Projektbeschreibung
Die Zielsetzung dieses Projektes ist die Entwicklung eines neuartigen Cyber-Physikalischen Produktionsassistenten (CPPA) für die Überwachung und Optimierung von Drückwalzprozessen, und zwar von Maschine und Produktqualität. Da aufgrund der Komplexität des Umformverfahrens keine vollständige explizite Modellierung des Produktionsprozesses möglich ist, verbleibt nur die implizite datengetriebene selbstlernende Modellbildung. Diese soll auf der Basis von Messdaten erstmalig über die Kombination aus einem ingenieur- und naturwissenschaftlich getriebenen Ansatz (Prozess-QFD) und einer Weiterentwicklung des aus der Informatik stammenden CRISP-DM Lifecycle Modells erfolgen. Der resultierende wissensbasierte "Deep & Smart Data"-Algorithmus bildet den Kern des zu entwickelnden Funktionsmusters eines CPPA, welcher in die Steuerung einer Drückwalzmaschine integriert und unter Produktionsbedingungen getestet werden soll.
