Institut für Industrielle Informationstechnik

Im Rahmen des beantragten Projektes sollen ein automatisches Bewertungssystem von Safety & Security Eigenschaften für wandlungsfähige Produktionsanlagen und intelligente technische Systeme entwickelt werden. Dazu werden die Informationen, die für eine automatisierte Sicherheitsbewertung notwendig sind, ermittelt, standardisiert und maschinenlesbar ausgeprägt. Die gesammelten Merkmale sollen durch Bewertungsalgorithmen (KI) die automatisierte Bewertung von Safety & Security durchführen.

Leitung: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite

Laufzeit: Das Forschungsprojekt läuft bis zum 31.3.2023.

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Ziel dieses Impulsprojektes ist es, während der Produktion aus Daten wie z.B. Sensordaten oder Rohstoffinformationen kontinuierlich ein Modell der Produkte (inkl. Zwischenprodukte) zu generieren, das sogenannte „virtuelle Abbild“. Anhand dieses Modells lassen sich Echtzeitinformationen zu Produkteigenschaften und Qualität ableiten, ohne dabei auf zeitaufwendige Labortests oder kostspielige Sensorik zurückgreifen zu müssen. Dieses kontinuierliche Mitführen eines virtuellen Abbildes eines physikalischen Objektes stellt dabei den Kerngedanken Cyper-physischer Systeme (CPS) dar und damit auch von Industrie 4.0. Ein Gedanke, der hier konsequent auf die Lebensmittelbranche angewendet wird.

Mit dem Erreichen dieses Ziels setzt dieses Projekt weitreichende Impulse, indem es eine disruptive Änderung der Qualitätssicherung in Lebensmittelbetrieben von einer nur stichprobenartigen und retrospektiven Qualitätsphilosophie hin zu einer kontinuierlichen (prospektiven) Überwachung einleitet.

Laufzeit: Das Forschungsprojekt läuft bis zum 31.12.2020. 

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Die Qualitätskontrolle und -sicherung dient in der Lebensmittelproduktion, neben technisch-ökonomischen Zielen wie Rohstoffausnutzung und –ausbeutung, vor allem der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben einschließlich jener des Verbraucherschutzes. Fehlerhafte Qualität kann zu Misserfolgen im Markt, höheren Herstellungskosten und Reklamationen führen. Durch natürliche Schwankungen der Rohwarenqualität und veränderliche Umgebungsbedingungen während des Herstellungsprozesses eines Lebensmittels ergeben sich individuelle Risiken des Verderbs sowie der Belastung durch gesundheitsschädliche Stoffe. Das Mindesthaltbarkeitsdatum wird durch den Hersteller jedoch sehr allgemein für den zu einer Rezeptur gehörenden Herstellungsprozess festgelegt. Chargen- oder gar produktindividuelle Haltbarkeitsangaben sind mit den heute in der industriellen Praxis angewandten Methoden nicht umsetzbar, weil diese mit langwierigen Lagerungsversuchen verbunden sind. Auch Kontrollen auf Belastungen werden im Allgemeinen nicht individuell an allen Produkten durchgeführt, weil Laboranalysen zeit- und kostenintensiv sind. In diesem Projekt sollen innovative Modellierungstechnologien auf Basis einer schnellen Datenerfassung und -analyse zur genaueren Vorhersage des Mindesthaltbarkeitsdatums erforscht werden. Dabei kommen kostengünstige Sensortechnologien zum Einsatz, die umfassende Ergebnisse des Zustandes für jedes einzelne Produkt liefern.

Leitung: Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg

Laufzeit: Das Forschungsprojekt läuft bis zum 30.4.2022.

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