Projekt
CogMet - Cognitive Production Metrology for Flexible Small Series Production

 

Herausforderung/ Problemstellung

Der aktuelle Trend zur Produktindividualisierung erfordert flexible Produktionsanlagen, die eine große Zahl an Produktvarianten bewältigen können. Die Flexibilisierung der Fertigungs- und Montageprozesse beeinflusst unmittelbar die Steuerungskomplexität der Fertigungsanlagen und führt zu großen Herausforderungen wenn es gilt, von Anfang an die Produktion komplett abzusichern (first time right on time). Das erfordert eine konstante Anpassung des Verhaltens des Qualitätssystems an die dynamischen Produktionsbedingungen.

Unser Ziel

Das Ziel des „Cognitive Metrology“-Projekts (CogMet) ist die Konzipierung von flexiblen messtechnischen Ausstattungen und intelligenten Qualitätsmanagementstrategien, die eine Kleinserienproduktion, trotz vielfältiger Produktvarianten und dynamischen Verhalten der Prozesse, sicher regelt. Das Konzept der kognitiven Messtechnik besteht aus dem Zusammenspiel von Modulen: Qualitätsvorhersage, dynamische Prüfplanung, Sensorintegration und Datenfusion sowie auch die intelligente Qualitätsdatenauswertung. Für die Entwicklung der oben genannten Module werden Werkzeuge der künstlichen Intelligenz genutzt, wie z.B. agentenbasierte und wissensbasierte Systeme, sowie verschiedene optische Messsysteme, die in zwei verschiedenen Fallstudien angewendet und validiert werden: der automatischen Inspektion von Freiformflächen (z.B. hochwertiger Autoscheinwerfer) und der automatischen Montage von Leiterplatten.

Lösungsansätze

Die Vielfalt an Produktvarianten und Prozessparametern innerhalb der Kleinserienproduktion erfordert das Zusammenspiel mehrerer Messsysteme zur Erfassung verschiedener Informationsarten. Die Integration mehrerer Sensoren in der Produktionslinie erzielt die gewünschte Erhöhung der Inspektionsflexibilität ohne den Takt der Fertigung zu beeinträchtigen. Die Prüfergebnisse, die mit dieser multisensoriellen Ausstattung aufgenommen werden, müssen auf eine intelligente Art und Weise kombiniert und ausgewertet werden, wobei unter anderem das Verfahren der Bildfusion (engl. „Image Fusion“) zum Einsatz kommt. So können die Ursachen für Produktionsfehler automatisch identifiziert und Qualitätsinformationen zur Regelung der Produktion rückgeführt werden.



Forschungspartner und Fördergeber


Das CogMet Projekt wird im Rahmen der BRAGECRIM Initiative durch DFG, CAPES, CNPq und FINEP gefördert.