Ausreißererkennung für Einzelteil- und Kleinserien
Maschinen fehlerlos einfahren
Bei steigender Variantenvielfalt wirken sich Probleme beim Einfahren immer deutlicher auf die Wirtschaftlickeit aus. Am IFW arbeiten Forscher daran, mit KI-basierter Anomalie-Detektion Werkzeugmaschinen auf Fehler wie Ratterschwingungen zu untersuchen, die teils vorher sogar unbekannt waren.

Potenzial ist da

Die Anomalieerkennung bietet Potential für die Überwachung der Einzelteil- und Kleinserienfertigung. Im Gegensatz zu bisherigen Methoden erlaubt sie eine effiziente und automatisierte Umsetzung, ein manuelle Bewertung der Trainingsdaten entfällt. Dabei ist eine Anomalie immer auch eine Frage der Perspektive. Durch die Betrachtung der unterschiedlichen Perspektiven können sowohl plötzlich auftretende Prozessfehler, wie beispielsweise Ratterschwingungen, als auch langsame Veränderungen, wie etwa Werkzeugverschleiß, gefunden werden. Das sich Erkenntnisse zwischen Maschinen übertragen lassen, vergrößert das Potenzial des Ansatzes noch einmal deutlich.

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Institut für Technische Verbrennung
www.ifw.uni-hannover.de

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