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  5. Intelligente Vernetzung zur autonomen Fräsbearbeitung von Strukturbauteilen - Ergebnisbericht des BMBF Verbundprojektes TensorMill
 
  • Details
2023
Erstveröffentlichung
Report
Verlagsversion

Intelligente Vernetzung zur autonomen Fräsbearbeitung von Strukturbauteilen - Ergebnisbericht des BMBF Verbundprojektes TensorMill

File(s)
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Hauptpublikation
2022_TensorMill_Gesamtabschlussveröffentlichung.pdf
CC BY 4.0 International
Format: Adobe PDF
Size: 5.57 MB
TUDa URI
tuda/9910
URN
urn:nbn:de:tuda-tuprints-230844
DOI
10.26083/tuprints-00023084
Autor:innen
Fertig, Alexander ORCID 0000-0003-4278-0562
Teige, Christian
Blech, Heiko ORCID 0000-0003-0452-7769
Schmittberger, Michael
Wörner, Stefan
Weisemann, Patrice
Linner, Ludwig
Zeitz, Jens
Huynh, Kim
Blum, Matthias
Holl, Anika
Simnacher, Timo
Laube, Pascal
Duck, Michael
Wilhelm, Matthias
Kurzbeschreibung (Abstract)

Digitalisierte Prozesse können zukünftig zu einer intelligenten Fertigung beitragen, um den Herausforderungen einer intelligent vernetzten, autonomen Fertigung von sicherheitsrelevanten Integralbauteilen zu begegnen. Die Herausforderungen hierbei liegen insbesondere in der Aufzeichnung und Extraktion von nutzerrelevanten Daten zur Steigerung der Produktivität bei der Fertigung von sicherheitsrelevanten Integralbauteilen für die Luft- und Raumfahrtbranche. An diesem Punkt hat das Verbundforschungsprojekt „TensorMill“ angesetzt. Ziel des Projekts war es, die Produktivität in der spanenden Fertigung sicherheitsrelevanter Integralbauteile durch die Entwicklung und den Aufbau einer intelligent, vernetzten, autonomen Fertigung zu erhöhen und die Prozesssicherheit zu verbessern. Die intelligente Fertigung soll dabei in der Lage sein, auf möglichst viele Situationen im Fertigungsprozess mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu reagieren. Für die Implementierung der KI-basierten Lösungen sind im Projekt fortschrittliche Methoden und Vorgehensweisen entstanden, welche es ermöglichen, die Daten von Produktionsmitteln in einer einfachen Form nutzbar zu machen, damit diese einen Mehrwert für Hersteller und Anwender bringen. Die aufbereiteten Daten dienten schließlich der Umsetzung von KI-basierten Lösungen zur prozessparallelen Qualitätsprognose und Werkzeugzustandserkennung. Darüber hinaus wurde ein entwickeltes cyber-physisches Spannsystem entwickelt, um neuartige Ansätze zur Abdrängungskompensation und Echtzeitbewertung der Prozessstabilität zu erforschen.

Sprache
Deutsch
Fachbereich/-gebiet
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW)
16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) > TEC Fertigungstechnologie
DDC
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Institution
Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt
Ort
Darmstadt
PPN
503917656

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