Prozessvoraussetzungen mit Hilfe einer KI bewerten
Das Unternehmen
Das Unternehmen für die Fertigung von Prototypen wurde 2003 gegründet. Sukzessiv erfolgte eine Spezialisierung zur Fertigung von komplexen Aluminiumgussbauteilen in kurzer Zeit. Das Unternehmen beschäftigt aktuell 28 Mitarbeiter. Ab 2020 erfolgte im SMP-Fertigungsprozess eine Neustrukturierung mit der Einführung einer automatisierten Produktionsumgebung. Hierfür wurden Technologie und Arbeitsschritte angepasst und tiefgreifend überarbeitet. Verschiedene Verfahrenstechnologien stehen zur Verfügung, um serienreife Einzelstücke, erste Prototypen oder Kleinserien in Kunststoff und Metall herzustellen. Je nach Anforderungen kann sehr flexibel das effektivste Verfahren gewählt werden, um schnell und kostengünstig zu einem qualitativ hochwertigen Endprodukt zu kommen.
Das Projekt im Überblick
Im Gesamtproduktionsprozess der Fa. SMP (Formenkonstruktion, Frästechnologie, Gussprozess bis hin zu mechanischen Bearbeitungen) sind erhebliche Synergieeffekte und Einsparpotentiale durch standardisierte Arbeitsvorgänge und Einführung von vernetzten Simulationstechniken und Werkzeugverwaltungsmanagementsystemen zum Tragen gekommen. Nun ist die Schaffung einer energieeffizienten und ressourcenschonenden Produktion durch eine Prozessteuerung in der Prototypenfertigung dringend notwendig. Umweltfaktoren (Luftfeuchtigkeit, Temperatur, …) werden aufgezeichnet, sollen aber mit Hilfe dieses Projektes zukünftig auf Basis einer KI Voraussetzungen bewertet und somit mögliche Qualitätsmängel auf Grund von fehlenden Voraussetzungen vor Prozessbeginn angezeigt werden.
Ziel des angestrebten Impulsprojektes ist es, Ansätze für die weitere Optimierung der Produktionsabläufe (Gussprozess von Prototypen) zu evaluieren, um somit zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beitragen zu können. Zum einen nehmen wir eine datenbasierte Untersuchung von möglichen Fehlerursachen bzw. von Umgebungseinflüssen auf die Qualität der gefertigten Produkte vor. Zum anderen spezifizieren und untersuchen wir Steuerungsmöglichkeiten hinsichtlich der Fehlerbeeinflussung. Damit soll die Basis für eine weitere Optimierung der Produktionsabläufe vorbereitet werden.
Ein Teilziel ist dabei die Evaluation einer automatischen Fehlererkennung unter Benutzung von KI-Bildanalyse. Außerdem soll ein Konzept zur Schaffung einer ganzheitlichen Datenbasis zum digitalen Prozessabbild vorbereitet werden – von der Aufnahme der relevanten Umgebungs-, Produktions- und Qualitätsdaten bis zur Ermöglichung von problemspezifischen KI-basierten Datenauswertungen bzw. Optimierungsaktionen.
Zentrale Fragen
In Zuge des gestarteten Impulsprojektes untersuchen wir folgende zentrale Fragen:
- Welche qualitätsbestimmenden Einflüsse auf die Produktion können sowohl aus vorhandenen Fertigungsdaten als auch aus den Umgebungsdaten identifiziert werden?
- Welche Ansatzpunkte für Optimierungspotentiale ergeben sich aus den Ergebnissen der Datenanalysen?
- Wie können datenbasierte Optimierungsansätze bzw. Künstliche Intelligenz in den Fertigungsprozess integriert werden?
