idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Medienpartner:
Wissenschaftsjahr


Teilen: 
04.03.2016 12:06

IGel - Das intelligente Gefahrstofflager, das Gefahrensituationen erkennt und verhindert

Julia Wunderlich Presse- und Öffentlichkeitsarbeit
Hochschule Ostwestfalen-Lippe

    Lemgoer Forscher realisieren sensorbasiertes Frühwarnsystem

    Die Handhabung und Lagerung von Gefahrstoffen wie giftigen Chemikalien sind beispielsweise in produzierenden Unternehmen mit enormen Risiken verbunden. Häufig werden bedrohliche Situationen, wie das Auslaufen von Flüssigkeiten, erst zu spät erkannt und eine Reaktion wird so unmöglich. Die Lemgoer Forscher unter dem Dach des CENTRUM INDUSTRIAL IT (CIIT) entwickelten dazu nun ein sensorbasiertes Frühwarnsystem, das selbstständig Gegenmaßnahmen zur Schadensbegrenzung oder –verhinderung einleitet. Das System wurde erfolgreich in einem Demonstrator für ein intelligentes Gefahrstofflager implementiert.

    Gefahrstoffe intelligent lagern und entnehmen – das schont nicht nur die Umwelt, sondern auch die Gesundheit der Mitarbeiter. In der Praxis mangelte es bislang an Lösungen, die mögliche Schäden in einem Gefahrstofflager bereits im Vorfeld erkennen. Erstmals realisierten nun Lemgoer Wissenschaftler am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL zusammen mit der DENIOS AG und Partnern aus der Industrie und Forschung im it’s OWL-Projekt „IGel“ ein auf Sensoren basierendes Frühwarnsystem für ein Gefahrstofflager mit angebundener Abfülleinheit. Der Name IGel steht für „Intelligentes autonomes Gefahrstofflager und Entnahmeterminal mit sensorbasiertem Condition-Monitoring“.

    „Wir konnten erstmalig in der Gefahrstofflagertechnik Komponenten der Automatisierungstechnik und Sensorik intelligent vernetzt in ein Lagersystem integrieren“, berichten die Professoren Stefan Witte und Volker Lohweg aus dem Vorstand des inIT. Das Ziel der Forschungstätigkeiten am inIT war die Entwicklung und Implementierung eines Informationsfusionssystems für Gefahrstofflager und dessen automatische Steuerung bzw. Reaktion. Das Ergebnis dreijähriger Forschungsarbeiten unter Partnern ist nun ein intelligenter autonomer Gefahrstoffautomat mit sensorbasierter Schadenserkennung, so Witte.

    Die Lemgoer Forscher wählten für den im Projekt entstandenen Demonstrator die geeigneten Sensoren aus und entwickelten ein passendes Sensorfusions- und Vernetzungskonzept. Dieses beinhaltet eine permanente Erfassung von Informationen über die Sensoren in einer Datenbank sowie eine intelligente Auswertung aller Sensordaten auf Grundlage der Sensorfusion. Ist im System einmal der Normalzustand definiert, z. B. ein bestimmter Temperaturbereich, kann es anschließend in einem automatisierten Prüfvorgang den „Gesundheitszustand“ berechnen, Fehler erkennen oder Optimierungen vornehmen. Ein Algorithmus entscheidet über den Gesamtzustand des Lagers: Er steuert automatisch die zielgerichteten Gegenmaßnahmen, etwa das Zuklappen der Belüftungs- oder Brandschutzklappen, damit das Lager selbstständig auf etwaige Schadens- oder Gefährdungsfälle reagieren kann. Zusätzlich zu der automatischen Erkennung von Gefahrensituation ermöglichen die entwickelten Algorithmen auch die Erkennung defekter Sensorik.

    „Die Herausforderungen im gesamten Projekt IGel lagen darin, ein intelligentes Frühwarnsystem zu entwickeln, das Schadensfälle schnell erkennt, eine Analyse bzw. Identifikation der Bedrohung durchführt und automatisch Gegenmaßnahmen einleitet“, erläutert Lohweg. Dieses System wird zusammengeführt mit einer automatisierten Entnahme- und Dosierstation, die beim Partner Fraunhofer IPT entwickelt wurde.

