Produktivitätsmaximierung durch intelligente Datenanalyse in der Blechverarbeitung 4.0 – Abgesichertes Lernen zweiter Ordnung von maximaler Produktivität
Medien-Nr.:
FB-608
Produktnummer:
FB_608.1
Autor:
M.Sc. André Kokozinski, M.Sc. Dirk Alexander Molitor, Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirtsch.-Ing. Peter Groche, Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen, Technische Universität Darmstadt
ISBN:
978-3-86776-677-7
Nebeninformationen:
sw, 60 teils farbige Abb., 13 Tab.
Seitenanzahl:
128
Anhand einer industrienahen Stanz-Biegefolge auf vierstufigen Folgeverbundwerkzeugen
werden datengetriebene Modelle zur Produktivitätssteigerung
ermittelt.
Die multisensorielle Überwachung, die einerseits der Erfassung von
Prozessgrößen, andererseits der Erfassung von Bauteileigenschaften
dient, erlaubt über intelligente Algorithmen Korrelationsanalysen zwischen
Prozesszuständen und resultierenden Qualitätsmerkmalen der
Bauteile und deren Schwankungen.
So können Produzenten das volle wirtschaftliche Potenzial, das sich aus deren Anlagen und Werkzeugen ergibt, auszunutzen und die Prozesse sicher an ihre Grenzen treiben, ohne die Funktionalität von Maschinen und Werkzeugen zu gefährden.
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So können Produzenten das volle wirtschaftliche Potenzial, das sich aus deren Anlagen und Werkzeugen ergibt, auszunutzen und die Prozesse sicher an ihre Grenzen treiben, ohne die Funktionalität von Maschinen und Werkzeugen zu gefährden.
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