Heidelberg Graduate School HGS MathComp

11. Modellierungstag: Mathematische Optimierung in der Industrie

9. Juni 2016 - 14:00 Uhr

Mathematikon

Im Neuenheimer Feld 205

Raum 5.104

69120 Heidelberg


***Registrierung ist geschlossen***

Konzept des Modellierungstags

Der Modellierungstag Rhein-Neckar eröffnet Praktikern und Wissenschaftlern die Gelegenheit, Innovationen zur Diskussion zu stellen, Gemeinsamkeiten und Unterschiede der verwendeten Modellierungsansätze herauszuarbeiten und den gegenseitigen Erfahrungsaustausch zu pflegen.

Der Modellierungstag Rhein-Neckar kann durch Sie aktiv mitgestaltet werden: Durch aktuelle Beiträge aus Ihrer Arbeit. Forschungs- und Praxisbeiträge sind gleichermaßen willkommen.

Die Veranstaltung wird von HGS MathComp, der InnovationLab GmbH und der BASF SE Ludwigshafen organisiert sowie von KoMSO, der IHK Rhein-Neckar, dem   BMBF und der Industrie unterstützt.

Die Veranstaltung ist öffentlich. Der Eintritt ist frei. Um Anmeldung bis zum 5. Juni 2016 wird gebeten.

Thema: "Mathematische Optimierung in der Industrie"

In industriellen Produktions- und  Fertigungsprozessen spielt die Optimierung eine zentrale Rolle. Die Herstellung von Produkten soll aus ökonomischen und ökologischen Gründen effizient, ressourcenschonend und kostengünstig erfolgen. Während sich dieses Paradigma seit Beginn der Industrialisierung nicht verändert hat, hat die Komplexität der zu optimierenden Prozesse rasant zugenommen.

Moderne Produktionsketten haben eine Vielzahl an Einflussfaktoren und Parametern. Die Planung parallel laufender Fertigungsprozesse und die Einhaltung regulatorischer Rahmenbedingungen stellen zusätzliche Anforderungen an die Prozessoptimierung.

Die mathematische und computergestzützte Optimierung stellt sich dieser komplexen Aufgabe. Ausgehend von Modellen einzelner Produktionsketten verbessert der Einsatz computerbasierter Optimierung auf unterschiedlichen Ebenen Ablaufprozesse. Dabei werden neue mathematische Verfahren eingesetzt, um zu fehlerkontrollierten Systemabläufen zu kommen. Drei Aufgaben stehen im Mittelpunkt:

  • Durch Parameterschätzung in Verbindung mit Verfahren der optimalen Steuerung werden chemische, mechanische und biochemische Verfahren verbessert.
  • Echtzeitfähige gemischt-ganzahlige Optimierung und Limited-Horizon-Verfahren erhöhen die Sicherheit von Produktionsverfahren – speziell auch im Nicht-Regelbetrieb.
  • Scheduling und die Modellierung von Unsicherheiten (Uncertainty Quantification) kommen  in der längerfristigen Planung von Prozessabläufen zum Einsatz.


Der Modellierungstag will den Gedankenaustausch zwischen Forschern, Entwicklern, Theoretikern und Anwendern der mathematischen Optimierung in der Industrie fördern. Als Diskussionsgrundlage dienen dabei u.a.:

  • Praktische Fragestellungen aus der Industrie
  • Erfahrungsberichte über Anwendungen mit Software und Algorithmen aus dem Gebiet mathematische Optimierung
  • Vorstellung von Softwarewerkzeugen, die den Einsatz mathematischer Programmierung in der Praxis effektiver gestalten

Der 11. Modellierungstag findet im Rahmen des Industrieworkshops   „Model-based Optimizing Control – From a Vision to Industrial Reality“ (9.–10. Juni 2016) statt, der von Wissenschaftlern des europäischen Forschungsprojekts MOBOCON organisiert wird (Vortragssprache Englisch). Sie sind herzlich zur Teilnahme am Industrieworkshop eingeladen. Um entsprechende   Registrierung wird gebeten.

Programm

14:00

Dr. Michael Winckler (IWR, Universität Heidelberg)

Begrüßung & Einführung

14:15

Dr. Christian Kirches (IWR, Universität Heidelberg)

Mathematical Methods for NMPC-Based Operation of Hybrid Electric Vehicles

14:45

Dr. Ottmar Gehring (Daimler AG, Stuttgart)

Enabling Fuel Efficiency Improvements for Heavy Duty Trucks using Applied Optimal Control

15:15

Prof. Dr. Sebastian Engell (Fakultät für Bio- und Chemieingenieurwesen, TU Dortmund)

Optimizing Control with Inaccurate Models

15:45

Kaffeepause

16:15

Dr. Hans-Joachim Ferreau (ABB Forschungszentrum, Baden-Dättwil, Schweiz)

Embedded Model Predictive Control in Industrial Applications

16:45

Prof. Dr. Josef Kallrath (BASF SE Ludwigshafen / University of Florida, Gainesville, FL)

Mathematical Optimization of Real World Problems – The Art of Modeling

17:15

Abschlussdiskussion

17:45

Networking & Imbiss

Vorträge

Dr. Christian Kirches (IWR, Universität Heidelberg)

