Digitalisierungskonzepte für Expertenwissen in der Werkzeugentstehung
-
Christoph Persch
Christoph Persch, M. Sc., geb. 1991, studierte Produktentwicklung im Maschinenbau an der TU Kaiserslautern. Seit 2021 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Als Leiter der Abteilung „Hybrider Leichtbau und integrierte Formgebung“ beschäftigt er sich mit Fertigungsverfahren für materialhybriden Leichtbau und Prozesstechnologie für Circular Economy.
,
Henning Hupfeld
Henning Hupfeld, M. Sc., geb. 1998, studierte Bio- und Chemieingenieurwesen an der Technischen Universität Braunschweig. Seit 2022 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er beschäftigt sich mit datenbasierter Ersatzmodellierung und der Anwendung von KI in Produktionsprozessen.
Dipl. Ing. Tim Ossowski, geb. 1993, ist stellvertretender Institutsleiter für Fertigungstechnologien und Prozessautomatisierung am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik an der TU Braunschweig.
Dr.-Ing. Mark Mennenga, geb. 1983, ist stellvertretender Institutsleiter für Nachhaltige Produktion und Life Cycle Engineering am IWF an der TU Braunschweig. Als Leiter der Arbeitsgruppe „System of Systems Engineering“ liegen die Hauptforschungsinteressen von Dr.-Ing. Mennenga in der Erforschung von Methoden für das Engineering nachhaltiger Systeme, datenbasierter Geschäftsmodelle und industrieller Produkt- und Produktions-Service-Systeme.
Prof. Dr.-Ing. Klaus Dröder, geb. 1968, ist Universitätsprofessor für Fertigungstechnologien und Prozessautomatisierung und Leiter des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er ist darüber hinaus Mitglied der Deutschen Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP) sowie der Internationalen Akademie für Produktionstechnik (CIRP).
Prof. Dr.-Ing. Christoph Herrmann, geb. 1970, ist Universitätsprofessor für Nachhaltige Produktion und Life Cycle Engineering und Leiter des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er ist darüber hinaus Leiter des Fraunhofer Instituts für Schicht- und Oberflächentechnik.
Abstract
Die Entwicklung von Umformwerkzeugen zur Herstellung von Blechbauteilen stellt einen Engpass bei der Herstellung neuer Fahrzeuge dar. Die Informationsflüsse im Werkzeugentstehungsprozess werden im Forschungsprojekt „TooliNG“ analysiert, da hierfür notwendiges Expertenwissen aktuell nicht ausreichend digitalisiert vorliegt. Durch geeignete Konzepte soll dieses Wissen digitalisiert werden und als Grundlage für die Implementierung von KI-Assistenten dienen.
Abstract
Tool development is considered a bottleneck for the production of new vehicle generations. The information flows in the tool development process are analyzed in more detail in the research project „TooliNG“. The expert knowledge of the technical personnel in particular has not been sufficiently illuminated. This can be made available via suitable digitization concepts and serve as a basis for the implementation of AI assistants.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory-Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer Review).
About the authors
Christoph Persch, M. Sc., geb. 1991, studierte Produktentwicklung im Maschinenbau an der TU Kaiserslautern. Seit 2021 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Als Leiter der Abteilung „Hybrider Leichtbau und integrierte Formgebung“ beschäftigt er sich mit Fertigungsverfahren für materialhybriden Leichtbau und Prozesstechnologie für Circular Economy.
Henning Hupfeld, M. Sc., geb. 1998, studierte Bio- und Chemieingenieurwesen an der Technischen Universität Braunschweig. Seit 2022 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er beschäftigt sich mit datenbasierter Ersatzmodellierung und der Anwendung von KI in Produktionsprozessen.
Dipl. Ing. Tim Ossowski, geb. 1993, ist stellvertretender Institutsleiter für Fertigungstechnologien und Prozessautomatisierung am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik an der TU Braunschweig.
