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Fuzzy-gestützte Messdatenauswertung zur Prozessoptimierung an Werkzeugmaschinen

Authors
  • Blum, Andreas1
  • Diban, Raphael al1
  • Rudolph, Mathias1
  • Weickhardt, Christian1
  • 1 Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig Professur Industrielle Messtechnik, Karl-Liebknecht-Str. 134, 04277 , (Germany)
Type
Published Article
Journal
Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Publisher
De Gruyter
Publication Date
Aug 14, 2021
Volume
116
Issue
7-8
Pages
487–491
Identifiers
DOI: 10.1515/zwf-2021-0129
Source
De Gruyter
Keywords
Disciplines
  • Prozessoptimierung
License
Yellow

Abstract

Durch die Möglichkeit, Wartungsintervalle dynamisch und zustandsabhängig planen zu können, gewinnen messdatengetriebene Instandhaltungskonzepte in modernen Fertigungslinien zunehmend an Bedeutung. Diese erlauben neben der Gewährleistung einer gleichbleibenden Prozessqualität die Schonung von Ressourcen. Bestehende Zustandsüberwachungen nutzen eine auf Kenn- und Grenzwerten basierende Messdatenauswertung. Alternativ dazu wird hier ein Verfahren der unscharfen Auswertung zur Prozessoptimierung an Werkzeugmaschinen vorgestellt, das keine Definition einzelner Grenzwerte erfordert, sondern basierend auf Methoden des maschinellen Lernens einen robusten Algorithmus zur Verfügung stellt, mit dem sich der Prozesszustand vorgegebenen Klassen zuordnen lässt. So lassen sich Unregelmäßigkeiten im Prozess anhand der Klassenzugehörigkeitswerte identifizieren und Diagnosefehler vermeiden.

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