Betriebssichere, anlernarme Prozessüberwachungsstrategien auf Basis der multikriteriellen Auswertung von Sensorsignalen
Final Report Abstract
Im Rahmen dieses Projektes wurde die prinzipielle Funktionsweise und Umsetzbarkeit einer multikriteriellen, sich selbst parametrierenden und optimierende Prozessüberwachung für die Serienfertigung dargestellt. Im Verlauf der durchgeführten Arbeiten wurden Verfahren entwickelt mit denen potentielle Merkmale für eine Prozessüberwachung identifiziert werden können. Eine qualitative Bewertung der Signifikanz von Merkmalen vor dem Auftreten eines Prozessfehlers konnte nicht realisiert werden, da die Ausprägung eines Prozessfehlers in den überwachten Signalen bei gleichen Gut-prozessen variieren kann. Bei Prozessen mit wechselnden Bearbeitungsarten ist für eine automatische Parametrierung eine Segmentierung des Bearbeitungsprozesses in Bereiche, in denen gleiche Merkmale für eine Überwachung genutzt werden können, notwendig. Es wurden zwei Methoden entwickelt, die abhängig von den zur Verfügung stehenden Signalquellen den Fertigungsprozess in unterschiedliche Überwachungssegmente einteilen und Merkmale identifizieren, die innerhalb eines Segmentes durch maschinenseitige Einflüsse überlagert werden. Für die Bewertung der Zuverlässigkeit von Überwachungssystemen wurden Kennwerte entwickelt, die auf Basis von Testfunktionen oder Daten von realen Prozessfehlern verschiedene Überwachungsalgorithmen quantitativ vergleichbar machen. Die Bewertung auf Basis von Testfunktionen ist nur für Einzelsignalüberwachungen geeignet. Die Bewertung einer multikriteriellen Überwachungen bzw. eine absolute Bewertung, ist nur mit Messdaten von Prozessfehlern möglich. Basierend auf den Kennwerten für die Bewertung von Überwachungssystemen wurde eine Optimierung für multikriterielle Prozessüberwachungssystem realisiert. Diese ist in der Lage, die Sensitivität des Überwachungssystems bei einer vorgegebenen minimalen Robustheit zu erhöhen. Insgesamt kann der manuelle Parametrieraufwand durch den Einsatz selbstparametrierender Überwachungssysteme erheblich reduziert werden.
Publications
- Anlernarme Prozessüberwachung, Prozessüberwachungsstrategien für die Serienfertigung auf Basis multikriterieller Sensorauswertung, wt Werkstattstechnik online 2013, 6 Seiten
Denkena, B.; Fischer R.; Damm, J.
- (2014): Self-Tuning of Teachless Process Monitoring Systems with multi-criteria Monitoring Strategy in Series Production, 2nd International Conference on System-Integrated Intelligence: Challenges for Product and Production Engineering, SysInt 2014, July 2nd, 2014, Bremen, 18 Seiten
Denkena, B., Dahlmann, D., Damm, J., Neff, T.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.022) - : (2014): Self-adjusting Process Monitoring System in Series Production , CIRP ICME 2014, 23 - 25 July 2014, Capri, Naples, Italy, 24 Seiten
Denkena, B., Dahlmann, D., Damm, J.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.procir.2015.06.042) - Self-Tuning of Techless Process Monitoring Systems with multi-criteria Monitoring Strategy in Series Production, Procedia Technology 2014, 9 Seiten
Denkena, B.; Dahlmann D.; Damm, J.
(See online at https://doi.org/10.1016/j.protcy.2014.09.022)
