Datenerfassung für die Anwendung lernender Algorithmen bei der Herstellung von Blechformteilen
Stephan Purr
Der industrielle Fertigungsprozess von Blechformteilen unterliegt dem Einfluss einer Vielzahl von Parameterschwankungen, die das Umformergebnis signifikant mitbestimmen. Daher treten Qualitätsprobleme scheinbar zufällig auf und verursachen Ausschuss und einen Verlust an Produktivität. Ein vielversprechendes Mittel zur Verbesserung derartiger Prozesse ist der Einsatz von Datenanalysen und lernenden Algorithmen, die jedoch eine große Datenmenge voraussetzten. Bisher fehlten die Datenbasis und geeignete Möglichkeiten zur Datenerfassung für den Einsatz dieser Methoden.
In dieser Arbeit wurde eine allgemeingültige und übertragbare Methode zur Erfassung und Speicherung relevanter Einfluss- und Ergebnisgrößen des Herstellprozesses von Blechformteilen entwickelt. Die Methode und die resultierenden Daten sind die Grundlage für die Analyse von Zusammenhängen im Prozess, die Vorhersage der Qualität durch maschinelles Lernen und die Berechnung geeigneter Maschineneinstellungen. Diese Anwendungen wurden in der Arbeit erprobt und die Ergebnisse bewertet. Dadurch konnten die Funktionalität der Datenerfassung und die erwarteten Potentiale bestätigt werden.
