@book{2025:doede:inlinedet,
title = {Inline-Detektion von Prozessstörungen beim Gesenkschmieden auf Spindelpressen},
year = {2025},
note = {Die Warmmassivumformung in Deutschland steht wegen hoher Energiekosten
und hoher Ausschussraten unter Druck. Für eine effiziente
Qualitätsüberwachung werden Prozessparameter zunehmend lückenlos
erfasst, doch bestehende Verfahren zur Ausschuss- und
Qualitätsdetektion sind meist nachgelagert oder betrachten nur
Teilaspekte. Diese Arbeit untersucht am Beispiel einer Spindelpresse
eine Inline-Prozessdatenerfassung, die Prozessstörungen frühzeitig
erkennt. Dazu entsteht ein geeignetes Messkonzept und eine
statistische Versuchsplanung identifiziert die maßgeblichen
Zielgrößen. Auf Basis des Prozessmodells CRISP-DM zeigt sich, dass
die Detektion von Prozessstörungen möglich ist. Optimierte
KI-Algorithmen erkennen unter anderem Abweichungen bei
Halbzeugposition, Umformenergie und Halbzeugwerkstoff. Eine direkt an
die Pressensteuerung angebundene Software setzt die entwickelten
Algorithmen um und realisiert damit eine Inline-Detektion von
Prozessstörungen.},
edition = {1},
publisher = {TEWISS},
address = {Garbsen},
series = {Berichte aus dem IPH},
volume = {02/2025},
author = {Doede, Nils}
}