Fraunhofer-Gesellschaft

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Data-Mining in der Produktion. Neue Methoden für eine robuste Prozessentwicklung

Data mining in production
 
: Große Böckmann, Markus; Krappik, Reik; Stolorz, M.; Schmitt, Robert

wt Werkstattstechnik online 103 (2013), Nr.11/12, S.921-925
http://www.technikwissen.de/wt/
ISSN: 1436-4980
ISSN: 1436-5006
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer IPT ()

Abstract
In einem Forschungsprojekt entwickelt das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT gemeinsam mit einem Konsortium aus Messtechnik-, Software- und Anwendungspartnern aus Deutschland und Spanien seit Mitte 2012 eine technologiegestützte Methodik, um anhand von Daten aus der Produktion die Prozessentwicklung im Fräsen zu verbessern. In der Vision wird dem Prozessplaner dabei während der CAM-Werkzeugbahnplanung ein optimales Set an Prozessparametern automatisiert vorgeschlagen - basierend auf den Qualitätsanforderungen des Produkts wie zulässige Rauheit oder Maßabweichungen. Dazu werden Prognoseverfahren des Data-Mining eingesetzt. Bevor die Methodik jedoch in CAx- Softwaretools integriert und der Ablauf damit automatisiert werden kann, muss sich das Vorgehen in die üblichen Planungsprozesse produzierender Unternehmen eingliedern lassen. Dieser Beitrag beschreibt die ersten Fortschritte bei der Entwicklung der Methodik und ihre erstmalige Verifikation anhand von Testbauteilen.

 

The term data mining finds its way into public discubion in the era of data collectors such as Google, Facebook and Co. Besides these discubions, big data also holds valuable information in other sectors like manufacturing. For instance, the analysis of product, proceb and machine data with subsequent prognosis of quality requirements can support a robust determination of proceb parameters in the design phase of chipping procebes.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-283418.html