Dr.-Ing. Mark Mennenga, geb. 1983, ist stellvertretender Institutsleiter für Nachhaltige Produktion und Life Cycle Engineering am IWF an der TU Braunschweig. Als Leiter der Arbeitsgruppe „System of Systems Engineering“ liegen die Hauptforschungsinteressen von Dr.-Ing. Mennenga in der Erforschung von Methoden für das Engineering nachhaltiger Systeme, datenbasierter Geschäftsmodelle und industrieller Produkt- und Produktions-Service-Systeme.
Prof. Dr.-Ing. Klaus Dröder, geb. 1968, ist Universitätsprofessor für Fertigungstechnologien und Prozessautomatisierung und Leiter des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er ist darüber hinaus Mitglied der Deutschen Wissenschaftlichen Gesellschaft für Produktionstechnik (WGP) sowie der Internationalen Akademie für Produktionstechnik (CIRP).
Prof. Dr.-Ing. Christoph Herrmann, geb. 1970, ist Universitätsprofessor für Nachhaltige Produktion und Life Cycle Engineering und Leiter des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der TU Braunschweig. Er ist darüber hinaus Leiter des Fraunhofer Instituts für Schicht- und Oberflächentechnik.
Literatur
[1] Stippak, M.; Carleer, B.: Bridging the Gap between Engineering and Tryout of Sheet Metal Forming Parts by a Smart Solution. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 38th International Deep Drawing Research Group Annual Conference (Vol. 651), Enschede, Netherlands 2019 10.1088/1757-899X/651/1/012011Search in Google Scholar
[2] Birkert, A.; Haage, S.; Straub, M.: Umformtechnische Herstellung komplexer Karosserieteile. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2013, S. 87, 427f., 43, 333f, 533 10.1007/978-3-662-46038-2Search in Google Scholar
[3] Siegert, K: Blechumformung. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2015, S. 139Search in Google Scholar
[4] Szyszka, J.; Süße, D.; Schöne, C.: CAE-Methoden in der Einarbeitungsphase der Blechumformung, In: Stelzer, R.; Grote, K.-H.; Brökel, K.; Rieg, F.; Feldhusen, J. (Hrsg.): Entwerfen, Entwickeln, Erleben – Methoden und Werkzeuge in der Produktentwicklung. Verlag der Wissenschaft, Dresden 2012Search in Google Scholar
[5] Ryser, M.; Bambach M.: Comparison of Linear Regression and Neural Networks as Surrogates for Sensor Modeling on a Deep Drawn Part. In: Forming the Future – Proceedings of the 13th International Conference on the Technology of Plasticity. Springer International, Cham 2021 10.1007/978-3-030-75381-8_50Search in Google Scholar
[6] Harsch, D.; Heingärtner, J.; Renkci, Y.; Hora P.: Metamodel-based Methods to Verify the Feasibility of a Process Control in Deep Drawing. In: NUMISHEET 2018 – 11th International Conference and Workshop on Numerical Simulation of 3D Sheet Metal Forming Processes. Journal of Physics: Conference Series 1063, Tokyo 2018 10.1088/1742-6596/1063/1/012185Search in Google Scholar
[7] Klocke, F.: Fertigungsverfahren ()4. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2017, S. 375Search in Google Scholar
[8] Neuhauser, F.: Potentials of Artificial Intelligence in Production. ETH Zürich, Zürich 2020, S. 65Search in Google Scholar
[9] Bradley, J.; Ravi P.; Seeman, E.: Analyzing the Structure of Expert Knowledge. Information & Management 43 (2006) 1, S. 77–91 10.1016/j.im.2004.11.009Search in Google Scholar
[10] Ligêza, A.: Logical Foundations for Rule-based Systems. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2006, S. 234 10.1007/3-540-32446-1Search in Google Scholar
[11] Cooke, N.; McDonald, J.: A Formal Methodology for Acquiring and Representing Expert Knowledge. In: Proceedings of the IEEE: Special Issue on Knowledge Representation 74 (1986) 10, S. 1422–1430 10.1109/PROC.1986.13643Search in Google Scholar
