Motivation
Eine herausfordernde Aufgabe in der industriellen Produktion besteht darin, eine gleichbleibend hohe Qualität trotz ständig zunehmender Geschwindigkeit und Komplexität in der Fertigung zu gewährleisten. Im geplanten Vorhaben soll deshalb ein System von softwarebasierten Tools zur Sicherung der Fertigungsqualität entwickelt werden. Dazu sollen Methoden des maschinellen Lernens zur intelligenten Datenintegration und Datenauswertung eingesetzt werden. Eine besondere Herausforderung ist dabei die Integration eines solchen Systems in bereits bestehende, komplexe Fertigungslinien mit ihren heterogen aufgebauten Automationsanlagen, Informations- und Kommunikationssystemen.
Ziele und Vorgehen
Hauptkomponenten des im Projekt QuinDa-ML zu entwickelnden Baukasten-Systems sind die Datenerhebung, die Datenanalyse und Optimierung sowie die IKT-Infrastruktur. In der Datenerhebung werden Prozessdaten, wie geometrische Abmessungen, Oberflächenbeschaffenheit oder Kraftmomente bei der Herstellung von Bauteilen an den verschiedenen Fertigungsstationen mit eindeutiger Bauteilzuordnung, aufgezeichnet. Maschinelle Lernverfahren aus dem Bereich des überwachten Lernens werden genutzt, um Verknüpfungen zwischen Qualität und Prozessparametern automatisiert zu erkennen. Dies ermöglicht zukünftig bereits im Fertigungsprozess die Prognose der finalen Bauteilqualität und damit auch die Korrektur von Prozessparametern noch folgender Fertigungsschritte.
Innovationen und Perspektiven
Dadurch werden die errechneten Prozessanpassungen noch im selben Fertigungsdurchlauf integriert, sodass sich die Produktion von Ausschuss stark reduziert. Die gezielte Aufteilung der Komplexität der Prozess- und Qualitätsdaten sowie der Verfahren zur Qualitätsprognose und -verbesserung auf anlagennahe (sogenannte Smart Devices) und übergeordnete Systeme (z.B. Anlagensteuerung, Cloud) stellt eine informationstechnische Neuheit dar. Die Datenhoheit verbleibt beim Anlagenlieferer. Mithilfe von QuinDa-ML wird eine Integration von Lernverfahren in neue und bereits bestehende Produktionsprozesssteuerungen möglich. Daher muss eine Online-Prozesssteuerung zur Sicherung der Produktqualität nicht nur Großunternehmen vorbehalten bleiben, sondern wird auch für KMU möglich.