Forschungsfeld Intelligente Fügesystemtechnik

Das Forschungsfeld Intelligente Fügesystemtechnik wurde zur themenübergreifenden und interdisziplinären Bündelung von Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz gegründet. Mit Fokus auf produktionstechnischen Anwendungen im Bereich der Fügetechnik und der Additiven Fertigung liegt der Schwerpunkt des Forschungsfelds auf der Untersuchung von Methoden des Maschinellen Lernens, um die Potenziale der fortschreitenden Digitalisierung für den produktionstechnischen Einsatz nutzbar zu machen.

Innovationssprung für die Fügesystemtechnik

Das übergeordnete Ziel des Forschungsfeldes ist die Realisierung einer intelligenten Fügesystemtechnik, die sich dadurch auszeichnet, geeignete Prozessgrößen eigenständig zu erfassen, automatisiert und robust Korrelationen zwischen Prozessdaten und -phänomenen zu erkennen und daraus intelligent Prozesseingriffe bzw. Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Künstliche Intelligenz als zentraler Bestandteil für die Verarbeitung und Analyse von Prozessdaten

Im Mittelpunkt der Forschung stehen Methoden der Statistik und des Maschinellen Lernens zur Erkennung von Mustern und Zusammenhängen zwischen den aufgenommenen Daten und Prozessgrößen und -effekten. Basierend auf den so gewonnenen Erkenntnissen werden Maßnahmen zur Verbesserung des Prozessergebnisses und der Prozessrobustheit sowie zur Qualitätssicherung umgesetzt.

Die Kernkompetenzen des Forschungsfeldes:

• Sensor- und Messkonzepte zur Datenerfassung
  Zur Aufnahme aussagekräftiger Prozessdaten steht die Auswahl und Qualifizierung geeigneter Mess- und Sensorkonzepte im Vordergrund, um Die Daten möglichst zielführend im Sinne einer gezielten Steuerung und Überwachung der Prozessqualität nutzbar zu machen. Dabei werden Messdaten ebenso genutzt wie Daten aus digitalen Abbildern der physischen Systeme.

• Maschinelles Lernen zur robusten Verarbeitung (großer) Datenmengen
  Die Analyse der aufgenommenen Daten stellt den zentralen Bestandteil der Forschungsarbeit dar, mit dem Ziel einer automatisierten und robusten Auswertung. Neben statistischen Methoden werden insbesondere Methoden des Maschinellen Lernens eingesetzt, um Zusammenhäge zu erkennen und Muster in den Messdaten mit Prozesscharakteristika zu korrelieren. Neben der Datenaufbereitung stehen die Auswertemethodik und die Validierung der Vorhersagen im Zentrum der Untersuchungen, um Künstliche Intelligenz für den Einsatz im Produktionsumfeld zu qualifizieren.

• Steuerung und Regelung von Prozess und/oder Systemtechnik
  Um die durch die Datenauswertung gewonnenen Erkenntnisse nutzen zu können, werden Strategien zur Regelung von Anlagen und Prozessen sowie zur automatisierten Anpassung der Prozessführung entwickelt. Mit dem Ziel einer automatisierten Anpassung der Systemtechnik auf beliebige Fügeaufgaben werden Expertensysteme zur Erhöhung der Prozessqualität und -stabilität realisiert.

Durch den die gesamte Prozesskette umfassenden Ansatz wird ein einfacheres und effizienteres Einrichten des Prozesses bei komplexen Fügeaufgaben sowie eine Gewährleistung des gewünschten Prozessergebnisses ermöglicht. Durch die Vernetzung sowohl entlang der gesamten Prozesskette als auch über unterschiedliche Prozesse hinweg werden so Expertensysteme für den produktionstechnischen Einsatz möglich. Komplexe Wirkzusammenhänge können erkannt und für zukünftige Prozesse genutzt werden.

Weiterführende Informationen

Sie haben ein spezielles Anliegen oder weiterführende Fragen zu den im Folgenden aufgeführten aktuellen Forschungsvorhaben? Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie mehr zu den Möglichkeiten zur Realisierung intelligenter Fügesystemtechnik!

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