Die Optimierung von Schleifprozessen ist in der Fertigung hochpräziser Bauteile oft qualitätsbestimmend, erfordert jedoch großes Fachwissen erfahrener Bediener und kostspielige Messinstrumente. Selbst moderne Maschinen haben Schwierigkeiten, die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Prozessparametern zu erfassen. Automatisierte, datengesteuerte Systeme sind ein vielversprechender Lösungsansatz.

Wissenschaftler der TH Deggendorf, Institut für Präzisionsbearbeitung und Hochfrequenztechnik, und der FAU Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Ressourcen- und Energieeffiziente Produktionsmaschinen, wollen daher ein KI-basiertes System entwickeln, das die Oberflächenrauheit vorhersagt und die Schleifparameter automatisch und in Echtzeit in einer kontinuierlichen Rückkopplungsschleife optimiert. Hierzu werden Maschinen-interne und sensorische Daten verarbeitet, fortschrittliche Prozessmodellierung mit maschinellem Lernen kombiniert und in eine flexible, praxistaugliche und anwenderfreundliche Software-Lösung überführt.

Möchten auch Sie die Forschungsarbeiten dieses IGF-Vorhabens zur Optimierung des Schleifprozesses durch Ihre Teilnahme im projektbegleitenden Industrieausschusses miterleben und mitsteuern? Möchten auch Sie sich an der anteiligen Deckung der Administrationskosten der F.O.M.-betriebenen industriellen Gemeinschaftsforschung beteiligen? Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir lassen Ihnen gerne weitere Informationen zukommen.

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