DataPlan - Assistenzsystem für eine datenbasierte Prüfplanung

Während der Fertigung von Bauteilen fallen diverse Datenströme aus unterschiedlichen Datenquellen an, die sich durch verschiedene Datenformate und -frequenzen unterscheiden. Diese Datenströme müssen zu einer einheitlichen Datenbasis synchronisiert werden, um sinnvoll für die Planung von Fertigungsprozessen genutzt werden zu können.

Diese Planung erfolgt heute aber noch oft durch den Menschen: Mitarbeitende beurteilen die Relevanz eines Prüfmerkmals auf Basis ihres Erfahrungswissens. Dabei entstehen hohe Prüfaufwände und die Möglichkeit, dass auch irrelevante Merkmale in die Prozessplanung einfließen. Dies lässt sich durch die Integration datenbasierter Ansätze in bestehende Produktionssysteme vermeiden. Aufgrund der zunehmenden Digitalisierung der Fertigungstechnik liegen ohnehin immer mehr Daten vor, die bisher nicht ausreichend genutzt werden.

Darüber hinaus bietet auch Künstliche Intelligenz einen Mehrwert für die Planung. Sie wertet große Datenmengen schnell aus und bereitet diese anschaulich auf. Außerdem erstellt sie automatisierte Handlungsempfehlungen, die Mitarbeitende bei ihren Entscheidungen unterstützen.

Zielsetzung des Projekts

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Assistenzsystems zur datenbasierten Prüfplanung für eine additiv-subtraktive Prozesskette. Dazu werden die Qualitäts- und Fertigungsdaten synchronisiert und in die Arbeitsvorbereitung zurückgeführt. Dies ermöglicht eine datenbasierte Prognose der Werkstückqualität und somit reduzierte Aufwände innerhalb der Prüfplanung.

Vorteile

• standardisierte Vorgehensweise – weniger Abhängigkeit vom Erfahrungswissen der Mitarbeitenden
• Prognose der Werkstückqualität – höhere Genauigkeit durch die Nutzung von Daten
• Unterstützung der Mitarbeitenden – Visualisierung der Werkstückqualität und Erstellung von Handlungsempfehlungen

Vorgehen

Im Verbundprojekt „DataPlan“ erforschen wir in enger Zusammenarbeit mit den Unternehmen Brinkhaus und Toolcraft ein Assistenzsystem für eine datenbasierte Prüfplanung. Dazu entwickeln wir zunächst eine Methode zur Synchronisierung von unterschiedlichen Datenströmen, welche in die Arbeitsvorbereitung zurückgeführt werden. Die Datenströme fließen zur Analyse der Einflussfaktoren auf das Prognoseergebnis in eine Softwarelösung ein.

Die Erforschung des Assistenzsystems wird an drei komplementären Anwendungsfällen durchgeführt: subtraktive, additiv-subtraktive und hybrid additive Bearbeitung. Dadurch können wir die Übertragbarkeit der Projektergebnisse untersuchen und die prozessübergreifende Anwendung bewerten. Zusätzlich integrieren wir auf Basis maschinellen Lernens Modelle in die CAM-Software, die die Werkstückqualität vorhersagen und so Handlungsempfehlungen erstellen können.

Sie haben auch Interesse an einem Verbundprojekt?

Kontaktieren Sie Sarah Andrews per E-Mail an andrews@ifw.uni-hannover.de oder telefonisch unter +49 511 762 18320.