Mathematical Methods for NMPC-Based Operation of Hybrid Electric Vehicles

Hybrid vehicles are considered as a viable development direction in the automotive industry to address environmental concerns and increasing energy cost. Optimal operation of hybrid vehicles however involves a number of degrees of freedom not present in conventional cars. These comprise, for example, decisions on torque loads and rpm of engine and motor, but also on the optimal operation of various energy recovery systems. Contrary to many implementations found in present-day cars on the open market, to harness the full potential for energy savings this decision must be taken repeatedly and in view of future changes of road and traffic conditions, operational loads, and environmental conditions such as ambient temperature. This decision space is generally accepted to be too large to be operable even by an experienced driver, mandating the adoption of automated optimal control strategies. Mixed-integer nonlinear model predictive control is a promising optimization based control strategy to this end. We introduce a mixed-integer nonlinear model predictive control scheme for real-time optimal control of switched dynamic processes, such as hybrid vehicles. Using the example of a simplified vehicle model, we conduct numerical studies of typical scenarios to investigate the method’s behavior in various settings.

 

Dr. Ottmar Gehring (Daimler AG, Stuttgart)

Enabling Fuel Efficiency Improvements for Heavy Duty Trucks using Applied Optimal Control

Intelligent predictive control is getting more and more important in the automotive industry, especially in truck business. They enable fuel efficiency potentials at quite low or moderate cost. The presentation shows how the predictive powertrain control system already introduced into the market for heavy duty trucks was developed using optimal control methods and applied simplifications based on heuristic algorithms. Future challenges and tasks for optimal control approaches in truck business to generate energy efficiency are presented and the related requirements for the mathematical methods are discussed.  

  

Prof. Dr. Sebastian Engell (TU Dortmund)

Optimizing Control with Inaccurate Models

Advanced control (model-predictive control, online performance optimizing control) relies on the use of process models to predict the future evolution of the system under control. The future control inputs are computed from the (estimated) present state of the controlled plant and the model in an open-loop fashion. Feedback is only applied via the state estimation (which itself depends on the model) and a correction of the references according to the observed error between the predicted and the observed responses (bias update). Consequently, model accuracy is crucial for the resulting performance and closed-loop stability. On the other hand, to develop very accurate models is an expensive and time-consuming endeavor and to postulate that such high-fidelity models are the prerequisite for advanced control considerably raises the threshold for the application of modern control methods. Therefore there is a strong interest in model-based control techniques that work with models of limited accuracy. In the talk, two approaches will be described and discussed, model-update via parameter estimation and robust multistage model-predictive control.

 

Dr. Hans-Joachim Ferreau (ABB Forschungszentrum, Baden-Dättwil, Schweiz)

Embedded Model Predictive Control in Industrial Applications

Solving model predictive control (MPC) problems on embedded computing hardware has become a viable option in various application domains. In contrast to personal computers, such embedded hardware typically features rather limited resources in terms of memory, clock speed or number representation and requires the optimization algorithm to run highly reliably without any user-interaction. ABB Corporate Research closely monitors the current state-of-the-art in embedded MPC and supports the business units in actually deploying this advanced feedback control technique in ABBís products. This talk will review recent developments in the field of embedded MPC, with a focus on tools and software implementations that are suited for industrial use. Moreover, an industrial case study will be presented where embedded MPC controls a multi-megawatt electrical drive at a customer site.

 

Prof. Dr. Josef Kallrath (BASF SE Ludwigshafen / University of Florida, Gainesville, FL)

Mathematical Optimization of Real World Problems – The Art of Modeling

This talk provides a motivating overview of modeling quantitative decision problems as math- ematical optimization problems. Mathematical optimization surrounds us almost everywhere without even being aware of it: routing in telecommunication networks, navigation systems in road traffic, train schedules, vehicle routing in transport companies, allegation alternate in dairy production, cutting problems in textile manufacturing or footwear production, online pricing systems when booking travel tickets, production of electricity, or scheduling lockage operations of our natural or artificial waterways. We use a blending problem occurring in the chemical industry and trimloss minimization in the paper industry as examples to illustrate the modeling and solution process. The overall message is that mathematical opti- mization can lead to significant improvement of profit or utilization of resources, but it also provides a clear and transparent basis of real world decision problems.

  Abstract auf Deutsch

Organisation

Wenn Sie mit einem Vortrag aus Ihrer Arbeit berichten wollen oder wenn Sie sonstige Themenvorschläge haben, dann wenden Sie sich bitte an einen Vertreter des Programmkomitees.

Allgemeine Organisation:

Prof. Dr. D.W. Heermann (IWR, HGS MathComp), Dr. A. Milde (IWR), Dr. M. Winckler (IWR, HGS MathComp)

Themenbetreuung Mathematische Optimierung in der Industrie:

Prof. Dr. Dr. h.c. mult Hans Georg Bock (IWR), Dr. M. Winckler (IWR, HGS MathComp)

Industriekontakte:

Dr. A. Schreieck (BASF SE), Dr. G. Gumbel (IHK Rhein-Neckar)

Hinweis

Wir weisen darauf hin, dass auf unseren Veranstaltungen fotografiert wird und diese Fotos auf unserer Webseite veröffentlicht werden.

Fotos

Poster

Veranstaltungshinweis

Der 12. Modellierungstag findet am 8. Dezember 2016 zum Thema "Informationsvisualisierung: Von Zahlen und Daten zum verständlichen Bild" statt.

Ihre aktiven Beiträge sind herzlich willkommen!