Intelligent technical systems OWL, cross-sectional project self-optimisation

Die Anforderungen an die Verl?sslichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Ressourceneffizienz von Produkten und Produktionssystemen steigen mit den Ansprüchen der Kunden an Qualit?t und Bedienung. Zur Vermeidung hoher Kosten muss dabei auch der Energieverbrauch reduziert werden. Hohe Optimierungspotenziale liegen in Verfahren der Selbstoptimierung (SO), die intelligentes Verhalten in die Systeme integrieren, so dass sich Ger?te und Maschinen eigenst?ndig an sich ?ndernde Betriebsbedingungen anpassen k?nnen. Beispielsweise kann ein selbstoptimierendes Energiemanagement in Elektrofahrzeugen die verfügbare Energie in Abh?ngigkeit der Betriebssituation und unter Berücksichtigung konkurrierender Ziele, wie z.B. Komfortmaximierung gegenüber Reichweitemaximierung, verteilen. So werden die vorhandenen Energiereserven effizient eingesetzt und ein optimales Gesamtergebnis erreicht.

Ziel des Forschungsprojekts ist die Entwicklung eines Instrumentariums, das Methoden und Verfahren der Selbstoptimierung anwendergerecht verfügbar macht. Unternehmen k?nnen so unterstützt werden, Selbstoptimierung in die maschinenbaulichen Systeme von morgen zu integrieren.

Dazu werden Methoden und Verfahren der Selbstoptimierung in Form von L?sungsmustern verfügbar gemacht und in einer Datenbank bereitgestellt. Dazu geh?ren beispielsweise maschinelles Lernen und Kognition, intelligente Steuerungs-, Regelungs- und Datenverarbeitungskonzepte sowie mathematische Optimierungsverfahren. Die Ergebnisse werden zu einem ganzheitlichen Vorgehen für die Entwicklung selbstoptimierender Systemen zusammengeführt. 365足彩投注_365体育投注@ werden von den Unternehmen des Spitzenclusters validiert und in marktf?hige Produkte und Produktionssysteme überführt, beispielsweise selbstoptimierende Gro?w?schereien, Haushaltsger?te oder Fertigungsprozesse in Produktionsanlage und im Maschinenbau.

Das Projekt leistet einen entscheidenden Beitrag für den Innovationssprung von mechatronischen zu selbstoptimierenden Systemen. Unternehmen k?nnen die Ressourceneffizienz, Verl?sslichkeit und Benutzerfreundlichkeit ihrer Produkte und Produktionssysteme erheblich verbessern und somit Marktanforderungen bedienen und wettbewerbsf?hig bleiben. Die Ergebnisse werden über Transferprojekte weiteren Unternehmen des produzierenden Gewerbes, z.B. des Maschinenbaus, der Elektroindustrie und der Automobilzulieferindustrie, zug?nglich gemacht und über Engineering-Unternehmen über den Cluster hinaus in die Breite getragen. Weiterführend werden sie in neue Studien- und Weiterbildungsangebote integriert.