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DIAZI

Digitalisierung des Industrialisierungsprozesses in der Automobil- und Zuliefer-Industrie

Teilvorhaben

Datenanalyse und Simulation zur Entscheidungsunterstützung in Planung, Ramp Up und Betrieb von Multi-Use Fertigungslinien.

Über das Projekt

Das Projekt DIAZI zielt darauf ab, ein effizientes und vorausschauendes digitales Produktionssystem für die Automobil- und Zulieferindustrie zu entwickeln, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden, indem Abfall und Energiebedarf kontrolliert werden. Dies kann durch die Weiterentwicklung und Standardisierung bestehender Lösungen, Tools und Architekturen erreicht werden. Die steigenden Anforderungen an die Flexibilität in der Fertigung können nur durch den Einsatz intelligenter Produkte, Produktionsanlagen und die Verfügbarkeit von Echtzeitdaten erfüllt werden. Die große Herausforderung besteht darin, die existierenden Strukturen, Architekturen und Gegebenheiten so zu transformieren, dass eine vollständige Digitalisierung der Produktion stattfindet.

DIAZI

Projektinformationen

BMWK

Förderung: 01/2022 - 12/2025 , Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)

Projektpartner

  • Continental Automotive Technologies GmbH
  • DUALIS GmbH IT Solution
  • IFOX Systems GmbH
  • plus10 GmbH
  • SUSE Software Solutions Germany GmbH
  • HAW Landshut (HAWLA), Institute for Data and Process Science
  • NaiSE GmbH

Rolle des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF)

Das IWF fokussiert in dem Teilvorhaben zunächst auf die Datenakquise und Strukturierung, welche die Grundlage für die weiteren Analysen und Identifizierung von geeigneten Assistenzsystemen darstellt. Weiterhin werden geeignete Linien- und Produktionsplanungsstrategien mithilfe einer agentenbasierten Prozesskettensimulation abgeleitet. Schließlich findet eine datenbasierte Prozessoptimierung für verschiedene Prozessschritte an unterschiedlichen Standorten des Unternehmens „Continental Automotive Technologies GmbH“ statt. Dabei liegt der Fokus u.a. auf dem Spritzgießen, wofür eine CAE Prozesssimulation sowie ein KI-basiertes Surrogatmodell aufgebaut wird. Die Erkenntnisse aus den verschiedenen Modellen werden final in Dashboards aufbereitet, sodass die Erkenntnisse an relevante Stakeholder in der Produktion kommuniziert werden können.

Mitglieder

Dr. André Hürkamp
+49 531 391 - 65044
a.huerkamp(at)tu-braunschweig.de
Mohammad Mojaddarasil
m.mojaddarasil(at)tu-braunschweig.de
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