Maschinendaten und Prozessparameter werden heute für individuelle Zwecke erfasst und für ihre ursprünglichen Zwecke ausgewertet. Stellt man jedoch domänenübergreifend eine Verknüpfung bereits vorhandener Daten her, erhöht dies bereits die Fertigungstransparenz. In einem weiteren Schritt wird die Ableitung verborgener Zusammenhänge zwischen fertigungsbeeinflussenden Parametern möglich. Diese Korrelation von Prozess- Maschinen und Qualitätsdaten wird in dem Umsetzungsvorhaben untersucht.

Ziel der Umsetzung ist die Generierung neuer Informationen aus großen Datenbeständen. Für den Maschinenbediener wird eine innovative Mensch-Maschine-Integration mit Hilfe eines wissensbasierten Assistenzsystems entwickelt. Die neu geschaffenen Software-Bausteine sollen am Beispiel des Fertigungsprozesses Walzumformen der E³-Forschungsfabrik demonstriert werden.

Zunächst werden die verfügbaren anfallenden Daten gesichtet und auf die Zielgrößen Energie-, Zeit- und Qualitätsmerkmale hin untersucht. Die Zusammenhänge zwischen den Eingangs- und Ausgangsgrößen werden im folgenden Schritt durch automatisierte Lernprozesse untersucht, womit sich bei Änderungen im Prozess erkennen und neue Ausgangwerte bei den Zielgrößen errechnen lassen. Die Entwicklung des Assistenzsystems basiert auf der LinkedFactory-Plattform, welche durch das IWU entwickelt wurde. Nach Verifikation der Entwicklungen werden ein Schulungskonzept sowie geeignete Workshop-Angebote erarbeitet.

Adrian Singer

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