und Zusammenführung von Daten einzelner Glasbehälter extrem erschwert. Die aktuelle Varianz bei der Wandstärkenverteilung weist den Erkenntnissen des IPGR zufolge noch Potenzial für Verbesserung auf.

Daher initiieren PLT und IPGR einen langfristigen Forschungsplan, der auf eine Gesamtoptimierung des Produktionsprozesses, der Anlage und des Produktes durch die Entwicklung von Konzepten und prototypischen Werkzeugen zur Kontextualisierung, Integration, Vorverarbeitung und Analyse von Prozessdaten abzielt. Als Vorreiter des Digitalisierungstrends arbeitet die IPGR gemeinsam mit ihren Mitgliedern aus der Behälterglasindustrie auf diesem Gebiet und konzentriert sich auf Forschung und Entwicklung im Bereich der datengetriebenen Prozess- und Qualitätsoptimierung.

 
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Die bisherigen und zukünftigen Forschungsprojekte, die zum langfristigen Forschungsplan gehören, konzentrieren sich auf die folgenden Aspekte:

  • Untersuchung des Zusammenhangs zwischen den Prozessparametern und Prozessvariablen und dem Wanddickenverhältnis mit Methoden der Knowledge Discovery in Datenbanken
  • Entwicklung von Software-Tools für den Zugriff, die Vorverarbeitung und Visualisierung der Daten aus dem Produktionsprozess
  • Entwicklung von Methoden zur Darstellung und Analyse von Wechselwirkungsbeziehungen zwischen Prozessparametern und Produktqualitäten unter Verwendung interdisziplinärer Theorien, z.B. Graphentheorie, Informationsmodellierung, mathematische Modellierung etc.
  • Entwicklung von Konzepten zur Integration von Maschinen- und Sensor-Daten
  • Vorhersage der Produktqualität durch Einsatz von KI-basierten Methoden

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