AdaProQ betrachtet die Qualitätssicherung in adaptiven Prozessketten über verschiedene Stufen der Wertschöpfung und setzt Lösungen zur Steigerung der Produktionsqualität und -effizienz anhand verschiedener Use-Cases um.
Motivation und Problemstellung
Komplexe Fertigungsprozesse und Lieferstrukturen in der deutschen Automobilindustrie führen zu hohen Aufwänden im Anlauf und in der Aufrechterhaltung von Prozess- und Bauteilqualität, damit zu hohen Kosten und einer geringeren internationalen Wettbewerbsfähigkeit. Bisherige Lösungsansätze fokussieren in der Regel auf einzelne Prozessschritte, stellen Insellösungen dar und sind somit nicht für die Einbeziehung weiterer Prozessbestandteile oder Lieferanten geeignet. Eine ganzheitliche aktive Qualitätssicherung über große Teile der Prozesskette hinweg stellt einen Paradigmenwechsel dar, der durch Digitalisierung, Sensorierung und Aktivierung von komplexen Fertigungsprozessen, den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz und der Optimierung sowie durch die direkte Einbindung der Menschen in die Prozesse über Augmented Reality möglich wird.
Projektziel
Im Rahmen von AdaProQ soll anhand mehrerer unterschiedlichen industriellen Anwendungen (Referenzprozessketten) ein generisches Methodenframework erarbeitet werden, welches auf praktisch alle industriellen Fertigungsprozessketten adaptiert werden kann. Die Funktionsfähigkeit und Überlegenheit der erarbeiteten Lösung soll dabei direkt bei den Anwenderpartnern an realen Prozessketten und anhand konkreter Benchmarkgrößen nachgewiesen werden. AdaProQ betrachtet die Qualitätssicherung in adaptiven Prozessketten über verschiedene Stufen der Wertschöpfung und setzt Lösungen zur Steigerung der Produktionsqualität und - effizienz anhand verschiedener Use-Cases um.
Durchführung
Grundlage des Vorhabens stellen reale Prozessinformationen und virtuelle Sensoren aus Prozesssimulationen der Anwendungsfälle dar, um benötigte mathematische Modelle bzw. Modelle für neuronale Netze aufzubauen. Es werden generische Aufbereitungsmethoden konzipiert und umgesetzt, welche bspw. eine Vorselektion oder auch eine vorgelagerte Datenreduktion übernehmen, da Informationen aus verschiedenen Bereichen der Prozesskette zusammengetragen werden. Die Pflege und die weitere Präzisierung der Modelle erfolgt ständig durch die Einbeziehung der erfassbaren Prozesszustände und den Abgleich mit gemessenen Zielgrößen. Die beschreibbaren Zusammenhänge können dann dafür genutzt werden, optimale Vorschläge für die Prozessanpassung abzuleiten.
Verbundkoordinator
Norbert Skala
Grammer AG
Projektvolumen
19,1 Mio. € (Förderanteil BMWK: 53,6%)
Projektlaufzeit
01.10.2021 – 30.09.2024
Projektwebseite
https://www.adaproq.de
Ansprechpartner beim Projektträger
Dr. Christian Fenster – E-Mail: fenstervdi.de
VDI Technologiezentrum GmbH
Das Projekt ist eines von bislang acht bewilligten Verbundprojekte des Moduls a2 des Förderprogramms Digitalisierung der Fahrzeughersteller und Zulieferindustrie.