[12] Kidd, A.: Knowledge Acquisition for Expert Systems – A Practical Handbook. Springer New York, New York, NY 1987, S. 46 10.1007/978-1-4613-1823-1Search in Google Scholar
[13] Cakir, M. C.; Cavdar, K.: Development of a Knowledge-based Expert System for Solving Metal Cutting Problems. Materials & Design 27 (2006) 10, S. 1027–1034 10.1016/j.matdes.2005.01.022Search in Google Scholar
[14] Hüsener, D.; Schluse, M.; Kaufmann, D.; Roßmann, J.: The Digital Twin as a Mediator for the Digitalization and Conservation of Expert Knowledge. In: Schüppstuhl, T. (Hrsg.): Annals of Scientific Society for Assembly, Handling and Industrial Robotics 2021. Springer International Publishing AG, Cham, Switzerland 2022 10.1007/978-3-030-74032-0_20Search in Google Scholar
[15] von Rueden, L.; Mayer, S.; Beckh, K. et al.: Informed Machine Learning – A Taxonomy and Survey of Integrating Prior Knowledge into Learning Systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 35 (2023) 1 10.1109/TKDE.2021.3079836Search in Google Scholar
© 2024 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
Articles in the same Issue
- Frontmatter
- Editorial
- Für mehr Effizienz und Qualität
- Managementkonzepte
- Business Reengineering
- Qualitätsmanagement
- Vom prozessorientierten Qualitätsmanagementsystem zum adaptiven Lernpfad
- Qualitätssicherung
- Qualitätssicherung für die Serienfreigabe im Produktionsanlauf
- Prüfumfänge für Besondere Merkmale nachvollziehbar reduzieren
- Ein Konzept zur Qualitätssicherung für Fused Deposition Modeling
- Produktivität
- Produktivität in der Krise
- Lieferketten
- Integration des Lieferkettengesetzes in bestehende Prozesse
- Erfolgsfaktoren resilienter Kunden-Lieferanten-Beziehungen
- Logistik
- Dos und Don’ts in der Produktionslogistik
- Referenzprozesse
- Referenzprozess für die Beschaffung im Pflegesektor
- Technische sauberkeit
- Optimierung der Bauteilreinigungsprozesse
- Fem-Simulation
- FEM-Simulationen von Schmiedeprozessen mit inhomogener Erwärmung
- Digitalisierung
- Digitalisierungskonzepte für Expertenwissen in der Werkzeugentstehung
- Prozessmodellierung
- Distanzbasierte Prozessmodellierung in zyklischen Fertigungssystemen
- Virtuelle Qualitätsprüfung
- Steigerung der Resilienz in der virtuellen Qualitätsprüfung
- Kontinuierliche Verbesserung
- Methodische Implementierung von KVP in der Elektronikproduktion
- Vorschau
- Vorschau
Articles in the same Issue
- Frontmatter
- Editorial
- Für mehr Effizienz und Qualität
- Managementkonzepte
- Business Reengineering
- Qualitätsmanagement
- Vom prozessorientierten Qualitätsmanagementsystem zum adaptiven Lernpfad
- Qualitätssicherung
- Qualitätssicherung für die Serienfreigabe im Produktionsanlauf
- Prüfumfänge für Besondere Merkmale nachvollziehbar reduzieren
- Ein Konzept zur Qualitätssicherung für Fused Deposition Modeling
- Produktivität
- Produktivität in der Krise
- Lieferketten
- Integration des Lieferkettengesetzes in bestehende Prozesse
- Erfolgsfaktoren resilienter Kunden-Lieferanten-Beziehungen
- Logistik
- Dos und Don’ts in der Produktionslogistik
- Referenzprozesse
- Referenzprozess für die Beschaffung im Pflegesektor
- Technische sauberkeit
- Optimierung der Bauteilreinigungsprozesse
- Fem-Simulation
- FEM-Simulationen von Schmiedeprozessen mit inhomogener Erwärmung
- Digitalisierung
- Digitalisierungskonzepte für Expertenwissen in der Werkzeugentstehung
- Prozessmodellierung
- Distanzbasierte Prozessmodellierung in zyklischen Fertigungssystemen
- Virtuelle Qualitätsprüfung
- Steigerung der Resilienz in der virtuellen Qualitätsprüfung
- Kontinuierliche Verbesserung
- Methodische Implementierung von KVP in der Elektronikproduktion
- Vorschau
- Vorschau
