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Fraunhofer-Gesellschaft
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April 22, 2024
Internet Contribution
Title

Föderiertes Lernen direkt an der Werkzeugmaschine

Title Supplement
Beitrag auf der Internetseite MaschinenMarkt (https://www.maschinenmarkt.vogel.de/), 22.04.2024
Abstract
Die Maximierung von Werkzeugstandzeiten und die Reduzierung des Maschinenstundensatzes sind wichtige Zielstellungen beim wirtschaftlichen Betrieb von Werkzeugmaschinen. Dabei reicht es jedoch oft nicht aus, nur den Fertigungsprozess an einer einzelnen Maschine zu betrachten, um die besten Schnittwerte für eine Serienfertigung zu ermitteln. Allein die Schnittwertermittlung über das Tabellenbuch hinaus kann aufwendig sein. Die Werte jedoch auch so auf andere Maschinen zu übertragen, dass diese ebenfalls "das Beste" aus einem Werkzeug herausholen, ist noch weit herausfordernder. Für eine effektive Produktion ist dies dennoch erstrebenswert, weil so langwierige Einfahrprozesse verkürzt oder vermieden werden können. Wechselnde Maschinenbedingungen und schwankende Materialqualitäten sowie meist unbekannte Einflussgrößen verhindern aber, dass die theoretisch maximale Losgröße erreicht wird. Es gilt, das Risiko des Werkzeugbruchs mit einer womöglich resultierenden Beschädigung des Werkstücks gegen die Opportunitätskosten bei einem vorzeitigen Austausch des Werkzeugs abzuwägen.
Author(s)
König, Wolfgang
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU  
Friedrich, Christian  orcid-logo
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU  
Hellmich, Arvid  
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU  
Kühne-Schlinkert, Michael
Vogt, Stefan  
Hochschule für Technik und Wirtschaft, Technische Universität Dresden
Patolla, Paul  
Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden - University of Applied Sciences
Link
Link
Language
German
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU  
Keyword(s)
  • Föderiertes Lernen

  • Werkzeuge und Maschinen

  • Methoden der KI

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