Closed Loop Manufacturing von Präzisionsbauteilen in Kleinserie auf Basis Maschinellen Lernens unter Verwendung hochfrequenter feingranularer Prozessdaten (PräziLoop)

Aktuelle Fertigungsprozesse für hochpräzise Bauteile sind oft mit hohen Investitions-, Wartungs- und Personalkosten verbunden. Zudem führen lange Mess- und Nachbearbeitungszeiten zu Produktivitätsverlusten.

Da oft wenig Trainingsdaten vorliegen, stellt der Einsatz von KI insbesondere in klein- oder mittelständischen Betrieben ein Problem dar. Im Projekt PräziLoop wird erforscht, inwieweit dieses Problem mit aktuellen Algorithmen und Methoden für den spezifischen Fall des Schleifens innerhalb eines geschlossenen Fertigungskreislaufs gelöst werden kann. Ziel ist, ein Modell zu entwickeln, das mit sehr wenigen oder gar keinen Trainingsdaten auskommt.

Durch die direkte Integration der KI-Lösung in die Maschinensteuerung kann die Maschine nach jedem hergestellten Teil eigenständig Anpassungen durchführen und die Qualität der Bauteile für die folgenden Teile verbessern. Die Klassifizierung der Teile in Gutteile, Verdachtsteile und Ausschussteile ermöglicht eine gezielte Nachbearbeitung oder Aussortierung fehlerhafter Teile. Dadurch kann auch das Risiko der Lieferung mangelhafter Produkte an den Kunden erheblich reduziert werden.

Ein zentrales Anliegen des Projekts ist zudem die Sicherstellung von Usability, Transparenz und Vertrauen in die KI-Ergebnisse, um die Akzeptanz in der industriellen Praxis zu fördern.