Automatisierte Produktivitätssteigerung durch Rückführung von Daten aus der Qualitätssicherung bei der spanenden Fertigung

Steckbrief

Eckdaten

Laufzeit:
01.02.2019 bis 31.01.2021
Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen, Maschinendatenanalyse und NC-Technik
Fördergeber:
Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen AiF
Status:
Laufend

Forschungspartner

  • Forschungsvereinigung Programmiersprachen für Fertigungseinrichtungen e. V. (FVP)

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+49 241 80 28484

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Der heutige Markt ist geprägt von kleiner werdenden Losgrößen bei gleichzeitig steigenden Anforderungen an die Bauteilqualität. Dadurch gewinnen ressourcenintensive Arbeitsschritte, wie die Auslegung und das Einfahren neuer Fertigungsprozesse, an Bedeutung und werden zunehmend zu wettbewerbsentscheidenden Engpässen. Zwar existieren für eine prozessspezifische Optimierung bereits simulationsgestützte Methoden, deren Einsatz jedoch insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen - kurz: KMU - häufig zu aufwändig und daher unwirtschaftlich ist. Um die Einhaltung der Qualitätsanforderungen sicherzustellen, werden daher Prozesse meist konservativ mit reduzierten Schnittparametern ausgelegt, mit dem Nachteil, dass Restpotentiale hinsichtlich der Maschinenleistung und der Bauteiltoleranzen ungenutzt bleiben. Um Optimierungspotentiale aufdecken zu können, sind Informationen über den Prozess unerlässlich. Neben einer simulativen Generierung können diese Informationen auch aus Qualitätsmessdaten gewonnen werden. Obwohl letztere sowieso im Rahmen der Qualitätssicherung anfallen, werden die Messungen heutzutage zumeist nur zur Überwachung des Prozesses, aber nicht zu dessen Optimierung eingesetzt. Oder anders gesagt: Eine Rückmeldung der Qualitätssicherung erfolgt meist nur dann, wenn die geforderte Qualität nicht eingehalten wird, nicht aber, wenn Toleranzen und damit die Produktivität unausgeschöpft bleibt.

Durch die Nutzung von Qualitätsmessdaten könnten die für eine Produktivtätsoptimierung benötigten Prozessinformationen generiert werden, ohne dass dabei zusätzlicher Messaufwand entsteht. Wenn nun auch die Auswertung der Qualitätsdaten und die Optimierung des Prozesses weitestgehend automatisiert abliefen, entstünde ein insbesondere für KMU attraktives Werkzeug zur Prozessoptimierung bei Kleinserien. Genau diese Vision adressiert das vorgestellte Forschungsvorhaben AutoPRO. Der Ansatz AutoPRO sieht eine automatisiert iterative Optimierung von Fertigungsparametern und/oder Bahnpfaden durch eine aktive Rückführung der Ergebnisse aus der Qualitätssicherung vor, um somit die Produktivität von Fertigungsprozessen zu steigern. Die Bahninformationen der Werkzeugmaschinen sollen dazu in einer Software mit den Qualitätsforderungen aus der Konstruktion und den Qualitätsmessdaten verknüpft werden. Anschließend wertet diese Software die einzelnen Datenquellen automatisiert aus und erstellt eine konkrete Handlungsempfehlung für den Anwender bezüglich der Fertigungsparameter und/oder entsprechenden Bahnanpassungen.

Die Optimierung läuft iterativ ab. Den Beginn bildet eine konservative Planung, die dann über mehrere Bauteile hinweg schrittweise optimiert wird. Durch den Aufbau eines intelligenten Optimierungsalgorithmus soll ein explizites Verständnis von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen erreicht werden, welches zukünftig zur kontinuierlichen Verbesserung der Fertigungsprozesse befähigt.