Projektbeschreibung

Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, Daten aus verschiedenen Unternehmen und Prozessen zu vernetzen und den Wertstoffkreislauf Papier mit Hilfe von Big-Data-Ansätzen und ausgewählten KI-Tools übergreifend zu optimieren. Es wird der Prototyp einer KI-Anwendung weiterentwickelt, um den Wertstoffkreislauf von der Sammlung und Sortierung des Altpapiers bis zur Produktion des Papierprodukts zu optimieren und damit einen signifikanten Beitrag zur Reduzierung der benötigten Ressourcen zu leisten. Grundlage dafür ist erstens die bessere Erkennung und Beschreibung der Zusammensetzung des Altpapiers und zweitens, darauf aufbauend, der Einsatz intelligenter Systeme, welche in den folgenden Stufen des Wertschöpfungsprozesses diese Informationen für den effizienten Ressourceneinsatz nutzen.

Zur Erreichung dieses Ziels ist der Einsatz eines Prognosesystems erforderlich, welches, angelernt über Vergangenheitsdaten, anhand der aktuellen Situation erkennt, dass der Bediener steuernd eingreifen muss (Entscheidungsunterstützung und Hinweisfunktion). Durch ein Assistenzsystem, welches Prognose und aktuellen Zustand mit dem Wissen der Experten verknüpft, werden daraus Vorschläge für Maßnahmen generiert, aus denen der Bediener auswählt und dann steuernd eingreift (Vorschlagsfunktion). So kann der Maschinenbediener frühzeitig auf drohende Abweichungen bei den Eigenschaften des Fertigprodukts oder Störungen im Produktionsprozess hingewiesen werden, damit dieser rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen kann. Das Assistenzsystem lernt durch die vom Bediener getroffene Auswahl und dem daraus resultierenden Einfluss auf die Prozess¬kenngrößen laufend dazu (Selbstoptimierungsfunktion). Zur Realisierung werden unternehmensübergreifend automatisiert Daten ausgetauscht. Seitens des IPEM-Lehrstuhls übernimmt unser Gruppenleiter Lukas Baeck die Projektleitung.