Predictive Quality
Ausschuss reduzieren
Beschreibung
Im Zuge der Serienfertigung leistungsfähiger automobiler Traktionsantriebe rückt vor allem die Hairpin-Technologie zusehends in den Fokus. Während konventionelle Wickelverfahren noch mit wenigen Kontaktstellen auskommen, steigt deren Anzahl bei Traktionsantrieben mit Hairpin-Technologie deutlich an [8, 9]. Je nach Motorendesign sind bis zu 180 Kontaktstellen pro Stator möglich. Aufgrund der hohen Anzahl an Kontaktstellen nimmt das laserbasierte Kontaktieren der Hairpin-Enden eine Schlüsselrolle in der Hairpin-Statorproduktion ein. In diesem Zuge rücken datengetriebene Ansätze, welche sich der Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bedienen, in den Fokus.
Herausforderung
Da die Hairpin-Statorproduktion von einer Überlagerung zahlreicher nichtlinearer Effekte geprägt ist, stoßen klassische Verfahren bei der Abbildung der Porzesswirkzusammenhänge an ihre Grenzen. Weiterhin existiert bisweilen kein schnelles, kostengünstiges Prüfverfahren, mit dem sich die Qualität einer jeden Schweißverbindung, etwa die Größe- und Anzahl an Poren, inline überwachen lässt.
Der Einsatz von KI soll auf der einen Seite die optische Sichtprüfung abdecken, aber auch Rückschlüsse auf elektrische Qualitätsmerkmale sowie die Porenbildung in der Schweißnaht ermöglichen
Lösungsansatz
Im Rahmen des Schweißprozesses werden Multi-View-Klassifikationsmodelle für die optische Sichtprüfung angewendet. 1D-Convolutional Neural Network (CNN) ermöglichen die Verarbeitung von Prozesskurven, die aus zusätzlicher Sensorik gewonnen werden. Mittels klassischen regelbasierten Ansätzen, wären die Datendimensionen nicht mehr beherschbar.
Technische Spezifikationen
- Trumpf TruDisk 8001
Dateninfrastuktur
- ResNet zur Sichtprüfung der Schweißnahtbilder
- Vollintegrierte MLOps-Architektur für die kontinuierliche Optimierung des Models
- Dashboard zur Visualisierung der Modellprädiktion (inkl. Explainable AI)
Ergebnis
- Klassifikation der optischen Güte der Schweißnähte
- Täglich neutrainierte Modelle
- Vorhersage der Porenbildung noch ausstehend
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