Big Data, Digitalisierung und KI, Prozessdiagnostik, Null-Fehler-Strategie
Sind Industrie 4.0, Big Data, Digitalisierung und KI im Kontext der Fügetechnik nur leere Schlagwörter oder lässt sich aus der Nutzung von Produktionsdaten nachhaltige Schlagkraft entfalten? Was ist der Unterschied zwischen einem Datenschatz und einem Datengrab?
Diese Fragen stellen wir uns bei den Wissenstransfertagen zur Industrie 4.0 und erörtern gemeinsam in Vorträgen und Gruppendiskussionen, welche Anforderungen an Datenerfassung, Datalabeling und Datenweiterverarbeitung bestehen, um diese zur Prozessdiagnostik und zur Realisierung einer Null-Fehler-Strategie nutzen zu können.
Häufig sind die für einen Fügeprozess relevanten Größen, wie z.B. die Schmelzbadtiefe, der Umformgrad eines Nietes oder der Linsendurchmesser beim Widerstandspunktschweißen, nicht direkt messbar. Komplexe Zusammenhänge sensorisch zugänglicher Ersatzgrößen können meist nicht unmittelbar hergestellt werden. Hier entfalten KI- und Big-Data-Ansätze ungeahntes Potential.
In konkreten Beispielen werden Best Practice-Lösungen zu den eingesetzten Sensoren, der benötigten Dateninfrastruktur, der verwendeten Algorithmen, der Trainingsverfahren, und dem sich ergebenden Nutzen betrachtet. Numerische Simulationen, digitale Aufwertung bildgebender Verfahren und adaptive Regelstrategien stehen ebenfalls im Fokus.
- Chancen und Kosten von Datenerfassung
- Sensorauswahl und Datenaufbereitung
- Anforderungen an Sensoren hinsichtlich Drift, Auflösung und Robustheit
- KI-Tools für den Einsatz in der Fügetechnik
- Echtzeit- und Langzeitdatenauswertung
- Umgang mit großen Datenmengen und Datenkompression
- Numerische Simulation und digitale Verfahrensentwicklung
- Inprozessqualitätssicherung
- Optische Kohärenztomografie
- Einschweißtiefenregelung
- Nahtnachverfolgung
- Bildgebende Verfahren, etc.