Verbesserte Fertigung

Neues Open Source Tool für Versuchsplanung und Prozessoptimierung

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Die Methode kann auf andere Verfahren übertragen werden

Ein wesentliches Merkmal von „DoExpert“ ist die konsequente Trennung zwischen der Optimierungsmethode und dem jeweiligen Fertigungsprozess. Die Vorgehensweise ist auch nicht auf einen einzelnen Prozess beschränkt, sondern lässt sich auf unterschiedliche Fertigungsverfahren anwenden. Der hier am Flachschleifen gezeigte Workflow kann ohne methodische Änderungen etwa auch für Dreh-, Fräs-, Erodier- oder additive Fertigungsprozesse eingesetzt werden. So muss nicht für jeden Prozess ein neues Optimierungswerkzeug entwickelt werden. Stattdessen werden lediglich die Stellgrößen, Zielgrößen und Randbedingungen an den jeweiligen Prozess angepasst, während der grundlegende Ablauf von der Versuchsplanung über die Modellbildung bis zur Optimierung und Entscheidungsunterstützung unverändert bleibt. Im Unterschied dazu ist die sensorsignalbasierte Prozessüberwachung in der Regel an den jeweiligen Fertigungsprozess und die eingesetzte Maschine gebunden. Die in „DoExpert“ umgesetzte Methode zur datenbasierten Prozessoptimierung bleibt dagegen prozessübergreifend einsetzbar.

Die Plattform ist frei verfügbar und kann unter www.DoExpert.de mit dem vollständigen Funktionsumfang genutzt und getestet werden. Dadurch können die vorgestellten Methoden und der gesamte Workflow anhand eigener Anwendungsfälle nachvollzogen und bewertet werden. Die Plattform „DoExpert“ bildet nicht weniger als die Grundlage für individuelle Herangehensweisen zur datenbasierten Prozessoptimierung und Entscheidungsunterstützung in unterschiedlichen Fertigungsprozessen. Bei Fragen, Anregungen oder/und Interesse an einer unternehmensspezifischen Umsetzung freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme. Die Autoren danken den Kolleginnen und Kollegen des KSF-Instituts der Hochschule Furtwangen für die wertvolle Unterstützung bei der Validierung der „DoExpert“-Plattform.

Literatur

[1] Sherif, Z., Salonitis, K. A systematic review of decision tools for process selection and performance improvement in manufacturing. Int J Adv Manuf Technol 141, 1113–1141 (2025). https://doi.org/10.1007/s00170-025-16806-y.

[2] Fattahi, S.; Azarhoushang, B.; Kitzig-Frank, H. Knowledge-Based Adaptive Design of Experiments (KADoE) for Grinding Process Optimization Using an Expert System in the Context of Industry 4.0. J. Manuf. Mater. Process. 2025, 9, 62. https://doi.org/10.3390/jmmp9020062.

* Saman Fattahi, Bahman Azarhoushang und Heike Kitzig-Frank forschen am KSF – Institute for Advanced Manufacturing der Hochschule Furtwangen (HFU) am Campus Tuttlingen.

(ID:50925835)

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