    Die Projektziele von „it’s owl-IGel“ waren die Entwicklung eines intelligenten autonomen Gefahrstofflagers mit sensorbasiertem Condition Monitoring sowie die Entwicklung eines Gefahrstoffautomaten, der ähnlich wie ein Getränkeautomat eine sichere Entnahme und Dosierung von flüssigen Stoffen ermöglicht. „Mit dem Demonstrator haben wir ein funktionsfähiges intelligentes Gefahrstofflager realisiert. Der nächste logische Schritt wäre nun die Weiterentwicklung zur Serienreife. Das Projekt bietet noch viele Potentiale, wie etwa die Realisierung einer automatischen Lagerhaltung bzw. -verwaltung“, resümiert Witte zuversichtlich.

    Über it’s OWL-IGel:

    Das Forschungsprojekt wurde über eine Projektlaufzeit von drei Jahren im Spitzencluster „it’s OWL – Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe“ als Innovationsprojekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Neben dem Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL waren beteiligte Projektpartner aus der Industrie und Forschung die DENIOS AG, OWITA GmbH und das Fraunhofer IPT (Projektgruppe Entwurfstechnik Mechatronik). Das inIT forscht unter dem Dach des CENTRUM INDUSTRIAL IT (CIIT) an Spitzentechnologien für die Fabrik der Zukunft.

    Über das inIT:

    Wir bringen die Intelligenz in die Maschine.
    Das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL in Lemgo ist eine der führenden Forschungseinrichtungen auf dem Gebiet der industriellen Informationstechnik und beschäftigt derzeit mehr als 65 Beschäftigte.
    Automatisierungs- und Informationstechnik sind die tragenden Säulen des Industriestandortes Deutschland. Das derzeit am häufigsten benutzte Schlagwort im Fachgebiet ist „Industrie 4.0“, verkürzt ausgedrückt, die Durchdringung der Produktionstechnik mit Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT). Hier setzen die Forschungsarbeiten des inIT an. Mit Hilfe der IKT-basierten Automation wird im inIT ein Beitrag geleistet, um die Fabrik der Zukunft wandlungsfähiger, ressourceneffizienter und benutzerfreundlicher zu machen.

    Das inIT ist eines der führenden Institute im BMBF-Spitzencluster „Intelligente technische Systeme OstwestfalenLippe – it's OWL".

    Beheimatet unter dem Dach des Forschungs- und Entwicklungszentrums CENTRUM INDUSTRIAL IT (CIIT) auf dem Campus der Hochschule OWL in Lemgo. Das CIIT ist Deutschlands erstes Science-to-Business-Center im Bereich der industriellen Automation. Unter einem Dach arbeiten und forschen voneinander unabhängige Unternehmen und Institute an der Verknüpfung von Informations- und Automatisierungswelt.

    Pressekontakt CIIT/inIT:

    Jessica Zimmermann
    Kulturwissenschaftlerin, M.A.
    Geschäftsstelle CIIT / Presse- & Öffentlichkeitsarbeit
    CENTRUM INDUSTRIAL IT (CIIT)
    Langenbruch 6 | 32657 Lemgo
    Tel.: + 49 (0) 52 61 / 7 02 – 24 11
    Fax: + 49 (0) 52 61 / 7 02 – 24 18
    Email: j.zimmermann@ciit-owl.de
    Internet: www.ciit-owl.de
    Facebook: www.facebook.com/CIIT.OWL
    Xing: www.xing.com/companies/centrumindustrialit


    Weitere Informationen:

    http://www.init-owl.de
    http://www.ciit-owl.de


    Anhang
    attachment icon Erfolgreiche Umsetzung des sensorbasierten Frühwarnsystems im Demonstrator eines intelligenten Gefahrstofflagers.

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
    Chemie, Informationstechnik
    überregional
    Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
    Deutsch


    Professor Stefan Witte, Vorstandsmitglied am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL.


    Zum Download

    x

    Professor Volker Lohweg, Vorstandsmitglied am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL.


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).