Erfolgreicher Abschluss des Forschungsprojektes eEgO
Das Forschungsprojekt eEgO (Entwicklung von Softwaremethoden zur effizienten Ersatzmodell gestützten Optimierung für die Crashauslegung im Fahrzeugentwicklungsprozess) wurde zu einem erfolgreichen Abschluss gebracht. Ziel des Projektes war es, auf den steigenden Bedarf an Crashsimulationen zu reagieren, wobei ein Softwaretool entwickelt werden sollte, welches die virtuelle Strukturoptimierung von Fahrzeugkarosserien verbessert. Unsere Software [...]
Fortschritte beim Forschungsprojekt CoPro
Seit November 2016 beteiligt sich die divis an dem Forschungsprojekt CoPro (Coordinated Production for Better Resource Efficiency), dessen Ziel es ist, den Energie- und Ressourcenverbrauch der verarbeitenden Industrie effizienter zu gestalten. Die divis hat u.a. die Aufgabe, geeignete Algorithmen zur Anomalieerkennung zu entwickeln und für den Produktionsprozess der Firma LENZING [...]
Neue anwendungsfähige Forschungsresultate werden präsentiert
Auf der diesjährigen IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics und der IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems werden neue Forschungsresultate aus der Gruppe von Prof. Bäck vorgestellt. Auf der IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics (https://www.smc2017.org/) wird der Beitrag “Moment-Generating Function Based Acquisition Function for Bayesian Optimization” [...]
Optimierung des Produktionsprozesses bei der IOI Oleo GmbH
Die IOI Oleo GmbH fertigt als ein führender Hersteller in der Oleochemicals-Branche kundenspezifische Produkte, wobei sie hohen Anforderungen gerecht werden muss. Die Anwendungsgebiete reichen von Pharma über Personal Care und Nutrition bis hin zu technischen Anwendungen. In der Marktentwicklung werden immer kleinere Chargen mit immer kürzeren Lieferzeiten von den Kunden [...]
Automatische Anomalieerkennung für Stahlcoils
Anomalieerkennung und Zustandsüberwachung Im Rahmen des Forschungsprojektes „Process Mining for Multiple Objective Online Control“ in Kooperation mit BMW hat die Forschungsgruppe von Prof. Bäck an der Universität Leiden, Niederlande, ein automatisches Verfahren für die datengetriebene Identifikation von Anomalien in Stahlcoils entwickelt. Das Verfahren benutzt eine Vielzahl von Messdaten wie z.B. [...]
„Parameter Cross Interaction of Fully Automated Adhesive Application Processes for Automotive Applications“
Vortrag auf der EURADH & ADHESION 2016, in Zusammenarbeit mit BMW Prof. Thomas Bäck war an einer Versuchsreihe beteiligt, die sich mit kaltaushärtenden Klebeverbindungen bei Automobilen befasste. Dabei sollten die Zusammenhänge der Prozessparameter eines voll automatisierten Klebeprozesses untersucht werden, um destruktive Testmethoden während einer Qualitätsprüfung zu reduzieren. Für die Testreihe [...]
Vortrag auf der Tagung des REFA/VDG-Fachausschusses Gießerei
Unser Mitarbeiter Frank Hebel spricht über „Erhöhte Prozessstabilität durch Datenanalyse, Modellierung und globaler Optimierung“ Einmal im Jahr veranstaltet der REFA/VDG-Fachausschuss Gießerei einen Erfahrungsaustausch, den ERFA. Dabei treffen sich Gießereifachleute aus den Bereichen Arbeitsvorbereitung, Entwicklung, Werkleitung und Geschäftsführung, um sich fachlich auszutauschen. Auf dieser Tagung, welche am 31.3.-1.4.2017 in Alzey stattfinden [...]
Deep Learning – künstliche Intelligenz bringt derzeit einen riesen Fortschritt mit sich
Diese Methode dient zur Verarbeitung von Informationen, die vor allem aus großen Datensätzen gezogen werden, und erkennt Verbindungen zwischen den gewonnen unterschiedlichen Informationen. Dazu werden mehrschichtige neuronale Netze, Deep Networks, herangezogen. Durch die tiefere Architektur werden Schicht für Schicht Informationen aus den Daten erlangt und dadurch eine einfachere und abstrakte [...]