Prozessregelung / Maschinelles Lernen / Digitalisierung in der Umformtechnik

Forschungsthemen im Bereich "Prozessregelung / Maschinelles Lernen / Digitalisierung in der Umformtechnik"

Die bahnbrechenden Entwicklungen in der Mikroprozessortechnik der letzten Jahrzehnte und die in der EU mit großen Finanzmitteln geförderten Initiativen zur Entwicklung von miniaturisierter Sensorik und Aktuatorik haben zu völlig neuen Möglichkeiten der Prozesskontrolle in der Umformtechnik geführt. Diese Entwicklungen bringen die Umformprozesse dem Ziel näher, langfristig die Eigenschaften des Werkstücks in Bezug auf Gefüge und Maßhaltigkeit sowohl in der Blech- als auch in der Massivumformung in engen Grenzen zu führen und eventuell sogar voraussagen zu können. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich das Institut für Umformtechnik seit vielen Jahren mit der Integration von physischen und softwarebasierten Sensoren in Umformwerkzeuge bzw. Umformmaschinen und auch mit der Weiterentwicklung von Aktuatoren, die sich möglichst prozessnah im oder an den Betriebsmitteln adaptieren lassen.

In den letzten Jahren beschleunigte sich die Entwicklung von geeigneten Reglerstrukturen für ausgewählte Verfahren der Blech- und Massivumformung, so dass heute vermehrt feed-back- und auch feed-forward-Reglerstrukturen zum Einsatz kommen. Cloud-basierte Prozesskontroll-, Echtzeit-Datenbank- und Assistenzsysteme werden in den letzten Jahren ebenso erfolgreich in ersten Anwendungen in der Umformtechnik implementiert. Mit den jüngsten Projekten des Institutes gehen die Arbeiten des Forscherteams weiter in Richtung des Offline- und Online-Lernens aus verschiedenen Simulations- und Produktionsdaten: Prozessdaten aus der Einfahrphase der Serie, Prozessdaten aus der Zeitphase des Wiedereinbaues des Umformwerkzeuges und Prozessdaten aus der laufenden Serienproduktion.

Zum Seitenanfang