Kontakt


Frederik Wellmann, M.Sc. RWTH
 
Herwart-Opitz-Haus 53B 426
Tel.: +49 241 80-28235
Fax: +49 241 80-22293
Mail: F.Wellmann@wzl.rwth-aachen.de

 

Dienstleistung
Maschinendatenanalyse

 

Im Zuge der industriellen Digitalisierung und Vernetzung erwächst ein Trend zur Ausstattung von Werkzeugmaschinen mit zusätzlicher Sensorik. Auch NC-Steuerungen verfügen zunehmend über Schnittstellen für die Erfassung von Prozesssignalen. Hierauf aufbauend bietet eine bearbeitungsparallele (oder auch nachgelagerte) Auswertung weitreichende Potenziale zur Prozessoptimierung und zur gezielten Ursachenanalyse bei Fertigungsproblemen. Sie ermöglicht darüber hinaus eine fertigungsbegleitende Maschinen-, Komponenten- oder gar Qualitätsüberwachung.

Für die Signalauswertung wurden in jüngster Vergangenheit vermehrt rein datengetriebene Analyseverfahren (bspw. Machine Learning/Deep Learning) eingesetzt. Diese Ansätze stoßen im produktionstechnischen Umfeld jedoch schnell an ihre Grenzen. Häufig werden Muster erkannt, die entweder nicht generalisierbar sind oder die lediglich triviale physikalische Zusammenhänge abbilden. Aus diesem Grund ergänzen wir die Vorteile moderner, datengetriebener Technologien (Big Data Analytics) um digitalisiertes Experten- bzw. Domänenwissen (Modellbasierte Analytics). Ein Beispiel hierfür sind schnellrechnende Maschinenmodelle, die auf Basis von Live-Daten aus der Fertigung den aktuellen Maschinenzustand abbilden. Unsere Erfahrung zeigt, dass dieser Ansatz in fast allen Fällen zu einem unmittelbar sichtbaren Mehrwert führt, gleichzeitig aber auch die Prognosefähigkeit um ein Vielfaches steigert.

Im Mittelpunkt unserer Arbeiten steht daher die fallabhängige Beantwortung der Fragestellung, wie bereits existierendes Domänenwissen digital abgebildet, sicher gekapselt und somit für die ergebnisorientierte Datenanalyse erschlossen werden kann. Ausgangspunkt bildet eine kontextsensitive Strukturierung erfasster Prozessdaten. Hierbei werden eine automatisierte Verknüpfung mit Planungs- und PLM-Daten (Product Lifecycle Management) sowie die Berücksichtigung wirtschaftlich-technologischer Randbedingungen angestrebt. Im Anschluss kommen Algorithmen zur Bildung geeigneter Kennwerte zum Tragen. Diese dienen entweder als unmittelbare Handlungsempfehlung oder einer statistischen Ableitung kurz- bis mittelfristiger Trends. Dabei arbeiten wir auch interdisziplinär und lehrstuhlübergreifend mit unseren ausgewiesenen Partnern zusammen. Unsere Expertise im Bereich Maschinendatenanalyse umfasst:

  • Prozessdatenanalyse zur Optimierung einzelner Fertigungsprozesse in den Branchen Automotive, Aerospace, Maschinenbau, Werkzeug- und Formenbau
  • Datenerfassung an Maschinen, Robotern, Messmaschinen und mobilen Endgeräten
  • IT-Infrastruktur (horizontale und vertikale Vernetzung, Cloud- und IoT-Technologien)
  • Modellbasierte Datenaufbereitung und -interpretation durch Know-How in den Bereichen Fertigungs- und Maschinentechnologie
  • Big Data Analytics (Data Mining, Data Science, Supervised und Unsupervised Learning)
  • Entwicklung maßgeschneiderter Analyse-Algorithmen
  • Nutzergerechte Visualisierung (Charts, Dashboards, 3D-CAD-Umgebung)
  • Proof-of-Concept, Softwareentwicklung, Umsetzung

Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrem Vorhaben.