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SchleifKI

Schleifprozess-Optimierung in der Präzisionsfertigung durch künstliche Intelligenz und Physics-Informed Machine Learning

Die Optimierung von Schleifprozessen ist in der Fertigung hochpräziser Bauteile oft qualitätsbestimmend, erfordert jedoch großes Fachwissen erfahrener Bediener. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines KI-basierten Systems, 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.

Beteiligte Forschungseinrichtungen

  • TH Deggendorf, Institut für Präzisionsbearbeitung und Hochfrequenztechnik
  • FAU Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Ressourcen- und Energieeffiziente Produktionsmaschinen

Eingebundene Unternehmen
(Projektbegleitender Ausschuss
, "PA")

  • 12-15 Unternehmen (mind. 50 % KMU)

Vorhabensbeschreibung

Förderung der Forschungskosten

  • Eine öffentliche Förderung der Forschungskosten wird im Rahmen des BMWE-Programms "Industrielle Gemeinschaftsforschung" (IGF) beantragt.

Deckung der Administrationskosten

  • Die Administrationskosten der IGF-Forschung sind durch freiwillige Beiträge der Wirtschaft zu tragen.

Stand der Fördermittelbeantragung

  • Der Antrag wird voraussichtlich im Herbst 2025 beim Projektträger des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR-PT) eingereicht.