Fehlervermeidung in Radial-Axial Ringwalzprozessen durch Online-Analyse der Zustandsdaten
Motivation
Motivation

Im Rahmen des DFG-Projektes "Fehlervermeidung in Radial-Axial Ringwalzprozessen durch Online-Analyse der Zustandsdaten" wird am Lehrstuhl für Produktionssysteme gemeinsam mit Industriepartnern an der Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage der produzierten Ringqualität bereits während des Walzprozesses geforscht. Die Ringqualität wird in diesem Projekt anhand ausgewählter Form- und Prozessfehler ausgewertet. Die Motivation dieses Projektes ist der industrielle Bedarf einer zeitnahen, automatisierten Vorhersage der im Ringwalzprozess erzeugten Form- und Prozessfehler des Werkstückes und der damit in-line möglichen Prävention ebendieser um Ausschuss weiter zu reduzieren.

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Zielsetzung

Um eine universelle Anwendbarkeit des Modells über das große Spektrum der herstellbaren Ringgeometrien zu gewährleisten, muss eine Generalisierung des verwendeten Modells gewährleistet werden. Hierzu wird mit Industriepartnern kooperiert und aktuelle Walzdaten akquiriert und zum Training verwendet. Die hierbei betrachteten Geometrien spiegeln daher aktuelle Walzgeometrien wider.
Ansprechpartner für dieses DFG-Projekt ist Herr Simon Fahle.
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