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In diesem Vortrag werden die Möglichkeiten vernetzter Sensorik zur Digitalisierung der schweißtechnischen Prozesskette aufgezeigt. Besonderer Fokus liegt auf der Fusion von Messdaten aus unterschiedlichen physikalischen Domänen. Dies ermöglicht die Korrelation relevanter den Schweißprozess charakterisierenden elektrischen Kenngrößen mit optisch gemessenen geometrischen Qualitätsmerkmalen der Schweißnaht. Die dynamische Prozessführung ermöglicht hierbei das Generieren großer inhomogener Datenmengen, was ein entsprechendes Schweißdatenmanagement erfordert. Durch Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens konnten Regressionsmodelle abgeleitet werden, welche Grundlage für eine adaptive Prozessführung sind.
In diesem Vortrag werden aktuellen Forschungsarbeiten bezüglich der Digitalisierung der schweißtechnischen Fertigungskette dargestellt. Anwendungsbeispiel ist das automatisierte Schweißen von Hohlprofilknoten, welche für die Fertigung von Jacket-Gründungsstrukturen für Offshore Windenergieanlagen eingesetzt werden. Besonderer Fokus liegt hierbei auf der Datenübergabe an nachgelagerter Prozessschritte bzw. externe Forschungspartner. Die Rückverfolgbarkeit des Fertigungsprozesses ermöglicht die zeitliche und räumliche Zuordnung von Prozessparametern (elektrische Signale) zu geometrischen Eigenschaften der Schweißnaht (Kerbgeometrie) bis hin zur numerisch berechneten Lebensdauer.