Die Industrie steht vor einer wachsenden Zahl von Herausforderungen: kürzere Planungs- und Inbetriebnahmezeiten, Marktschwankungen, Probleme in der Lieferkette, eine stetig steigende Anzahl von Produktvarianten, wachsender Wettbewerbs- und Kostendruck, neue Technologien sowie hohe Komplexität durch neue oder wenig bekannte Produkte. Zwei aktuelle Beispiele sind die Serienproduktion von Elektrolyseuren und Hochvoltbatterien, bei denen komplexe und wenig vertraute Prozesse sowie kostenintensive Komponenten zum Einsatz kommen. Zudem treibt das allgegenwärtige Thema Nachhaltigkeit in Alltag, Industrie und Wissenschaft die Anforderungen weiter voran. Dies stellt eine zusätzliche Dimension im komplexen Geflecht von Anforderungen, Zielgrößen und Möglichkeiten in hochautomatisierten, komplexen Produktionssystemen dar. Anlagenplaner können Produktionsprozesse daher heute und zukünftig kaum vollständig und fehlerfrei spezifizieren. Diese sogenannten Bananenprozesse gelangen somit unreif in die Anlauf- und Betriebsphase und müssen dort weiter ausreifen. Informationen aus der virtuellen Inbetriebnahme sollen als Grundlage für diesen Prozess weiterhin genutzt werden. Der während der virtuellen Inbetriebnahme erstellte dynamische digitale Zwilling der Anlage wird in der Anlaufphase und im Betrieb zum digitalen Schatten. Die auf diese Weise aus dem Engineering- und Produktionsprozess gewonnenen Informationen sollen aufbereitet und mit weiteren Daten überlagert werden, um intelligente Analysen zur Optimierung der Elektrolyseur-Produktionsanlagen im Hinblick auf Nachhaltigkeitskriterien durchzuführen. Die Daten werden visuell aufbereitet, um analytische Schlussfolgerungen durch interaktive visuelle Schnittstellen zu unterstützen und zu erleichtern. Die kombinierten Informationen (Anlagentopologie, Zeitreihendaten, CO2-Fußabdruck) werden standardbasiert (z. B. AutomationML und Asset Administration Shell) exportiert, um die Nutzung für weitere Ansätze und Methoden zu ermöglichen.


Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt BAP wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 03SF0761 gefördert.

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