• search hit 1 of 88
Back to Result List

Datenerfassung für die Anwendung lernender Algorithmen bei der Herstellung von Blechformteilen

  • Der industrielle Fertigungsprozess von Blechformteilen unterliegt dem Einfluss einer Vielzahl von Parameterschwankungen, die das Umformergebnis signifikant mitbestimmen. Daher treten Qualitätsprobleme scheinbar zufällig auf und verursachen Ausschuss und einen Verlust an Produktivität. Ein vielversprechendes Mittel zur Verbesserung derartiger Prozesse ist der Einsatz von Datenanalysen und lernenden Algorithmen, die jedoch eine große Datenmenge voraussetzten. Bisher fehlten die Datenbasis und geeignete Möglichkeiten zur Datenerfassung für den Einsatz dieser Methoden. In dieser Arbeit wurde eine allgemeingültige und übertragbare Methode zur Erfassung und Speicherung relevanter Einfluss- und Ergebnisgrößen des Herstellprozesses von Blechformteilen entwickelt. Die Methode und die resultierenden Daten sind die Grundlage für die Analyse von Zusammenhängen im Prozess, die Vorhersage der Qualität durch maschinelles Lernen und die Berechnung geeigneter Maschineneinstellungen. Diese Anwendungen wurden in der Arbeit erprobt und die Ergebnisse bewertet. Dadurch konnten die Funktionalität der Datenerfassung und die erwarteten Potentiale bestätigt werden.
  • The process of industrially producing shaped sheet metal parts is influenced by a large number of fluctuating factors. Therefore, quality problems appear to occur randomly and cause defective parts and a loss of productivity. A suitable way to improve these processes is the application of data analysis and statistical methods like machine learning, which require a large amount of data. So far, the data base and suitable methods for data acquisition are lacking for the use of these methods. Therefore, in this work, a generally valid and transferable method for recording and saving relevant influencing and resultant variables during the series production of sheet metal parts has been developed. This method and the resulting data are the basis for the analysis of correlations in the process, the prediction of quality by learning algorithms and the calculation of suitable press settings. These use cases were tested in the work and the results were evaluated. Thus, the functionality of the data acquisition and the expected potentials could be confirmed.

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar Statistics
Metadaten
Author:Stephan Purr
DOI:https://doi.org/10.25593/978-3-96147-282-6
Publisher:FAU University Press
Document Type:Book
Language:German
Year of first Publication:2020
Release Date:2023/10/20
Tag:Blechumformung; Tiefziehen; Umformtechnik; künstliche Intelligenz; lernende Algorithmen
GND Keyword:Digitalisierung; Umformen; Qualitätsmanagement; Maschinelles Lernen; Data Mining; Datenerfassung; Ingenieurwissenschaften; Maschinenbau; Produktionstechnik
Pagenumber:ix, 165 S.
Note:
Zugl.: Diss., FAU Erlangen-Nürnberg, 2020
Institutes:Fakultät Maschinenbau
research focus:Produktion und Systeme
OpenAccess Publikationsweg:Bronze Open Access - frei zugänglich aber ohne Lizenzhinweis
Licence (German):Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International