IsoDispense 2.0
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Arbeitsgruppe IDEAS

IsoDispense 2.0

Das Projekt entwickelt ein KI-gestütztes System zur präzisen Dosierung von Flüssigkeiten in industriellen Anwendungen und steigert die Effizienz und Prozessqualität nachhaltig.

English version

KI-gestützte Steuerung und Optimierung automatisierter Dosierprozesse

Das übergeordnete Ziel des Projekts IsoDispense 2.0 ist die Entwicklung eines intelligenten Systems zur automatisierten und präzisen Dosierung von Materialien in industriellen Produktionsprozessen. Im Fokus steht die Verbesserung von Prozessstabilität, Effizienz und Qualität durch den Einsatz digitaler Technologien und datenbasierter Methoden.

Innerhalb des Projekts werden bestehende Dosierprozesse zunächst hinsichtlich Materialverhalten, Prozessparametern und Umwelteinflüssen analysiert. Auf dieser Grundlage werden Daten erhoben und zur Entwicklung von Modellen genutzt, die das Dosierverhalten beschreiben und vorhersagen können. Diese Modelle werden anschließend in ein Steuerungssystem integriert, das eine adaptive und optimierte Prozessführung ermöglicht.

Darüber hinaus werden Methoden zur Echtzeitüberwachung und Qualitätssicherung entwickelt, um Abweichungen im Dosierprozess frühzeitig zu erkennen und Prozessparameter dynamisch anzupassen. Die entwickelten Ansätze werden anhand von Versuchsaufbauten und Demonstratoren unter realitätsnahen Produktionsbedingungen validiert.

Das Förderprojekt ist auf einen Zeitraum von zwei Jahren angelegt. Das Projekt wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.

Für den Projektzeitraum von Q4 2022 bis Q3 2024 sind folgende Ziele definiert:

  • Analyse und Charakterisierung von Dosierprozessen und Materialien

  • Erhebung und Aufbereitung von Prozessdaten

  • Entwicklung von Modellen zur Vorhersage des Dosierverhaltens

  • Implementierung eines adaptiven Steuerungssystems für Dosierprozesse

  • Entwicklung von Methoden zur Echtzeitüberwachung und Qualitätssicherung

  • Experimentelle Validierung unter realitätsnahen Produktionsbedingungen

  • Bewertung und Optimierung von Prozesseffizienz und Genauigkeit

Förderkennzeichen: KK5011118SA3

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