Aktuelle Forschungsprojekte

Hier finden Sie eine Übersicht über unsere aktuellen Forschungsprojekte, gruppiert nach den Smart Services entsprechend der Dateninformationswertschöpfungskette, die Sie in der Übersicht unserer Forschungsschwerpunkte finden.

AUTOMATISIERUNG

NEXGEN SIMS

Das Ziel des NEXGEN SIMS (Next Generation Carbon Neutral Pilots For Smart Intelligent Mining Systems) Projektes ist die Weiterentwicklung und weiterführende Demonstration von Technologien für einen zukunftsweisenden nachhaltigen Bergbau in Europa. An dem im Rahmen von Horizon 2020 von der EU geförderten Konsortium sind namenhafte Partner aus Forschung und Industrie aus ganz Europa beteiligt. Das Projekt ist das Nachfolgeprojekt des EU geförderten Projekts SIMS (Sustainable Intelligent Mining Systems), an dem das AMT ebenfalls beteiligt war.

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PAM 4.0

In PAM4.0, „Die intelligente Pfannenabschlackmaschine für heiße Einsatzbedingungen“, entwickelt das AMT zusammen mit der TML Technik GmbH die Sensorik und Aktorik für die erste automatisierte, neu konstruierte und optimierte Abschlackmaschine am Markt.

Diese Maschine wird einerseits mit einem für die Stahlwerksumgebung geeigneten Sensorsystem ausgestattet, welches die aufschwimmende Schlacke auf der Oberfläche der bis zu  1500°C heißen Stahlschmelze erkennt und automatisiert die Abschlackbewegung durchführt. Andererseits wird ein Teleremote-Stand gebaut, von dem aus die Abschlackbewegungen überwacht und ggf. durch menschlichen Eingriff ergänzt werden, so dass der Steuerstand in unmittelbarer Nähe der gefährlich heißen Schmelzpfanne entfällt. Ziel des Projekt ist es die Arbeitssicherheit und den -komfort zu erhöhen und gleichsam über eine Effizienzsteigerung des Abzuschlackprozesses ressourcenschonender Stahl zu produzieren.   Auf diese Weise soll ein Schritt zur Automatisierung und Digitalisierung gefährlicher und schwieriger Arbeitsprozesse hin zu einer sicheren, effizienten und verantwortungsvollen Rohstoffversorgung realisiert werden.

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POSITIONIERUNG & NAVIGATION

AUTONOMOUS ROBUST TRANSPORT SYSTEM (ARTUS)

Ziel des Projekts ARTUS (Autonomes robustes Transportsystem für hybride umweltschonende Rohstoffgewinnung auf Basis knickgelenkter Sonderfahrzeuge) ist es, ein System zum Betrieb einer Flotte autonom arbeitender Sonderfahrzeuge für hybride, d.h. über- und untertägige Bergbau­umge­bungen zu entwickeln. Damit wird eine umweltschonendere und nachhaltigere Gewinnung mineralischer Rohstoffe ermöglicht, da sowohl im Hinblick auf die Einzelmaschine die Auslastung verbessert, Verbrauch und Verschleiß vermindert, als auch die Produktivität des Gesamtsystems optimiert werden kann.

Vor diesem Hintergrund ist das Ziel des AMT, ein offenes, hersteller- und schnittstellenneutrales Kommunikationssystem für eine übergreifende Maschine zu Maschine Kommunikation in die Anwendung zu bringen. Im Rahmen des Projekts ARTUS wird ein solches System erstmalig für mobile Bergbaumaschinen umgesetzt und validiert. ARTUS ist damit ein führendes Beispiel für Bergbau 4.0 Kommunikation und kann als Basis für die offene Standardisierung und Spezifikation im Bereich Bergbau und OPC UA dienen.

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MINE SAFETY

HEET II

Das Projekt HEET II steht für die Entwicklung eines innovativen, hocheffizienten Energiesystems für Maschinen und Geräte, um die Arbeitssicherheit im untertägigen Bergbau, in explosionsgefährdeten Atmosphären wie z.B. in Kohlebergwerken, zu erhöhen. Das entwickelte System wird aus vier Subsystemen bestehen:

  • Die Übertragung von Elektrizität mit Eindraht-Technologie,
  • Die Übertragung von Elektrizität mit Drahtlostechnologie,
  • Integration der Schiene der Einschienenhängebahn und
  • Überwachungs- und Steuerungssystem des Stromversorgungsnetzes.

Das AMT wird eine Plattform zur Überwachung der Parameter des Systems und der Umgebung implementieren und diese an die Tagesoberfläche senden. Diese Subsysteme werden in Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Konsortium aus Deutschland, Polen und Rumänien entwickelt und implementiert.

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SCALE SENSE

Ziel des ScaleSense Projektes ist die Entwicklung eines sensorbasierten Systems für die Detektion von Losem beim Beraube-Vorgang sowie die Integration dieses Systems in einen Scaler. Diese Neuentwicklung soll im untertägigen Bereich zur Durchführung des Beraube-Vorgangs nach der sprengenden Gewinnung von Rohstoffen eingesetzt werden. Dadurch soll ein Beitrag geleistet werden, den steigenden Anforderungen an die Rohstoffindustrie gerecht zu werden. Der Bergwerksmitarbeiter soll zum einen bei der Identifikation von zu beraubenden Stellen unterstützt werden, damit der komplexe und zugleich sicherheitsrelevante Schritt des Beraubens nicht ausschließlich von menschlichen Entscheidungen abhängt. Weiterhin soll die Echtzeit-Überwachung des Beraube-Vorgangs einen Beitrag dazu leisten, diesen effizienter zu gestalten.

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DEEP SEA MINING

BLUE HARVESTING

Das Ziel des Blue Harvesting Projekts ist es, einen hydraulischen Kollektor für Manganknollen aus der Tiefsee zu entwickeln. Der Kollektor ist eine der Kernkomponenten für den industriellen Abbau von Manganknollen, deren Nutzung zur langfristigen Sicherung der Rohstoffversorgung beitragen kann. Im Blue Harvesting Projekt wird ein spezieller Fokus auf die Entwicklung eines Kollektors gelegt, der einen möglichst geringen Einfluss auf die Tiefseeumwelt hat.

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INNOVATIVE LEHRE

Enhancing Digital STEM

Als Reaktion auf die COVID-Pandemie haben Universitäten auf der ganzen Welt in kürzester Zeit Online- und kombinierte Lehr- und Lernmodelle im MINT-Bereich eingeführt. Dies hat erhebliche Investitionen in entsprechende Systeme nach sich gezogen, aber auch das Fehlen einer zugänglichen Evidenzbasis für die Entscheidungen der Lehrenden innerhalb dieser Systeme deutlich gemacht. Gegenwärtig sehen sich Lehrende, die in digitalen MINT-Umgebungen arbeiten, mit einer unangemessen hohen Zugangsbarriere zur Evidenzbasis konfrontiert, da diese über Dutzende potenziell relevanter Datenbanken mit mehr als 100.000 potenziell relevanten Veröffentlichungen fragmentiert ist. Im Rahmen dieses Projekts wird ein digitaler Kurzkurs entwickelt, der die Teilnehmer in die Lage versetzen soll, evidenzbasierte Praktiken in digitalen MINT-Umgebungen zu identifizieren, umzusetzen und zu bewerten.