Die industrielle Fertigung steht vor großen Herausforderungen: Maschinenausfälle, Fachkräftemangel und steigende Anforderungen an Effizienz und Qualität. Besonders in der Metallbearbeitung hängt ein erheblicher Anteil der Ausfälle direkt mit dem Zustand der eingesetzten Werkzeuge zusammen. Verschleiß führt zu Qualitätsverlusten, ungeplanten Stillständen und erhöhten Produktionskosten. Akustische Signale liefern hierbei einen entscheidenden Informationsvorsprung: Erfahrene Fachkräfte können bereits heute anhand von Geräuschen Rückschlüsse auf Prozesszustände, Bauteilqualität oder Maschinenfehler ziehen. Ziel der Forschung ist es, dieses Wissen mithilfe von KI zu automatisieren und für eine kontinuierliche, objektive Prozessüberwachung nutzbar zu machen.
Überwachung von Maschinenzuständen und Bauteilqualität
Im Mittelpunkt dieses Forschungsbereichs steht die Entwicklung von Verfahren zur akustischen Analyse von Zerspanungsmaschinen, um Fehlerzustände frühzeitig zu erkennen und die Qualität der gefertigten Bauteile sicherzustellen. Dabei werden insbesondere Zusammenhänge zwischen Maschinenparametern, Prozessbedingungen und resultierender Bauteilqualität untersucht.
Ziel ist es, automatisierte Systeme zu entwickeln, die
- fehlerhafte Maschineneinstellungen identifizieren
- Prozessinstabilitäten detektieren
- Rückschlüsse auf die Qualität des Werkstücks ermöglichen
Unsere Forschungspartner im Fraunhofer-internen Projekt »amoZFerg«
- Fraunhofer IEM