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Sonder­forschungs­bereich 876

© IPS​/​TU Dort­mund
SFB876 Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung (Teilprojekt B3: Data Mining in Sensordaten automatisierter Prozesse)
(Projektlaufzeit Phase 3: Januar 2019 bis De­zem­ber 2022; Projektbearbeitung erfolgt in Ko­ope­ra­ti­on mit dem Lehrstuhl für Künst­liche In­tel­li­genz der Fa­kul­tät für In­for­ma­tik)

Problemstellung

Um den neuen He­raus­for­de­run­gen gerecht zu wer­den, zunehmend individualisierte Produkte mit kurzer Vorlaufzeit und höherer Qua­li­tät herzustellen, müs­sen optimale und echtzeitfähige Methoden zur Entscheidungsunterstützung er­forscht und ent­wickelt wer­den. Fehler, die innerhalb eines Produktionsprozesses erst am Ende erkannt wer­den, kön­nen zu einer hohen Anzahl von Ausschussprodukten führen. Aus diesem Grund ist es notwendig, die Qua­li­tät von Zwischenprodukten kontinuierlich zu überwachen und zu prü­fen.

Im Zu­sam­men­hang mit der fortschreitenden Verbreitung moderner Informations- und Kom­mu­ni­ka­tions­tech­no­lo­gi­en finden sich neue Mög­lich­keiten der echtzeitfähigen Datenerfassung und Analyse, die es er­mög­li­chen, kritische Prozessmuster zu iden­ti­fi­zie­ren und zeitnahe Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Zielsetzung

Das Ziel einer effizienten Null-Fehler-Pro­duk­tion erfordert die Ent­wick­lung ressourcenschonender Ver­fah­ren zur echtzeitfähigen Überwachung von Produktionsprozessen und Prädiktion qualitätsrelevanter Merkmale. Durch das Ler­nen aus Sensordaten kön­nen Echtzeitprädiktionen über die Produktqualität getroffen wer­den, die ver­wen­det wer­den, um gezielt in den Pro­duk­ti­ons­pro­zess einzugreifen und auf diese Weise die Qua­li­tät zu steigern. Während das Projekt darauf fokussiert ist, Lücken in der wis­sen­schaft­lichen For­schung zu schließen, soll eine Übertragbarkeit der Er­geb­nisse auf reale Industrieanwendungen nicht vernachlässigt wer­den. Um diesen Transfer zu gewährleisten, müs­sen die entwickelten Ver­fah­ren auf realen Daten validiert und be­wer­tet wer­den, die aus realen Anwendungsfällen stam­men und mit entsprechenden Ein­schrän­kungen verbunden sind.

Die Aufgaben und He­raus­for­de­run­gen der in­dus­tri­el­len Daten­ana­lyse in Produktionssystemen wurden entsprechend ihrer An­for­de­run­gen und Komplexität sequentiell er­forscht:

(1) Anomalieerkennung,

(2) diagnostische Analytik,

(3) prädiktive Analytik und

(4) präskriptive Analytik.

Während bei der Anomalieerkennung un­ge­wöhn­li­che und auffällige Muster und Verhaltensweisen erkannt wer­den sollen, wer­den diese bei der diagnostischen Analytik durch erfasste Mess- und Prozessdaten er­klärt. Die prädiktive Analytik versucht zusätzlich, derartige Anomalien schon vorauszusagen, bevor diese im Prozess tatsächlich auf­tre­ten. Die präskriptive Analytik soll schließlich dazu dienen, auf Grundlage der Prädiktion Maß­nahmen zu ermitteln, die geeignet sind, um das Auftreten von Anomalien zu verhindern und die Produktqualität so zu verbessern. 

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Vorgehensweise

Die dritte Projektphase  dient der Er­for­schung und Ent­wick­lung von Methoden zur präskriptiven Analytik mit Fokus auf die Qualitätsregelung in Produktionssystemen. Aufbauend auf bereits erzielten For­schungs­er­geb­nissen sollen Mess-  und Prozessdaten entlang des Produktionsprozesses herangezogen wer­den, um qualitätsrelevante Pro­dukt­ei­gen­schaf­ten vor­her­zu­sa­gen. Diese Vorhersage er­mög­licht einerseits die qualitätsgerechte Regelung und Anpassung der Produktionsprozesse zur Ver­bes­se­rung der Produktqualität. An­der­er­seits kön­nen die prädiktiven Modelle zur Ver­bes­se­rung der Qualitätsprüfung im Sinne einer gesteigerten Wirtschaftlichkeit durch reduzierte Fehler- und Prüfkosten eingesetzt wer­den.

Förderhinweis

Das Teilprojekt B3 „Data Mining in Sensordaten automatisierter Prozesse“ des SFB 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“ ist mit Mitteln der Deut­schen Forschungs­gemein­schaft (DFG) ge­för­dert.

Anfahrt & Lageplan

Der Cam­pus der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dort­mund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dort­mund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Cam­pus Süd, die Abfahrt Dort­mund-Dorstfeld auf der A40 zum Cam­pus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Uni­ver­si­tät ausgeschildert.

Direkt auf dem Cam­pus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dort­mund Uni­ver­si­tät“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dort­mund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duis­burg. Außerdem ist die Uni­ver­si­tät mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, au­ßer­dem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dort­mund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dort­mund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Cam­pus Süd und Dort­mund Uni­ver­si­tät S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Cam­pus Nord und Cam­pus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zu­rück.

Vom Flughafen Dort­mund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dort­mun­der Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Uni­ver­si­tät. Ein größeres Angebot an inter­natio­nalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Ki­lo­me­ter entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Uni­ver­si­tät zu erreichen ist.

Die Ein­rich­tun­gen der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund verteilen sich auf den größeren Cam­pus Nord und den kleineren Cam­pus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hoch­schu­le im angrenzenden Technologiepark. Genauere In­for­ma­ti­onen kön­nen Sie den Lageplänen entnehmen.

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Die Ein­rich­tun­gen der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund verteilen sich auf den größeren Cam­pus Nord und den kleineren Cam­pus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hoch­schu­le im angrenzenden Technologiepark.

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