Learn WZS - Lernende Prozessadaption für das Werkzeugschleifen

Die Prozessplanung und die Optimierung der Prozessparameter sind vor allem für hochdynamische Anwendungen wie das Werkzeugschleifen sehr zeit- und kostenintensiv, da sie oftmals nur durch erfahrene Mitarbeiter und mit einer Vielzahl von Praxisversuchen durchgeführt werden können. Dabei ist die Einstellung der Prozessparameter stark von der Qualifikation der eingesetzten Mitarbeiter abhängig und führt nicht immer zu einem optimal eingestellten Fertigungsprozess. Gleichzeitig steigen die Anforderungen der Kunden an die produzierten Werkzeuge, während die zu fertigende Losgröße sinkt. Zusammenfassend fällt der Fokus zunehmend auf eine effizientere Prozessplanung, bei der weniger Personal- und Maschinenressourcen erforderlich sind.

Die neu entwickelte intelligente Prozesssimulation überwindet genau diese Herausforderung. Dazu findet eine modellbasierte Optimierung verschiedenster Fertigungs- und Qualitätskenngrößen vor der Fertigung statt, wobei die verwendeten Modelle der einzelnen Kenngrößen aus einer empirischen Erfahrungsdatenbank angelernt werden. Die Modellierung erfolgt autonom und umfasst die selbstständige Bildung neuer Teilmodelle, falls die bestehenden Teilmodelle für veränderte Prozessbedingungen nicht anwendbar sind.

Nachdem die Fertigung der Werkzeuge abgeschlossen ist, werden die gemessenen Qualitätsdaten in die Erfahrungsdatenbank eingespeist, um eine ständige Verbesserung der Prognosegüte sicherzustellen. Mit jedem gefertigten Werkzeug optimiert sich das System somit selbst und stellt eine Minimierung des Ressourcenaufwandes für die Prozessplanung sicher.

Darüber hinaus findet eine Generalisierung dieser Methodik statt, um die Prozessplanung zukünftig unabhängig von Werkstück, Werkzeug und Werkzeugmaschine automatisiert und zielgerichtet umzusetzen.