Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines KI-basierten Prognosesystems zur Vorhersage der Bauteilqualität beim Spritzgießen.

Im Gegensatz zum Stand der Technik soll dieses System die bisherige Prognose durch Prozessüberwachung mittels Maschinenparameter deutlich übertreffen. Weiterhin soll das System im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Anwendungen mit einer deutlich geringeren Menge an Trainingsdaten auskommen, um auch für Kleinserien attraktiv zu sein.

Durch das im Forschungsprojekt entwickelten Prognosemodell sollen die Bauteile schon während des Produktionsprozesses so genau überwacht werden, dass eine Qualitätskontrolle nach der Fertigung überflüssig wird.

Dafür werden zuerst entsprechende Sensoren in den Prozess integriert. Über ein mehrstufiges Bewertungssystem kann das System sehr schnell eingesetzt werden, da nur eine kleine Menge an Trainingsdaten benötigt wird. Durch die mehrstufige Klassifikation können unbekannte Prozesszustände identifiziert und während der laufenden Fertigung nachgelernt werden. Bekannte Prozesszustände können vom System basierend auf Methoden des maschinellen Lernens robust und sicher klassifiziert werden.

Forschungsschwerpunkt (FSP): Intelligente Produktion / Smart Factory (ab 11/2021)

Fakultät/Institut (federführend): Fakultät Maschinen und Systeme

Beteiligte Fakultäten/ Institute:

Fakultät Informatik und Informationstechnik
Institut für Intelligente Systeme (IIS)

Förderung öffentlich: Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus BW

Kooperations-/ Projektpartner:Feinwerktechnik Otto Harrandt GmbH
PlastSolutions GmbH

Projektlaufzeit Start: 01.08.2022

Projektlaufzeit Ende: 31.07.2024

Wissenschaftliche Leitung:

Prof. Dr.-Ing. Marius Pflüger
Prof. Dr.-Ing. Steffen Schober