Die Firma Novapax ist Hersteller von technisch hochwertigen Präzisionskunststoffteilen und Komponenten überwiegend für die Automobilindustrie. Dabei stellen der produktionsbedingt hohe Energieverbrauch und der Kunststoffabfall die wesentlichen Umweltaspekte dar.
Um den Prozess der Abfall-/Ausschussminimierung sowie Energieeinsparung überwachen und letztlich optimieren zu können, sollte in Anlehnung an Industrie 4.0 eine automatisierte Maschinendatenerfassung auf Basis drahtloser Datenübertragung mit einer selbstlernenden Steuerung prototypisch umgesetzt werden.
Des Weiteren sollten die Maschinendaten anhand von Messzählern zusätzlich bereichsbezogen verifiziert werden können.

Die wissenschaftliche Herausforderung bestand darin, mit modernen Verfahren der Informatik industrielle komplexe Prozesse abzubilden und durch Algorithmen mittels maschinellem Lernen zu optimieren, um wesentliche Ressourceneinsparungen für die gesamte Fertigung zu erreichen.
In diesem Projekt hat die HTW Berlin bei der Datenverarbeitung, Analyse, Berechnung und Visualisierung unterstützt und intelligente Algorithmen für Optimierungsmaßnahmen zur Ressourcennutzung (Abfall, Ausschuss, Energie) sowie zur Prozessoptimierung abgeleitet und gemeinsam mit Novapax umgesetzt.

Zentrale Idee war die Kombination aus flexibler Datenerfassung, Validierung und Visualisierung vor Ort mit der Weiterverarbeitungsmöglichkeit auf dem Arbeitsplatzrechner in anspruchsvolleren Werkzeugen. Durch die konsequente Verknüpfung von Erfassung und Visualisierung werden das Systemverständnis erhöht und weitere Potentiale aufgedeckt.

• Prof. Dr. Volker Wohlgemuth (Projektleitung)

• Martina Willenbacher (Projektmitarbeiter_in)

Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)

• Novapax

Projektförderung