Im Zuge der Digitalisierung und Vernetzung im industriellen Umfeld werden Werkzeugmaschinen mit zusätzlicher Sensorik ausgestattet. NC-Steuerungen verfügen zunehmend über Schnittstellen, um Prozesssignale echtzeitnah und steuerungsintern zu erfassen. Die Motivation dahinter: Aus den neuen Datenquellen soll vertiefendes Prozesswissen abgeleitet werden. Das bearbeitungsparallele oder auch das nachgelagerte Auswerten von Prozesssignalen bieten nicht nur Potenziale zur Prozessoptimierung und die gezielte Ursachenanalyse bei Fertigungsproblemen, sondern auch für eine Maschinen-, Komponenten- oder gar Qualitätsüberwachung.
Für die Auswertung wurden in der jüngsten Vergangenheit vermehrt statistische Verfahren eingesetzt. Diese rein datengetriebenen Ansätze stoßen jedoch im produktionstechnischen Umfeld an Grenzen. Häufig werden Muster erkannt, die entweder nicht generalisierbar sind oder nur triviale Zusammenhänge abbilden. In diesen Fällen ist nach wie vor spezifisches Domänenwissen nötig, um die Resultate zu beurteilen.
Im Fokus der modellbasierten Datenanalyse steht daher die Frage, wie bereits existierendes Know-how digital abgebildet und bereits früh für die Datenanalyse eingesetzt werden kann. Werden diese Modelle dann wiederum für den Umgang mit realen Prozessdaten modifiziert, verbessern die Auswertungsergebnisse die Prozesstransparenz.
Der Expertenvortrag stellt industrielle Anwendungen vor, die eine Kapselung des nötigen Domänenwissens in Form schnellrechnender Modelle einsetzen. Die hier betrachteten Simulationsmodelle leiten prozessparallel Kenngrößen zur Überwachung und Prognose von Prozessstabilität, Maschinenzustand und Fertigungsqualität ab, sodass unmittelbar ein Mehrwert für produzierende Unternehmen generiert wird. Darüber hinaus kann durch diese Kenngrößen auch eine Vergleichbarkeit zwischen verschiedenen Prozessen, Maschinen, Werkstücken oder gar Standorten hergestellt werden. Und daraus lassen sich beispielsweise auch neue Geschäftsmodelle ableiten.
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