IPRO

Gießerei2In Gießereien hat eine sehr große Anzahl von Prozessparametern einen Einfluss auf die Qualität des späteren Gussteils. Bedingt durch die große Anzahl an Einflussgrößen und deren wechselseitigen, häufig nicht-linearen Wirkungen, ist das eindeutige Erkennen von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen auch für Fachleute oftmals schwierig oder gar nicht möglich. Aus demselben Grund ist auch das Erarbeiten von optimalen Prozessfenstern zum Erreichen geforderter Gussteileigenschaften schwierig und sehr zeitaufwändig, beziehungsweise aufgrund der Komplexität für Menschen nicht komplett überschaubar. In der Praxis äußert sich diese Komplexität regelmäßig in der Problemstellung: „dass Gussfehler entstehen, obwohl ein Gussteil augenscheinlich mit den exakt selben Prozessparametern wie immer hergestellt wurde, zuvor sei dieser Gussfehler jedoch nie auftreten“.

Dieses Phänomen entsteht durch kleinste Veränderungen im Fertigungsprozess, während die geringfügige Veränderung eines einzigen Prozessparameters oftmals noch keine veränderte Gussteilqualität bewirkt – können hingegen mehrere geringfügige Parameteränderungen gemeinsam die Gussteilqualität beeinflussen.

Die kleinen Veränderungen einzelner Prozessparameter werden in der Praxis zum einen nur selten von den Fachleuten beachtet; zum anderen ist es für ein menschliches Hirn schwierig bis unmöglich, den Zusammenhang zwischen den im geringen Umfang veränderten Fertigungsparameter und den sporadisch auftretenden Gussfehlern zu erkennen. Das Forschungsprojekt IPRO hat sich mit  dieser Problematik, das Softwarepaket EIDOdata entstand.

Ziel des Projektes:

Ziel des IPRO-Projektes war die Entwicklung des Softwaresystems EIDOdata. Dieses soll Prognosen über die zu erwartende Qualität und die Eigenschaften des fertigen Gussteils, basierend auf den aktuellen Prozessdaten der Fertigung, erstellen sowie optimale Prozessfenster ermitteln. Aufgrund dieser Prognosen soll bei drohender Nichterreichung der geforderten Qualitäten und Eigenschaften, entsprechende Vorschläge oder Anweisungen an den Prozessverantwortlichen gegeben werden, um den Prozess dahingehend zu lenken, dass die geforderten Qualitäten und Eigenschaften erreicht werden. Durch das Softwaresystem wird ein, den gesamten Fertigungsprozess betrachtender Prozessregelkreis geschaffen, wodurch die Produktqualität erhöht wird und die Fertigungskosten reduziert werden.

Um dies zu realisieren wirken mehrere Programmmodule simultan. Die wichtigsten Programmmodule bilden die zentrale Prozessdatenbank (EIDOfsdb), der intelligente Analysemanager (EIDOminer) sowie die Wissensdatenbank (EIDOwiba), welche ein wissensbasiertes System darstelt. Ihr Zusammenwirken wird in Abbildung. 1 dargestellt und unten eingehender erläutert.

IPRO-Regelkreis

 Abbildung 1: Schematische Darstellung des IPRO-Regelkreises

 Die EIDOdata Prognosesoftware kann mit einer geeigneten Datenbasis ursächliche Zusammenhänge zwischen Qualitätskennwerten eines Prozesses und den auslösenden Parametern erkennen und optimierte Prozess-fenster finden. Ein wesentlicher Vorteil dieser Software ist, dass nicht nur eine Analysemethode des maschinellen Lernens zur Auswertung der Daten benutzt wird, sondern eine Vielzahl solcher Methoden, die in einer sogenannten Functionbox zusammengefasst sind. Dadurch können die problemspezifischen Stärken jedes Analyse-werkzeuges genutzt, sowie deren Schwächen bei Prognosen für den vorliegenden Produktionsprozess erkannt werden. Die schwächeren Werkzeuge, also diejenigen, die die Qualitätskennwerte eines vorliegenden Prozesses nicht gut genug prognostizieren können, werden vom lernfähigen Supervisor abgeschaltet.

Partner:

hochschule_kempten

Hochschule Kempten

Kempten (Germany)

EIDOLOGIC_GmbH

EIDOLOGIC GmbH

Recklinghausen (Germany)

CLAAS_GUSS_GmbH

CLAAS GUSS GmbH

Bielefeld (Germany)

AZTERLAN

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Durango (Spain)

TS_Fundiciones

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Zestoa (Spain)

Universidad_de_Deusto

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Bilbao (Spain)

Fundicion_Cofundi

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Mungia (Spain)

Fundiciones_GARBI_S.A.

Fundiciones GARBI S.A.

Abadiano (Spain)

Gefördert durch:

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