Das Fertigungsverfahren Spaltprofilieren erlaubt eine ressourcenschonende Herstellung verzweigter Profile aus ebenen Blechen, die aufgrund ihrer Geometrie und Materialeigenschaften ideal für den Einsatz in der Automobilproduktion geeignet sind. Das dabei eingesetzte Werkzeugsystem zeichnet sich durch eine hohe Flexibilität aus, was jedoch die präzise Justierung und den stabilen Betrieb anspruchsvoll macht.?Zahlreiche Eingangs- und Ausgangsgrößen müssen dabei kontinuierlich überwacht und optimal aufeinander abgestimmt werden.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines modellbasierten Vorhersagesystems für Zustellkurven unter Nutzung von Reinforcement-Learning. Hierzu werden umfangreiche Prozessdaten einer automatisierten Anlage analysiert und in ein datengetriebenes Modell integriert. Neben der Vorhersage und Optimierung der Zustellkurven spielt auch die frühzeitige Erkennung von Abweichungen eine entscheidende Rolle, um die Produktqualität zu sichern und die Effizienz des hochflexiblen Prozesses zu steigern. Durch die Korrelation von Prozessparametern und Qualitätsmerkmalen können so Potenziale für eine kontinuierliche Prozessverbesserung identifiziert werden.

Forschungsmethode

Theoretisch, experimentell