Optimierung von Fräsprozessen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz – KInCNC

KurzbeschreibungBei der Herstellung von chirurgischen Instrumenten werden oft Mikrofräser eingesetzt. Mit zunehmender Nutzungsdauer verschleißt das Werkzeug, und die resultierende Oberflächenbeschaffenheit des Werkstücks verändert sich. Um Ausschuss oder erhöhte Nacharbeit zu verhindern, muss das Werkzeug ausgetauscht werden. Die Standzeit (Werkzeug-Nutzungsdauer unter Einhaltung der Maßvorgaben) kann in vielen Fällen nur geschätzt werden, was eine Kostenkalkulation erschwert. Durch die Analyse von Mikrofräsprozessen sollen die Standzeiten besser vorhersagbar werden.

Grundlage für die Entwicklung der Prognosemodelle sind Daten des Prozesses, der Werkzeugmaschine und der Oberflächenqualität. Zur Optimierung des Ansatzes kommen komplementäre Messverfahren – taktile Messung versus Streulichtverfahren, akustische Signale versus hochfrequente Spindeldaten – zum Einsatz. Herausforderungen sind die Informationsgewinnung aus den unterschiedlichen Datenstrukturen und die zeitlich exakt passende Zusammenführung der Daten. Zur Erstellung der Prognosemodelle werden neue Methoden zur Klassifikation des Werkzeugverschleißes, die auf dem Auffinden versteckter Korrelationen der Prozessparameter beruhen, mit Methoden computergestützter optischer Bildanalyse kombiniert. Methoden des „Deep-Learnings“ kommen ergänzend zur Anwendung. Damit wird eine Grundlage für eine automatisierte Prozessoptimierung anhand von feingranularen, hochfrequenten Prozessdaten, kombiniert mit Kontextinformation und Post-Prozess-Messdaten, geschaffen.
 
AnsprechpartnerHochschule Furtwangen
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