Projekt GlasDigital

26.11.2021

• Gegenstand
• Ziel
• Methodik
• Partner + Förderer

Der Werkstoff Glas zeichnet sich durch die weite und kontinuierliche Einstellbarkeit seiner chemischen Zusammensetzung sowie durch vielfältige Formgebungsverfahren aus. Durch das breite Spektrum spezifischer Eigenschaftsprofile sind Gläser oft Schlüsselkomponenten moderner Hochtechnologien. Derzeit erfolgt die gezielte Glasentwicklung jedoch in der Regel auf Basis empirischer Verfahren. Diese sind aufgrund des geringen Automatisierungsgrades meist sehr kosten- und energieintensiv und genügen zunehmend nicht mehr den geforderten kurzen Entwicklungszeiten.

Ziel des Verbundvorhabens GlasDigital ist die Erarbeitung digitaler Werkzeuge im Rahmen einer Ontologie-basierten digitalen Infrastruktur zur datengetriebenen Hochdurchsatz-Glasentwicklung in Deutschland. Dabei sollen zugleich die wesentlichen Grundlagen für ein robotergestütztes vollautomatisches und intelligentes Expertensystem gelegt werden.

Die Entwicklung setzt auf einem Prototyp einer robotischen Glasschmelzanlage auf und wird exemplarisch an einem technisch verbesserten System an der BAM begonnen. Die weiterentwickelte Frontendsoftware und die gekoppelte Anlagensteuersoftware werden erweitert und mit der Plattform MaterialDigital (PMD) verbunden.

Partner

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
TU Clausthal
Friedrich-Schiller-Universität Jena
Fraunhofer Institut für Silicatforschung Würzburg

Förderung

Das Projekt wird im Rahmen der „Initiative zur Digitalisierung der Materialforschung in Deutschland (MaterialDigital)“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.

GlasDigital - Datengetriebener Workflow für die beschleunigte Entwicklung von Glas

Im Projekt GlasDigital sollen digitale Werkzeuge für die Hochdurchsatzentwicklung neuartiger Glaswerkstoffe erarbeitet werden. Heutige Glasentwicklungszyklen sind aufgrund des geringen Automatisierungsgrades in der Forschung sehr kosten-, energie- und zeitintensiv. Besondere Herausforderungen ergeben sich aus der breiten Variabilität möglicher chemischer Zusammensetzungen, den hohen Prozesstemperaturen und der Verfügbarkeit von Daten hinsichtlich des Prozesses, der Zusammensetzung, sowie der Struktur und Eigenschaften. Robotische Syntheseverfahren in Kombination mit selbstlernenden Maschinen und ihre Einbindung in eine Ontologie-basierte digitale Infrastruktur zur Hochdurchsatz–Glasentwicklung sollen diese Probleme nachhaltig lösen.

Methodik und Beitrag der BAM

Die Entwicklung setzt auf einem Prototypen einer robotischen Glasschmelzanlage auf, der am Fraunhofer ISC entwickelt wurde. Die Arbeiten beginnen exemplarisch mit einem technisch verbesserten System an der BAM. Dafür wird das System mit Inline Sensorik zur Prozessüberwachung, Machine-Learning (ML)-basierten lernfähigen Algorithmen zur Schmelzüberwachung und Optimierung, neuartigen Tools zur Hochdurchsatz-Glasanalyse sowie mit ML-basierten lernfähigen Algorithmen zum Glasdesign ausgestattet. Es werden lernfähige Softwaretools zur Literaturauswertung eingebunden. Die weiterentwickelte Frontendsoftware und die gekoppelte Anlagensteuersoftware werden erweitert und mit der Plattform MaterialDigital verbunden.

Projektkoordination

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (Gesamtvorhaben und Teilprojekt)
Fachbereich Glas

Projektpartner

Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
TU Clausthal
Friedrich-Schiller-Universität Jena
Fraunhofer Institut für Silicatforschung Würzburg

Förderung

Das Projekt wird im Rahmen der Initiative zur Digitalisierung der Materialforschung MaterialDigital vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF gefördert.