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2021
Book Article
Titel
Datennutzung und Datenreduktion in der Lasermaterialbearbeitung
Titel Supplements
Lernen aus der vollständigen Information
Abstract
Die Lasermaterialbearbeitung besticht durch eine hohe Prozessgeschwindigkeit bei geringem Wärmeeintrag und großer Vielseitigkeit in Hinblick auf die bearbeiteten Materialien. Die laser-basierten Fertigungsverfahren arbeiten vorrangig ohne einen mechanischen Kontakt zum Werkstück, indem der Laser mit dem Material wechselwirkt. Dies hat zur Folge, dass die Qualitätsüberwachung ebenfalls kontaktlos erfolgt. Die hierbei entstehenden Daten können über eine Fehlererkennung am aktuell prozessierten Werkstück hinaus für die Verbesserung des Prozesses und die Fortentwicklung ganzer Fertigungssysteme genutzt werden. Rahmenbedingungen für diese Nutzung der Daten werden allgemein und entlang drei charakteristischer Anwendungsfälle erläutert. Die Spanne reicht dabei von Bildverarbeitungsdaten zur Fugenfolge mittels maschinellem Lernen, über KI-basierte (künstliche Intelligenz) Identifikation von Anbindungsfehlern beim laser-basierten Batterieschweißen, bis hin zur Nutzung von Daten aus dem gesamten Lebenszyklus einer laserstrahlgebohrten Wasserfiltermembran. Wesentlich ist für all diese Fälle die sogenannte vollständige Information im Fehlerfall. Dieses digitale Abbild von Fertigungshistorie und Randbedingungen stellt im Moment einer Qualitätsabweichung des Produktes die Wissensbasis für die weitere Exploration dar. Ohne diese vollständige Information im Fehlerfall können Daten in der Nachnutzung nur unzureichend valorisiert werden. Aus wirtschaftlicher Sicht kann mit einem klaren Konzept die Valorisierung dieser Nachnutzung die Grundinvestition für Datenaufnahme und Datenhaltung um ein Vielfaches übersteigen.
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