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SelVliesPro

Entwicklung einer smarten kontinuierlichen Fertigungslinie zur Verarbeitung von (rezyklierten) Hochleistungsfasern zu Organoblechen als Basis für Leichtbauanwendungen

Ausgangslage

Die Verarbeitung von rezyklierten Hochleistungsfasern zu Organoblechen auf Basis von Vliesstoffen gibt eine Antwort auf die immer drängender werdende Frage nach der Verarbeitung von Carbonfaserabfällen, insbesondere vor dem Hintergrund der drohenden Einstufung von carbonfaserverstärktem Kunststoff (CFK) als „gefährlicher Abfall“ und dem damit verbundenen Deponieverbot.

Projektinformationen

  • Förderung: 02/2018-01/2021, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Projektpartner

  • STFI: Sächsisches Textilforschungsinstitut e.V.
  • Hochschule Hof
  • MSA Deutschland GmbH 

Die Wiederverwertung von Carbonfasern auf dem Niveau von Hochleistungswerkstoffen ist nur mit geschlossenen technologischen Prozessketten bei hoher Reproduzierbarkeit und ökonomischer Effizienz in der Realwirtschaft zu etablieren. Besonders hohe Anforderungen entstehen beim Einsatz im Bereich der Automobil- und Luftfahrtindustrie. Zu diesem Zweck gilt es die Prozesse zu optimieren und industrietauglich zu gestalten.

Zielstellung

Im Rahmen des Projektes SelVliesPro wird die Integration eines Big Data-Ansatzes in eine bestehende Fertigungslinie zur Verarbeitung von rezyklierten Hochleistungsfasern verfolgt. Mittels Methoden des Data-Minings werden die durch den Big Data-Ansatz aufgezeichneten Daten analysiert und die Analyseergebnisse auf die Produktionslinie zurückgespiegelt. Vor diesem Hintergrund besteht das wissenschaftliche und technische Arbeitsziel in dem Aufbau eines Cyber-physischen Fertigungssystems.

Cyber-physische Systeme sind ein Kernelement von Industrie 4.0 und beschreiben die dynamische Vernetzung von physischer Welt, d.h. der spezifischen Produktionsanlage, und einem virtuellen (cyber) Abbild auf Basis geeigneter Modelle. Mit Hilfe des cyber-physischen Systems werden zeitlich und örtlich ausreichend aufgelöste Maschinen-, Betriebs- oder Umgebungsdaten erfasst und kontinuierlich einem virtuellen Modell zugeführt, um daraus optimierte Strategien über innovative Simulationsansätze und Data Analytics zu berechnen. Diese werden in geeigneter Form Mitarbeitern verschiedener Zielgruppen als Entscheidungsunterstützung zur Verfügung gestellt oder direkt in eine automatisierte Regelung integriert.

Mitglieder

Marvin Czarski
m.czarski(at)tu-braunschweig.de
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