Predictive Quality
Ausschuss reduzieren
Beschreibung
Schrauben ist als Fügeverfahren domänenübergreifend weit verbreitet und Schraubprozesse daher üblicherweise gut beherrscht. Die konventionelle Prozesssteuerung umfasst leidiglich Drehmoment-, Drehwinkel- oder Gradienten-basierte Anziehverfahren, wobei anhand der Ausprägungen der Führungsgröße in oder außerhalb des Zielkorridors die Qualität der Schraubverbindung binär klassifiziert wird.
Herausforderung
Die reine Bewertung fehlerhafter Schraubverbindungen als „nicht in Ordnung“ bietet keinen Ansatzpunkt für eine Root-Cause-Analyse.
Lösungsansatz
Multiclass-Classification unterschiedlicher Fehlerbilder anhand des Prozesskurvenverlaufs durch ein tiefes Neuronales Netz. Die Inferenz bildet den Startpunkt für eine Root-Cause-Analyse zur Bestimmung und Behebung der Fehlerursache.
Technische Spezifikationen
- Schraubsystem der DEPRAG SCHULZ GMBH u. CO. KG
- Schraubsteuerung AST12
Dateninfrastuktur
- Filebasiertes Schreiben der Prozessdaten aus der Schraubsteuerung auf IPC via Ethernet
- Laufzeit zur Fehlerklassifikation, welche Prozessdaten und Inferenz in (nicht-) relationale Datenbank schreibt
- Modul zur Visualisierung der Prozesskurven und vorhergesagten Klasse, basierend auf Datenbankabfragen
Ergebnis
- Klassifikation verschiedener Fehlerbilder zur Indikation der Fehlerursache
- Übertragbarkeit der Lösung auf weitere Schraubprozesse
Für weitere Infos zu unseren Demonstratoren kontaktieren Sie bitte:
