Motivation:
In der heutigen Welt stehen wir vor einer Reihe großer Herausforderungen, die durch die Krisen der Corona-Pandemie und den Ukraine-Krieg verschärft wurden. Doch die tiefgreifenden und dauerhaften Auswirkungen des fortschreitenden Klimawandels stellen uns vor Aufgaben, die wir nicht auf die lange Bank schieben sollten. Um dem entgegenzuwirken, müssen wir alle verfügbaren Mittel und Technologien einsetzen, um nachhaltige und effiziente Lösungen zu entwickeln.
In diesem Kontext sind die Gießereibetriebe in Deutschland besonders gefordert. Ihre Fähigkeit, komplexe, leichte und technisch anspruchsvolle Gussteile herzustellen, ist beeindruckend. Doch diese Fortschritte bringen auch erhebliche Anforderungen an die gesamte Prozesskette mit sich.
Eine vielversprechende Richtung zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist es, durch Digitalisierung eine bedarfsorientierte Fertigung möglich zu machen. In Zusammenarbeit mit Universitäten werden KI-gestützte Modelle entwickelt, um die Möglichkeiten durch die neueste Technologie zu erweitern. Diese Modelle bieten große Potenziale für die Datenanalyse und Prozessoptimierung. Jedoch ist Weiterentwicklung und die Wartung dieser Modelle oft unsicher, weil die Entwickler*innen und Wissenschaftler*innen nach ihren Abschlüssen die Institute verlassen.
Hier setzt BREOS Core an: Als zukunftsweisende Lösung bietet BREOS Core nicht nur klassische Data-Analytics-Anwendungen, sondern auch eine leistungsstarke Laufzeitumgebung für KI-Modelle und zugehörige Frontend Anwendungen. Durch die Integration notwendiger Schnittstellen und eine frei skalierbare Cloud-Native Service-Architektur wird eine robuste und nachhaltige Plattform geschaffen.
Als Betriebsumgebung für oben genannte Modelle ist der BREOS Core somit ein entscheidender Schritt, um die Herausforderungen in der Gießereibranche effektiv anzugehen und die Vorteile der digitalen und KI-gestützten Technologien langfristig zu nutzen. Durch seine innovative Architektur und flexible Skalierbarkeit kann er einen wesentlichen Beitrag zur Optimierung und Zukunftssicherung der Fertigungsprozesse leisten.
Vorgehensweise:
BREOS entwickelt ein Modul zur Aggregation, Aufbereitung und Archivierung von Daten, das als Zwischenschicht zwischen den Quelldaten der Gießereien und den späteren Apps der CORE Plattform fungiert. Dieses Modul wird in die CORE Plattform integriert. Es dient als Datenbankmodell zur Speicherung und Anreicherung von Daten.
Des Weiteren wird die CORE Plattform weiterentwickelt, um KI-Modelle in Demonstrator-Apps zu integrieren. Dazu werden Schnittstellen vorbereitet, unterschiedliche Datenmodelle integriert und ein generalisiertes Frontend mit Datenvisualisierung erstellt.
Im Sandguss wird eine Methodik zur Rückverfolgbarkeit von Bauteilen, Sandformen und Kernen entwickelt und getestet. Im Druckgussbereich werden bestehende Datenmodelle für KI-Modelle erweitert, um die Qualität der Gussteile und die Effizienz der Produktion zu verbessern. Dazu gehören die Optimierung der Schmelzebereitstellung, die Vorhersage der Kernqualität und die Verbesserung der Formtemperierung. KI-Modelle werden in die CORE Plattform integriert und visualisiert.
Die Zusammenarbeit der Partner schafft Synergien zur umfassenden Prozessoptimierung und Qualitätssicherung in der Gussteilfertigung.
Ziel:
Das Ziel von BREOS ist die Entwicklung und Implementierung einer zum Einsatz als Produktivsystem fähigen und wartbaren Plattform. Sie schafft ein Zuhause für die KI-Algorithmen, welche in der Gussteilfertigung genutzt werden sollen. Dies umfasst den Ausbau der CORE Plattform für die Verarbeitung und Analyse von Daten sowie die Bereitstellung von Backend Funktionen und Datenmodellen für die KI-Entwicklung im Druckguss. Zusätzlich werden im Sandguss Verfahren zur Rückverfolgbarkeit von Bauteilen, Sandformen und Kernen entwickelt.
