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Verbesserte Fertigung Neues Open Source Tool für Versuchsplanung und Prozessoptimierung

Von Saman Fattahi, Bahman Azarhoushang und Heike Kitzig-Frank 7 min Lesedauer

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Klinkhammer Intralogistics GmbH
LK Metallwaren GmbH
Franke GmbH

Erfahren Sie hier, was das neue Open Source Tool „DoExpert“ von der Hochschule Furtwangen (HFU) in Sachen Fertigungsoptimierung leisten kann und warum das wichtig ist ...

Forscher haben mit der Plattform „DoExpert“ eine Möglichkeit geschaffen, mit der viele Fertigungsprozesse durch Versuchsplanung und Prozessoptimierung sozusagen smart verbessert werden können. In diesem Bericht erklären die Experten das am Beispiel Flachschleifen.(Bild: KI-generiert)
Forscher haben mit der Plattform „DoExpert“ eine Möglichkeit geschaffen, mit der viele Fertigungsprozesse durch Versuchsplanung und Prozessoptimierung sozusagen smart verbessert werden können. In diesem Bericht erklären die Experten das am Beispiel Flachschleifen.
(Bild: KI-generiert)

Moderne Fertigungsprozesse hängen von zahlreichen Stellgrößen ab, die gleichzeitig mehrere, häufig gegensätzliche Zielgrößen wie beispielsweise Werkstückqualität, Prozesszeit, Werkzeugverschleiß oder Energieverbrauch beeinflussen. Diese Zusammenhänge sind nichtlinear und nur schwer analytisch zu beschreiben. Daher gewinnen datengetriebene Methoden in der Praxis zunehmend an Bedeutung, weil sie komplexe Zusammenhänge aus Mess- und Prozessdaten erfassen und diese für die Prozessoptimierung nutzbar machen können. [1,2].

Von Prozessdaten zur Parameterauswahl

Im Kontext von Industrie 4.0 hat sich ein großer Teil dieser Entwicklung auf die auf Sensorsignale basierende Prozessüberwachung konzentriert. Kraft-, Schwingungs-, Schallemissions-, Leistungs- oder Temperatursignale werden genutzt, um den Prozesszustand in Echtzeit zu erfassen. Die Prozessüberwachung ist unverzichtbar, denn sie zeigt, was gerade an der Maschine passiert, sie beantwortet jedoch nicht die Frage, welche Prozessparameter gewählt werden sollten. Aus den Prozessdaten geeignete Prozessparameter abzuleiten und dabei gegenläufige Ziele wie Oberflächengüte, Prozesskräfte und Zeitspanvolumen gegeneinander abzuwägen, ist ein Entscheidungsproblem, kein Überwachungsproblem. Beide ergänzen sich und bilden gemeinsam die Grundlage für eine ausgereifte Digitalisierungsstrategie. In der Praxis werden diese Schritte heute meist mit getrennten Werkzeugen erledigt: Tabellenkalkulation für die Versuchsplanung, separate Programmbibliotheken für Modellbildung und Optimierung, weitere Werkzeuge für die Auswertung. Dieser fragmentierte Arbeitsablauf ist fehleranfällig, erschwert die Wiederverwendbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Analysen und ist für den industriellen Einsatz mit einem hohen Aufwand verbunden. „DoExpert“ schließt genau diese Lücke, indem es den gesamten Weg von der Problemdefinition bis zur fertigen Empfehlung in einer einzigen, nachvollziehbaren Umgebung zusammenführt.

So funktioniert die Plattform „DoExpert“

Die Plattform „DoExpert“ führt den Anwender über eine einfache, webbasierte Oberfläche durch einen zusammenhängenden Arbeitsablauf (Bild 1). Jeder Schritt baut auf dem vorherigen auf und alle Zwischenergebnisse werden in einem gemeinsamen Projektzustand gespeichert. Der Anwender kann somit jederzeit zu einem früheren Schritt zurückkehren, ohne die gesamte Analyse neu beginnen zu müssen.

Bild 1: Arbeitsablauf von „DoExpert“ – von der Problemdefinition über Versuchsplanung, Modellbildung und Optimierung bis zur Auswahl der besten Lösung, anhand mehrerer Bewertungskriterien (Screenshots der Benutzeroberfläche).(Bild: HFU / KSF)
Bild 1: Arbeitsablauf von „DoExpert“ – von der Problemdefinition über Versuchsplanung, Modellbildung und Optimierung bis zur Auswahl der besten Lösung, anhand mehrerer Bewertungskriterien (Screenshots der Benutzeroberfläche).
(Bild: HFU / KSF)

Der Arbeitsablauf ist in drei zentrale Phasen gegliedert: Zunächst werden das Optimierungsproblem und der Versuchsplan definiert, anschließend werden die experimentellen Daten ausgewertet und modelliert, und abschließend erfolgt die Auswahl einer geeigneten Kompromisslösung mittels Mehrzieloptimierung und MCDM-basierter Entscheidungsunterstützung:

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