Innovative Methoden der Fräsprozess-Überwachung
Prozessübergreifender Wissenstransfer
Am IFW der Uni Hannover entwickelt man neue Überwachungsmethoden, um mit prozessübergreifendem Lernen eine sichere und effizientere Kleinserienfertigung zu ermöglichen.
7. März 2024
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Im ZIM-Projekt RoPro ‘Robuste und selbstparametrierende Prozessüberwachung bei kleinen Losgrößen‘ werden vom Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover und der UTTec GmbH & Co. KG innovative Methoden zum Überwachen von Fräsprozessen entwickelt. Ziel ist es, eine zuverlässige und zugleich wirtschaftliche Prozessüberwachung für Kleinserien zu ermöglichen. Hierfür werden datenbasierte Überwachungsansätze mithilfe des prozessübergreifenden Lernens für die Überwachung kleiner Losgrößen erschlossen.
Mit Methoden des maschinellen Lernens werden dabei ähnliche Fehlermuster und Prozessabschnitte, etwa Variationen von Taschen, erkannt. Darauf aufbauend ist ein prozessübergreifender Wissenstransfer realisierbar, der eine automatische Parametrierung auf Basis bekannter Prozesse ermöglicht. So sind Prozessfehler auch bei kleiner Losgröße wirtschaftlich detektierbar.
Im Projekt wurde jetzt schon gezeigt, dass bei ausreichender Ähnlichkeit und unter Verwendung von Wert- und Zeittransformationen ein stückweiser Übertrag zwischen verschiedenen Prozessen möglich ist. Das wird genutzt, um bei kleinen Stückzahlen Datendefizite zu überwinden und schon ab dem zweiten Bauteil eine wirtschaftliche, performante Überwachung zu ermöglichen. Im nächsten Schritt wird eine KI-basierte Diagnosefunktion implementiert zur schnellen Identifikation von Fehlerursachen und zur unmittelbaren Formulierung von konkreten Handlungsempfehlungen.
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