Selbstlernende mehrstufige Qualitätsüberwachungsverfahren für die (Laser)-Materialbearbeitung

Projekttitel Selbstlernende mehrstufige Qualitätsüberwachungsverfahren für die (Laser)-Materialbearbeitung (SmQL)
Laufzeit 01.07.2019 – 30.11.2020

Mit wechselnden Aufgaben und meist kleinen Losgrößen sehen sich kleine und mittlere Unternehmen konfrontiert, die als Zulieferer Produkte in einer abgestimmten Prozesskette anbieten – wie zum Beispiel dem Zuschnitt von Halbzeugen, gefolgt vom Laserschweißen. Aufgrund der steigenden Produktkomplexität und der erhöhten Variantenvielfalt wird der Aufwand zur Entwicklung von Produktionsprozessen bei kleinen und mittleren Unternehmen stetig größer. Die Digitalisierung von Prozesswissen stellt für verarbeitende, kleine und mittlere Unternehmen in vielen Fällen eine besondere Herausforderung dar.

Im Forschungsprojekt "SmQL" wird deshalb ein Expertensystem entwickelt, womit gezielt produzierende Unternehmen aus dem Bereich der Lasermaterialbearbeitung unterstützt werden sollen. Das System soll bei der Prozesssteuerung beziehungsweise -regelung und Prozessvorhersage von neuen Produkten und Produktvarianten unterstützen.

Veröffentlichungen zum Projekt

Eine produktabhängige, individuelle Prozessentwicklung stellt in der Lasermaterialbearbeitung einen Hauptkostentreiber dar. In einem FQS-geförderten Projekt wird daher das Expertensystem SmQL entwickelt, in dem sich Prozesswissen formalisiert speichern und in Regelform repräsentiert lässt. Das soll Zeiten für den Einrichtprozesse minimieren und langfristig Wissen im Unternehmen sichern.

Expertensystem, Industrie 4.0, Lasermaterialbearbeitung

Förderer

Das IGF-Vorhaben 20419N/2 der Forschungsgemeinschaft Qualität e.V. (FQS) wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Partner

Ihr Ansprechpartner

Dr.-Ing.

Benjamin Küster

Abteilungsleiter Produktionsautomatisierung