PROZESSDIGITALISIERUNG FÜR POLYMERPRODUKTION
In diesem Forschungsbereich liegt unser Fokus auf der Digitalisierung von Polymerherstellungsprozessen, mit Expertise in Polymercharakterisierung, Polymerverarbeitung und Polymertechnik. Unsere Arbeit unterstützt die Optimierung, Überwachung und Steuerung industrieller Polymerprozesse, mit besonderem Schwerpunkt auf thermoplastischen Verbundwerkstoffen, einschließlich unidirektionaler (UD) Tapes.
Unser Ziel ist es, ein tieferes Verständnis der Zusammenhänge zwischen Prozess, Struktur und Eigenschaften zu ermöglichen, sodass Fertigungsprozesse robuster und effizienter betrieben werden können. Durch daten- und modellbasierte Ansätze lassen sich Prozesse technisch, wirtschaftlich und ökologisch verbessern und damit die Nachhaltigkeit steigern.
AREAM MANAGEMENT
DI Dr. Christian Marschik
Area 1 Manager für Digitalisierung, Polymerverarbeitung,
F&E-Infrastruktur Standort Linz
Christian Marschik ist Bereichsleiter für Prozessdigitalisierung am Competence Center CHASE. Er leitet mehrere Forschungsprojekte an der Schnittstelle von Wissenschaft und Industrie, mit starkem Fokus auf Nachhaltigkeit und Digitalisierung in der Kunststoffindustrie.
Seine Hauptforschungsgebiete umfassen Polymerextrusion, mechanisches Kunststoffrecycling und thermoplastische Verbundwerkstoffe. Er entwickelt und wendet physikbasierte und datengetriebene Modelle sowie hybride Simulationsansätze an, um industrielle Polymerprozesse zu optimieren.
Er absolvierte sein Studium in Polymertechnik an der Johannes Kepler Universität Linz und promovierte 2018 in Technischer Ingenieurwissenschaft. Er verfügt über eine umfangreiche Publikationsliste und ist außerdem Inhaber mehrerer Patente.
Profile:
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Telefon: +43 664 8568520
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Dr. Karin Kloiber, BSc
Area 1 Manager für Digitalisierung, Chemische Systeme,
Key Researcher Digitalisierung
Karin Kloiber ist Bereichsleiterin für Prozessdigitalisierung am Competence Center CHASE. Sie leitet das Team für Advanced Data Analytics, mit Schwerpunkt auf datengetriebenen Methoden, Simulationsexpertise und international ausgerichteter wissenschaftlicher Zusammenarbeit.
Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Advanced Machine Learning und Künstlicher Intelligenz zur Prozessüberwachung und -regelung, Machine Learning für komplexe chemische Systeme sowie datengetriebenen Surrogatmodellen für physikalische Simulationen.
Sie promovierte in Chemie, absolvierte ein Bachelorstudium in Physik an der Universität Innsbruck, verfügt über 15 Jahre akademische Erfahrung und wurde mit mehreren Fellowships ausgezeichnet. Sie ist Autorin von mehr als 25 Publikationen.
Profile:
Kontakt:
Telefon: +43 664 8481317
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KEY SCIENTIFIC PARTNER
CHASE arbeitet mit führenden wissenschaftlichen Institutionen und Partnern zusammen, um die Forschung zur nachhaltigen Prozessdigitalisierung und Polymerherstellung voranzutreiben:
Univ.-Prof. DI Dr. mont. Gerald R. Berger-Weber, JKU Linz - Profile↗
Univ.-Prof. DI Dr. Zoltán Major, JKU Linz - Profile↗
Univ.-Prof. DI Dr. Jörg Fischer, JKU Linz - Profile ↗
INDUSTRIEREFERENZEN
CHASE arbeitet eng mit industriellen Partnern zusammen, um innovative Lösungen umzusetzen und Polymerproduktionsprozesse zu optimieren:
Bilfinger SE, Covestro AG, Engel GmbH, EREMA Group GmbH, FACC AG, Festo SE & Co. KG, Greiner Perfoam GmbH, Leistritz AG, Renolit SE, Thermo Fisher Scientific (Austria) GmbH
UNSERE ZIELE
In unserem Forschungsbereich werden folgende Ziele verfolgt:
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Entwicklung standardisierter Workflows zur Erstellung statischer, dynamischer und adaptiver digitaler Zwillinge für Prozessanalyse, -optimierung und -regelung.
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Implementierung anwendungsspezifischer Modellierungsansätze (mechanistisch, datengetrieben, hybrid) für digitale Zwillinge über verschiedene Maßstäbe hinweg – von einzelnen Prozessschritten bis hin zu gesamten Produktionssystemen.
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Ermöglichung der praktischen Nutzung digitaler Zwillinge für unterschiedliche Prozesse, einschließlich (bio-)chemischer und polymerer Herstellungsverfahren.
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Durchführung dynamischer Evaluierung und Validierung zur Demonstration einer verbesserten Prozess- und Produktqualitätsstabilität durch den Einsatz digitaler Zwillinge.
UNSER ANSATZ
In unserem Forschungsbereich wird folgender Ansatz verfolgt:
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Anwendung eines Bottom-up- und anwendungsorientierten Designs, das die Anforderungen von Industrie und KMU integriert.
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Kombination mechanistischer Modellierung auf Basis physikalischer Grundprinzipien mit datengetriebenen Methoden, einschließlich Machine Learning, zur Entwicklung robuster hybrider Ansätze.
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Erhebung und Analyse umfassender Prozess- und Systemdaten zur Unterstützung von Wissensgewinnung und Modellentwicklung.
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Einsatz neuartiger Machine-Learning-Techniken zur Verbesserung der mechanistischen Modellerstellung und zur effizienten Übertragung von Modellen auf ähnliche Prozesse. -
Nutzung und Weiterentwicklung bestehender industrieller IoT-Technologien unserer Partner. -
Implementierung technologiegetriebener Smart Living Labs zur Evaluierung, Demonstration und Validierung.
IHRE ERGEBNISSE
In unserem Forschungsbereich werden folgende Ergebnisse angestrebt:
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Verbesserte Sicherung der Prozess- und Produktqualität durch den Einsatz digitaler Zwillinge.
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Erhöhte Ressourceneffizienz durch prädiktive Instandhaltung, ermöglicht durch digitale Zwillinge.
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Steigerung der Gesamtprozesseffizienz.
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Prototypische Implementierung digitaler Zwillinge für eine intelligente Polymerproduktion.
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Experimentelle Validierung der entwickelten Modelle in Pilotanlagenumgebungen.
EINES UNSERER PROJEKTE
Sehen Sie hier das Video zu unserem Projekt „Aircraft Guide Vane“ oder besuchen Sie unseren YouTube-Kanal:
