Motivation
Schweißprozesse zeichnen sich durch eine hohe Komplexität aus. Viele unterschiedliche Prozessfaktoren beeinflussen die Qualität von Schweißverbindungen. Die Verbindungen können dabei innere Defekte wie Poren und Risse haben, die nur mit großem Aufwand oder durch zerstörende Prüfverfahren detektiert werden können. Die fortschreitende Digitalisierung von Schweißprozessen ermöglicht es, Prozessdaten und Stellgrößen zu erheben und mit Daten aus Qualitätsmessungen zusammenzuführen. Hieraus ergibt sich ein enormes Potenzial für den Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Qualitätssicherung. Mittels eines KI-basierten Analysesystems ist es möglich, die Qualität in Schweißprozessen datengetrieben und automatisiert vorherzusagen.
Ziele und Vorgehen
Das Forschungsvorhaben ASIMoW hat das Ziel, KI-Expertise mit schweißtechnischem Expertenwissen zu verbinden, um Deep Learning-Verfahren für Qualitätsvorhersagen in Schweißprozessen zu erforschen und zu entwickeln. Eine zentrale Herausforderung beim produktiven Einsatz der KI-Verfahren in realen Prozessen liegt in der hohen Dynamik der Prozesse und den ständigen Veränderungen, denen diese unterliegen. Im Vorhaben werden Lösungen aus dem Forschungsfeld des Kontinuierlichen Lernens entwickelt, um KI-Modelle effizient und datensparsam über Prozessänderungen hinweg nutzen zu können. Die Verfahren werden im dynamischen Umfeld schweißtechnischer Anlagen unter wechselnden Rahmenbedingungen validiert.
Innovationen und Perspektiven
In diesem Projekt werden KI-Methoden zur Qualitätsvorhersage unter sich ändernden Produktionsbedingungen entwickelt. Dabei liegt ein Fokus darauf, die eingesetzten Methoden auf weitere Prozesse zu übertragen, deren Ergebnis nicht in Gänze oder nur zerstörend überwacht werden kann, wie Klebtechnik und andere stoffschlüssige Fügeverbindungen. Neben der Qualifizierung solcher kontinuierlich lernender KI-Verfahren wird außerdem das Ziel verfolgt, die KI-Kompetenz bei der am Projekt beteiligten FEF GmbH mittels der Kooperation mit dem Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation der Universität Wuppertal auszubauen. FEF dient dabei als Multiplikator, da ihre Partner und Kunden ebenfalls von der KI-Lösung profitieren. Somit wird für Firmen, insbesondere für KMUs, der Einstieg in KI-Lösungen erleichtert und das Vertrauen in KI-basierte Verfahren gestärkt.