Bewertung von Produktionsprozessen mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz
Abstract
In der industriellen Fertigung wird zunehmend die zuverlässige Vorhersage der Produktqualität verlangt. Im Bereich des Kunststoffspritzgießprozesses existieren dabei grundlegende Herausforderungen, welche auf der teilweise sehr komplexen Geometrie der Produkte, der unterschiedlichen Qualitätsanforderungen und der Fülle der einzuhaltenden Prozessparameter begründet sind. Im vorliegenden Beitrag wird die Bauteilqualität eines individuellen Produktes anhand von gezielten Versuchsreihen mit einer Methode des Maschinellen Lernens bewertet. Unter Verwendung einer Aufzeichnungs- und Analysesoftware wird der Versuch unternommen, eine Gutteil-Schlechtteil-Aussage basierend auf den im Werkzeug erfassten Prozessdaten zu ermitteln.
