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Qualitätsüberwachung beim Gesenkschmieden durch den Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze

Status abgeschlossen
Ziele

1. Reduzierung der Ausschussquote und Verkürzung der Entwicklungszeiten
Mit Hilfe eines schnellen Qualitätsüberwachungssystems soll die Produktion von Ausschussteilen reduziert werden. Ferner sollen die hierbei eingesetzten Künstlichen Neuronalen Netze, die so aus dem realen Prozessesn gelernt haben, bei neuen Prozessen angewandt werden, um deren Entwicklungszeiten zu verkürzen.

2. Schaffung eines Qualitätsüberwachungssystems, mit dem direkt nach der Umformung Aussagen über die erreichte Produktqualität getroffen werden können
Um Fehler direkt nach der Umformung zu erkennen und so die schnellstmögliche Anpassung des Prozesses zu ermöglichen, soll eine Klassifizierung der Bauteilqualitäten direkt nach dem Umformvorgang mit Hilfe eines Künstlichen Neuronalen Netzes erfolgen, welches die Zusammenhänge zwischen den messbaren und den qualitätsrelevanten Größen anhand eines Modells abbidldet. Die zugrundeliegenden Regeln des Prozesses soll das KNN selbstständig anhand der Daten lernen, um anschließend und ohne Zuführung von Fachwissen in der Lage zu seinm, bereits erlernte Muster sowie ähnliche Muster richtig zu klassifizieren.


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