AiF-Nr.: | 22468BG |
EFB-Nr.: | 01/121 |
Kurztitel: | Smarte Prozesskette |
Laufzeit: | 01.06.2022 - 31.05.2024 |
Forschungsstelle: | LWF Paderborn, LFT Erlangen, IGP Rostock |
Projektbeschreibung
Ableitung geeigneter Parameter für einen kombinierten Spann- und Fügeprozess mithilfe von gekoppelten Metamodellen
Ziel des Forschungsvorhabens ist es, eine typische Prozesskette zur Herstellung von Blechbaugruppen, bestehend aus dem Tiefziehen, Spannen und Clinchen mittels Metamodellen abzubilden. Hierdurch soll die Detektion von Schwankungen sowie die Prognose geeigneter Prozessparameter zu deren Ausgleich ermöglicht werden.
Ausgehend von der Definition der abzubildenden Eingangs- und Ausgangsgrößen für jedes Teilprozessmodell werden Versuchspläne zur gezielten Datengenerierung abgeleitet. Zu diesem Zweck werden Simulationsmodelle aufgebaut und Variantensimulationen durchgeführt. Mithilfe des automatisierten maschinellen Lernens, das die effiziente Auswahl prozessspezifisch bestgeeignetster Modellierungsansätze ermöglicht, werden Metamodelle der Teilprozesse abgeleitet. Durch deren Verknüpfung erfolgt die durchgängige Abbildung der Fertigungskette. Dies ermöglicht die Detektion von Abweichungen, die Prognose der resultierenden Eigenschaften und die Bereitstellung von Wissen zum Ausgleich von Schwankungen im kombinierten Spann- und Fügeprozess.
Weiter erfolgt die inverse Auslegung der Prozesskette durch das Definieren der Eigenschaften der finalen Baugruppe und dem Ableiten von Toleranzfenstern für die einzelnen Fertigungsschritte durch den rückwärtsgerichteten Informationsfluss. Die Ergebnisse kommen insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen zu Gute. Diese können mit geringem Investitionsaufwand von den Fortschritten der Digitalisierung profitieren und am digitalen Wandel teilhaben. Die Prozessüberwachung mithilfe von Metamodellen und der aktive Ausgleich von Abweichungen führen zu einer Verringerung der Fehlerquote und somit zu einer nachhaltigeren Produktion. Der Ansatz der inversen Auslegung ermöglichet die zuverlässige Definition von Qualitätsanforderungen, wodurch unnötig kleine und damit kostenintensive Toleranzfenster vermieden werden. Das Forschungsvorhaben trägt somit zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit deutscher KMU im globalen Umfeld bei.