Thema: Datenbasierte Optimierung von Gewinderollprozessen

Finanzierung: Staatskanzlei des Landes Schleswig-Holstein zur Förderung des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in Schleswig-Holstein (KI-Förderrichtlinie)

Forschungskennzahl: 220 22 031

Fördersumme: 215.000 €

Laufzeit: 01.01.2023 bis 31.12.2024

Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Alexander Mattes

Projektpartner: Fachhochschule Kiel

Kurzfassung: Beim Fertigungsverfahren Gewinderollen wird das zu fertigende Gewinde nicht spanend gefertigt, sondern aus einem zylinderförmigen Grundwerkstück über plastische Verformung durch Walzen hergestellt. Das Gewinderollen bietet im Vergleich zur spanenden Fertigung elementare Vorteile, unter anderem deutlich niedrigere Prozesszeiten, höhere Festigkeiten des Endproduktes sowie keinerlei Materialabtrag und damit Spanentstehung. Durch die genannten Vorteile findet das Gewinderollen bei der Massenfertigung in vielen zukunftsfähigen Branchen mit wachsenden Märkten, wie der Bauindustrie, Windkraft, E-Mobilität und Wasserstofftechnologie Einsatz. Da der Gewinderollprozess einer der letzten Arbeitsschritte der Wertschöpfungskette in der Teilefertigung darstellt, sind aus diesem Produktionsschritt entstandene Qualitätsmängel und damit Ausschuss mit besonders hohen Kosten verbunden.

Bei dem beschriebenen Herstellungsverfahren beeinflussen sich eine Vielzahl an Prozessparametern gegenseitig. Diese sind für die Bauteilqualität entscheidend, so dass das Gewinderollen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) prädestiniert ist. Hierbei muss die KI ein Verlassen von zulässigen Prozessparameterbereichen zuverlässig erkennen und den Prozess daraufhin anpassen beziehungsweise Warnmeldungen ausgeben.

Ziel des Vorhabens ist die Steigerung der Prozesssicherheit und folglich die Einsparung von Ressourcen. Durch innovative Weiterentwicklung der Prozessüberwachung soll die Produktivität von Gewinderollprozessen signifikant gesteigert werden, indem In-Prozessmessdaten und Qualitätsdaten mit Hilfe eines KI-Modells ausgewertet werden. Damit wird die Qualität dieses komplexen Fertigungsprozesses deutlich verbessert. Schließlich besitzt ein auf diesem Ansatz basierendes Assistenzsystem zur Vorwarnung des Maschinenbedieners beim Verlassen zulässiger Prozessbereiche sehr großes Potenzial.