The the steel production, the steel quality heavily depends on the dynamic processes of the meniscus level fluctuations in the mold. These complex dynamic  processes can be observed using IR cameras observing the surface level and the casting powder temperature. 

The goal of this thesis is to develop and compare deep learning approaches (CNNs, transformers) for predicting fluid dynamics in lab prototype environment. 

Bei Ottronic bildet die Verkapselung unserer Elektroniken und Motoren mittels eines eigens adaptierten Reactive Injection Molding (RIM) Verfahren die Grundlage für die Produktion von medienresistenten Elektroniken und elektrischen Hochleistungsantrieben. Im Zuge des RIM werden sogenannte b-staged Duroplaste unter einem präzisen Druck- und Temperaturprofil verarbeitet, geformt und final ausgehärtet. Um die angestrebte höchste Produktqualität, mit Blick auf Medizintechnik-Applikationen, zu gewährleisten, muss dieser Prozess mit jedem Schuss optimal eingestellt sein. Daher soll ein Cyber Physical System (CPS) entwickelt werden, welches auf unsere RIM-Anlagen nachgerüstet wird.

Ziel der Diplomarbeit ist, dass das finale CPS selbstständig Prozessschwankungen (Chargenschwankungen, Hallen-/Maschinentemperatur, Feuchte, etc.) erkennen kann und Regelparameter des Spritzgussvorgangs (Schmelzzeit, Aushärtezeit, Einpresskraft, etc.) anpassen um eine gleichbleibende Produktqualität ohne menschliche Kontrolle zu garantieren.

Dabei soll in einem ersten Schritt der aktuelle Prozess beschrieben werden. Daraus sollen die notwendigen Produktionsparameter abgeleitet und deren Auswirkungen auf den Prozess analysiert sowie die Kernpunkte zur Prozessoptimierung definiert werden, sowie ein Modell dafür entwickelt werden. Das zu entwickelnde Modell dient dann in weitere Folge als Basis für das CPS um den Prozess zu bewerten zu können, Abweichungen zu detektieren und Regelparameter abzuändern.

In weiterer Folge soll das Modell auf der Maschinensteuerung CPS integriert und implementiert werden. Abschließend muss noch die Verknüpfung der neu gewonnen Intelligenz des CPS mit der aktuellen Regelung der Maschine verknüpft werden um eine nahezu autonome Prozessführung zu garantieren, sowie eine neue ressourcen- als auch energieeffizientere Spritzpressmethode garantieren.