PROZESS-DIGITALISIERUNG

In unserer Area 1 bieten wir Ihnen Digitalisierung als Gelegenheit und Chance, Ihre Position auf dem hypervernetzten globalen Markt zu stärken.

Daten, Software, Roboter und vernetzte Maschinen treiben die neue digitale Wirtschaft Europas voran, auch und gerade bei Produktionssystemen. Wir konzentrieren uns auf diese Hauptthemen bei chemischen und physikalischen Prozessen und bieten Ihnen den Vorsprung, den Sie verdienen.

DI Dr. Christian Marschik, Area 1 Manager

Digitalization Polymer Processing

R&D Infrastructure Site Linz

+43 664 8568520

christian.marschik@chasecenter.at

Dr. Karin Kloiber, BSc, Area 1 Manager

Digitalization Chemical Systems

Key Researcher Digitalization

+43 664 8481317

karin.kloiber@chasecenter.at

WISSENSCHAFTLICHE LEITUNG

Univ.-Prof. Dr. Zoltan Major, JKU Linz

Univ.-Prof. DI Dr. Georg Steinbichler, JKU Linz

PARTNER

Bilfinger, Covestro, Engel, EREMA, FACC, Festo, Greiner Perfoam, Leistritz, Renolit, Thermo Fisher

OUR GOALS

Establish (generic) workflows for the development of static, dynamic and adaptive digital twins for process analysis, optimization and control.
Application specific modelling approaches (mechanistic, data-driven, hybrid) required for established digital twins at different scales from a single processing step to the whole production system.
Useable digital twins for different processes: (bio-)chemical and polymer processing.
Dynamic evaluation and validation as well as demonstration of increased process and product quality stability by means of digital twins.

UNSERE VORGEHENSWEISE

Anwendungsorientiertes Bottom-up-Design unter Berücksichtigung von Industrie- und KMU-Anforderungen.
Modellierung erster Prinzipien (mechanische Modelle) in Kombination mit datengesteuerten Ansätzen (wie maschinellem Lernen) für leistungsstarke Hybridansätze.
Umfassende Datenerfassung und -analyse unter Einbeziehung prozess-/systemweiter Datenquellen zur Wissensermittlung und Modellgenerierung.
Neuartige Ansätze des maschinellen Lernens für mechanische Modellgenerierung sowie den effizienten Modelltransfer zwischen ähnlichen Prozessen.
Nutzung und Erweiterung bestehender industrieller IoT-Technologien, die von Industriepartnern bereitgestellt werden.
Technologiebasierte Smart-Living-Labore zur Evaluierung und Demonstration.

IHRE ERGEBNISSE

Verbesserte Qualitätssicherung von Prozessen und Produkten durch digitale Zwillinge.
Verbesserte Ressourceneffizienz von Prozessen mit vorausschauender Wartung durch digitale Zwillinge.
Verbesserte Prozesseffizienz.
Prototypische Umsetzung digitaler Zwillinge für smarte Polymerproduktion.
Experimentelle Bewertung und Validierung entwickelter Modelle in Pilotanlagen.