Beschreibung
<p>In Zeiten von Industrie 4.0 hat der Automatisierungsgrad in allen Bereichen der Produktion, auch in der Kunststoff- und Kautschukverarbeitung, stark zugenommen. Um im internationalen Wettbewerb zu bestehen gilt es den Standort Deutschland zu stärken. Ein entscheidender Beitrag zur Steigerung der Ressourceneffizienz (Material wie Personal) bei der Herstellung von Waren kann durch die Unterstützung der Produktion über digitale Assistenzsysteme geschaffen werden.Am Beispiel der Verarbeitung von Kautschuk im beantragten „Material Digital“-Projekt „Digitale Kautschukverarbeitung – Am Beispiel Extrusion (DIGIT RUBBER)“ wird die Kombination von maschinellem Lernen, klassischer Modellbildung und neuen Messtechnikansätzen zur Online-Charakterisierung des Kautschuks bearbeitet. Hierzu werden verfügbare sowie zu entwickelnde Messmethoden in der Online-Erfassung von Qualitätsmerkmalen mit der digitalisierten Erfahrung der Praxisanwender kombiniert, um eine automatische Qualitätsbewertung von Materialien und Ihrer Produkte zu ermöglichen.<br> Im Rahmen der Prozessmodellierung und -optimierung werden die Messdaten auf Grundlage der geschaffenen, umfänglichen Ontologie für die Kautschukverarbeitung gesammelt, verwaltet und ausgewertet. Die zu definierende Ontologie berücksichtigt hierbei Industriestandards, z.B. DIN-Normen, und über die materialspezifischen Daten hinaus die Prozesskette und messtechnisch-relevante Beziehungen.Die gewonnenen Rückschlüsse werden mittels maschinellen Lernverfahren zudem in eine klassische Modellbildung für das Material eingekoppelt. Die direkte Vernetzung der aufgenommenen Daten mit gewonnenen Erkenntnissen liefert Nutzern der Plattform „MaterialDigital“ (PMD) die Grundlage zur Anwendung in eigenen Projekten, analog zur allgemeinen Verwendung von vortrainierten neuronalen Netzen in Machine-Learning Aufgaben.Die Prozess- und Materialmodellierung, sowie die messtechnische Erfassung und Datenverarbeitung der Prozessdaten erfordert eine enge interdisziplinäre Zusammenarbeit verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen aus Produktionstechnik, Messtechnik, Datenanalyse und -verarbeitung sowie Modellierung („Digitale Zwillinge“).<br> Eine Eingliederung einer potenten Materialeigenschaftsvorhersage direkt in den Produktionsprozess ist für die umfängliche Wertschöpfung der so stetig wachsenden Eigenschaftsinformationen unabdingbar.Die zu entwickelnden Methoden zur digitalen Verknüpfung verschiedener Produktionsprozesse können auf weitere Produktionsprozesse übertragen werden (z.B. Extrusion für Lebensmittel, Metalle und Kunststoffe- Austausch über PMD), sodass die Kautschukextrusion als komplexer, reduzierbarer Demonstrator für die Digitalisierung von Produktionsprozessen allgemein verstanden wird.</p>