NEED
PEM will Datenkompetenz bei Forschungsnachwuchs in der E-Mobil-Produktion erhöhen
Der Lehrstuhl „Production Engineering of E-Mobility Components“ (PEM) der RWTH Aachen befasst sich im Forschungsprojekt „NEED“ mit der nachhaltigen Erhöhung der Datenkompetenz des wissenschaftlichen Nachwuchses in der Elektromobilproduktion. Dazu soll vor allem ergründet werden, ob Wechselwirkungen in den Herstellungsprozessen von Elektrofahrzeugen durch den Einsatz datenbasierter Methoden identifiziert und quantifiziert werden können, wie sich herkömmliche, ingenieurwissenschaftliche Modellierungsansätze durch datenbasierte Analysemethoden ersetzen lassen und wie die erlangten Kompetenzen sowohl im wissenschaftlichen als auch im industriellen Umfeld verbreitet und nachhaltig verankert werden können.
Senkung der Ausschussrate und Erhöhung der Qualität
Hintergrund ist die Herausforderung, Elektromotoren, Batterien und Brennstoffzellen für Elektrofahrzeuge zeitnah wirtschaftlich und nachhaltig produzieren zu können. Die Herstellung dieser drei Kernkomponenten ist derzeit noch von Wechselwirkungen geprägt, die sowohl innerhalb einzelner Prozessschritte als auch über mehrere Prozessschritte hinweg auftreten. Diese Interdependenzen nehmen einen wesentlichen Einfluss auf die Ausschussrate während der Produktion sowie auf die spätere Produktqualität und damit auf die Lebensdauer der Elektrofahrzeuge. Um die Ausschussrate zu senken und die Qualität der Fahrzeuge zu erhöhen, ist es notwendig, auftretende Defekte möglichst früh zu erkennen und entsprechende Fehler künftig zu vermeiden.
Aktuelle Modellierungsansätze stoßen an ihre Grenzen
Bislang erfolgt die Modellierung von Produktionsprozessen sowie der damit einhergehenden Wechselwirkungen hauptsächlich mittels konventioneller Methoden wie statistische Analysen, Simulationen und andere. Aufgrund der hohen Komplexität und der enormen Datenmengen stoßen diese herkömmlichen Modellierungsverfahren jedoch an ihre Grenzen, was Methoden der künstlichen Intelligenz notwendig macht.
Weg von Versuchen, hin zur Nutzung von Daten
Die entsprechenden Kompetenzen sollen aus einem Wissensaustausch der Helmut-Schmidt-Universität (HMU) und des Lehrstuhls PEM der RWTH erwachsen: Während die Aachener die HSU mit Know-how zur Elektromobilkomponenten-Produktion versorgen, bringt die Hamburger Hochschule ihre Expertise zur künstlichen Intelligenz und zum „Machine Learning“ an den Lehrstuhl PEM. Das Vorhaben soll im Idealfall einen Paradigmenwechsel herbeiführen – weg von klassischen Versuchen hin zur stärkeren Nutzung vorhandener oder einfach zugänglicher Daten. Die damit einhergehende Automatisierung in der Modellerstellung soll die Entwicklungszeiten verkürzen und schnellere Serienanlaufphasen ermöglichen.
Weitere Informationen gibt es in dieser Pressemitteilung.
Das Projekt
- „NEED“: Nachhaltige Erhöhung der Datenkompetenz des wissenschaftlichen Nachwuchses in der Elektromobilproduktion
Forschungsziele
- Identifizierung und Quantifizierung prozessseitiger Interdependenzen in der Elektromobilproduktion durch den Einsatz datenbasierter Methoden
- Substituierung herkömmlicher, ingenieurwissenschaftlicher Modellierungsansätze durch datenbasierte Analysemethoden
- Verbreitung und nachhaltige Verankerung erlangter Kompetenzen im wissenschaftlichen und im industriellen Umfeld
Forschungs- und Projektpartner
PEM der RWTH Aachen
Helmut-Schmidt-Universität – Universität der Bundeswehr Hamburg
Laufzeit
- 01.04.2022 bis 31.03.2025
Projektträger
VDI/VDE Innovation + Technik GmbH
Förderkennzeichen
- 16DKWN107A
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Aufbau- und Resilienzfazilität der EU