Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Selbstlernende mehrstufige Qualitätsüberwachungsverfahren für die Lasermaterialbearbeitung

Im Projekt soll ein Fuzzy Logik Expertensystem für die Prozessentwicklung und Qualitätsprüfung entwickelt werden. Erstens soll die Qualität der laufenden Produktion auf Basis von Daten aus der Prozess- und Unternehmensleitebene kontinuierlich beurteilt werden. Zweitens soll ein Eingriff in die Prozessregelung ermöglicht werden, um bei Störungen automatisiert die Regelparameter anzupassen. Drittens sollen auf Basis von Informationen aus abgeschlossenen Aufträgen Vorhersagen für die Prozessparameter von neuen Produkten gemacht werden.

Das Expertensystem soll generisch am Beispiel von Produkten aus Lasermaterialbearbeitungsprozessen entwickelt werden, wobei im Projekt auch auf eine Übertragbarkeit auf andere Produktionsprozesse Wert gelegt wird. Die Projektarbeit umfasst dabei die Integration von Datenquellen entlang der Wertschöpfungskette und Hierarchieebenen und die Entwicklung der Fuzzy Logik, die das Klassifizieren von Produktqualität und die Vorhersage und Adaption von Prozessparametern ermöglicht. Die einzelnen Teilsysteme sollen in MatLab umgesetzt werden.

Am Ende des Projektes sollen die geplanten Funktionalitäten des Expertensystems als Softwaredemonstrator entwickelt und in Produktionsszenarien erprobt sein. Zudem sind Arbeitsanweisungen zur Einführung des Verfahrens erarbeitet und in einer Anleitung dokumentiert.

Die Ergebnisse des Projektes erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit von produzierenden KMUs auf verschiedene Weise. Zum einen wird der Aufwand für die Qualitätsprüfung verringert. Weiterhin wird die Ausschussquote durch die Früherkennung von Abweichungen im Produktionsablauf und die automatisierte Definition von Gegenmaßnahmen reduziert. Kosten, die beim Entwickeln von neuen Produktionsprozessen anfallen, können verringert werden. Dies bedeutet ein schnellere Markteinführung und höhere Marge bei kleinen Losgrößen. Das digitalisierte Wissen verringert zudem die Anforderungen an die Mitarbeiter und vermeidet Mehrfachaufwand.

Ergebniszusammenfassung:

Der Laser bietet als berührungsloses Produktionswerkzeug in der Industrie die Vorteile einer hohen Automatisierung und Reproduzierbarkeit, besonders hinsichtlich der noch weit verbreiteten konventionellen, manuellen Fertigung in der Glasindustrie. Im Rahmen des Projektes wurde die Einbindung KI - gestützter Prozessplanungen, sowie Online- und Inline- Messmethoden zur Prozess- und Qualitätsüberwachung untersucht, um somit zur Industrialisierung des Prozesses beizutragen. Zur Konzipierung der KI wurden statistische Versuchspläne ausgearbeitet, durchgeführt und ausgewertet. Daraus ergaben sich relevante Prozessparameter und Qualitätsmerkmale, welche zur Prozessüberwachung herangezogen wurden. Zur allgemeinen Prozessüberwachung wurde eine Photodiode integriert, welche anhand des Prozessleuchtens Instabilitäten im Prozess erkennen kann. Zur spezifischen Überprüfung wurde einerseits ein Pyrometer eingebunden, welches die Temperatur online misst und ein Polarimeter zur Inline-Spannungsmessung in die Anlage integriert. Die Industrialisierung wird in beantragten und bereits laufenden Forschungsvorhaben angestrebt. Darüber hinaus wird die Technologie des Laserglasschweißens auch hinsichtlich der additiven Fertigung von Glas verwendet. In diesem hoch innovativem, neuartigen Fachgebiet laufen derzeit umfangreiche Forschungsvorhaben und weitere befinden sich in der Beantragung. Der Software-Demonstrator wird über die Projekthomepage zur Verfügung gestellt. Um die Forschungsergebnisse einer breiten Masse zugänglich zu machen, wurde bereits während der Projektlaufzeit auf den Einsatz verbreiteter Softwarearchitekturen gesetzt. Dies erlaubt die einfache Integration in verschiedene Betriebssysteme und stellt eine geringe Einstiegshürde für die Industrie dar. Die entwickelte Benutzeroberfläche ist ohne ein vertieftes Verständnis für die dahinterstehenden Algorithmen bedienbar. Die Projektergebnisse lassen sich mit einem geringen Adaptionsaufwand auf verschiedene Prozesse übertragen