- Anzeige -
- Anzeige -
Lesedauer: 3min
App-basierte Qualitätsvorhersage mit künstlichen neuronalen Netzen für KMU

Mrz 10, 2020 | Newsarchiv

Bild: WZL

Moderne Maschinensteuerungen liefern viele Daten über den ablaufenden Fertigungsprozess, aber erst die spezialisierte Auswertung der Daten ermöglicht einen tiefergehenden Einblick. Dadurch können nützliche Informationen und Optimierungspotenziale extrahiert und der Prüfaufwand reduziert werden. Die Produktqualität lässt sich dabei mit mathematischen Modellen aus den Prozessdaten, wie z.B. Drücken, Temperaturen oder Strömen, vorhersagen. Diese Modelle von Hand zu erstellen ist nicht nur zeitintensiv, sondern erfordert ebenso umfassendes Expertenwissen über den Fertigungsprozess.

Neue Entwicklungen im Bereich Data Science machen es jetzt möglich, diese Modelle aus den Prozessdaten automatisiert zu ermitteln. Hierfür werden Machine-Learning-Verfahren wie neuronale Netze eingesetzt. Neuronale Netze lernen aus der Datenbasis und können anschließend für die Vorhersage der Produktqualität und zur Fehler-Ursachen-Analyse eingesetzt werden. In kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) fehlen jedoch oft das erforderliche Wissen und die notwendigen Ressourcen, um Machine-Learning-Verfahren erfolgreich einzusetzen. Ihnen bleiben deshalb große Potenziale zur Prozessverbesserung und Fehlerbehebung verwehrt.

Um diese Lücke künftig zu schließen, startete am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen im Februar 2020 das auf zwei Jahre angesetzte Projekt oraKel in Kooperation mit Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen. Im Rahmen des Projektes wird sich der Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement unter der Leitung von Prof. Robert H. Schmitt der Entwicklung von auf neuronalen Netzen basierenden Algorithmen zur automatisierten Qualitätsvorhersage und Fehler-Ursachen-Analyse in der Produktion widmen. Ziel ist die Reduktion von Prüfaufwand und der Aufbau von Prozesswissen.

Das Projekt oraKel wird durch die AiF und den FQS Forschungsgemeinschaft Qualität e. V. gefördert. Bei der Erforschung der Algorithmen sowie der Entwicklung der App wird der Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement von einem projektbegleitenden Ausschuss aus Industriepartnern unterstützt, die im Bereich der Beratung, der Bereitstellung von CAQ-Software sowie der Produktion tätig sind. Hierunter fallen: IconPro GmbH, GFE – Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V., Siemens AG, CemeCon AG, Q-Das GmbH, Bayer AG, iqs Software GmbH, Sanofi Aventis Deutschland GmbH, Risse & Co. GmbH, Transfact GmbH, Cerobear GmbH, Lauscher Präzisionstechnik GmbH, gbo Datacomp GmbH, Qsee Ltd. und CemeCon GmbH.

Autor:
Firma: RWTH Aachen University Werkzeugmaschinenlabor WZL der
www.wzl.rwth-aachen.de

News

- Anzeige -

Weitere Beiträge

Das könnte Sie auch interessieren

Studie von VDE und Bertelsmann Stiftung: KI-Ethik messbar machen

In einer neuen Studie zeigen die Technologieorganisation VDE und die Bertelsmann Stiftung, wie sich Ethikprinzipien für künstliche Intelligenz (KI) in die Praxis bringen lassen. Zwar gibt es eine Vielzahl an Initiativen, die ethische Richtlinien für die Gestaltung von KI veröffentlicht haben, allerdings bis dato kaum Lösungen für deren praktische Umsetzung. Genau hier setzt der VDE als Initiator und Leiter der ‚AI Ethics Impact Group‘ gemeinsam mit der Bertelsmann Stiftung an.

mehr lesen

KI in der medizinischen Diagnostik

Das Robotik Startup Robominds hat in Reaktion auf die aktuelle Corona-Pandemie eine Lösung entwickelt, die Roboterarme befähigt, Proben und Reagenzien für die medizinische Diagnostik vor zu sortieren. Auf Basis künstlicher Intelligenz erkennt das Soft-und Hardwaresystem Robobrain Position und Farbe der Probenröhrchen und kann diese ohne vorheriges Einlernen voll automatisiert vor- und einsortieren.

mehr lesen

Künstliche Intelligenz für ‚Beyond 5G‘

Während viele europäische Staaten gerade dabei sind, den Mobilfunk der 5. Generation aufzubauen, arbeitet die Forschung bereits an seiner Optimierung. Denn obwohl 5G seinen Vorgängern weit überlegen ist, hat auch der neueste Mobilfunkstandard noch Verbesserungspotenzial: Besonders in urbanen Gebieten, in denen ein direkter Sichtkontakt zwischen Sender und Empfänger erschwert ist, funktioniert die Funkverbindung oftmals noch nicht zuverlässig. In dem kürzlich gestarteten EU-Projekt Ariadne erforschen nun elf europäische Partner, wie sich durch die Nutzung von hohen Frequenzbändern und künstlicher Intelligenz eine fortschrittliche Systemarchitektur für »Beyond 5G« entwickeln lässt.

mehr lesen

Universität Stuttgart und IBM treiben KI-Forschung in Deutschland voran

IBM (NYSE: IBM) und die Universität Stuttgart gaben bekannt, dass die Universität als erste Institution in Europa dem AI Horizons Network beitritt, um im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation die KI-Forschung zur Interaktion von Sprache und Wissen voranzutreiben. Das AI Horizons Network ist ein weltweites Netzwerk von Forschenden und Promovierenden, das von IBM ins Leben gerufen wurde, um in einer Reihe von Forschungsprojekten und Experimenten die Anwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, maschineller Sprachverarbeitung und verwandter Technologien gemeinsam voranzubringen. Zum jetzigen Zeitpunkt sind weltweit bereits über 80 wissenschaftliche Arbeiten aus dem Netzwerk veröffentlicht worden.

mehr lesen

Schutz der Privatsphäre und KI in Kommunikationssystemen

Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.

Infor bringt Infor Coleman AI auf den Markt

Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.