Näher an die Toleranzgrenzen

Wird das Erfassen von Daten innerhalb der Fertigungslinie also zunehmen?

Lanza: Ja. Es besteht ein Trend zu mehr Inline-Messtechnik oder sogar zu prozessintegrierter Messtechnik, die möglichst kurze Regelkreise erlaubt. Messungen finden nicht mehr im separaten Messraum, sondern direkt in der Produktion statt. Es steigt damit der Bedarf an modular angewandter Messtechnik in Anlagen und Produktionslinien, Standardmessgeräte sind weniger gefragt. Die Messtechnik wandelt sich zum Projektgeschäft, in dem die kundenspezifische Anwendung wettbewerbsentscheidend ist.

Stichwort Sensorintegration: Lässt sich eine Werkzeugmaschine in eine Messmaschine verwandeln?

Lanza: Das Ziel besteht schon seit einiger Zeit, und es ist nach wie vor eine sehr spannende Aufgabe. Aber es gibt noch viele Herausforderungen: z.B. hohe Kosten und Störeinflüsse aus der Produktion wie Temperatur oder Schmutz. Außerdem erfordern typische Zerspanteile oft eine sehr hohe Messgenauigkeit. Gefragt ist zudem ein unabhängiger metrologischer Rahmen, der idealerweise ein Messen parallel zur Bearbeitung – also so genanntes hauptzeitparalleles Messen – ermöglicht. Das Messen mit der Werkzeugmaschine ist aber heute schon Standard bei Hochpräzisionsprodukten. Ein Beispiel dafür ist die Dieselinjektoren-Produktion bei Bosch.

Wenn die Werkzeugmaschine und die Produktion mit Hilfe von Sensorik mehr Daten erfassen kann: Was bedeutet das für die Signalverarbeitung mit Blick auf Echtzeitfähigkeit?

Lanza: Technisch treten an die Stelle von Einzelsensoren verteilte Sensornetzwerke, denn eine vernetzte Infrastruktur ist eine wesentliche Voraussetzung, um die Potenziale der Inline-Messung effizient zu nutzen. Gefragt ist eine intelligente, verknüpfte Auswertung der Daten. Der Fachmann spricht dabei von einer Fusion von Daten mehrerer Sensoren, die zu einem kombinierten Messergebnis führen. Um komplexe Prozesszusammenhänge zu erklären, eignen sich so genannte Data Mining Algorithmen wie z.B. neuronale Netze. Es kommt also darauf ein, die aussagekräftigen Datenkorrelationen herauszufiltern.

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Thematik: Allgemein
Karlsruher Institut für Technologie
www.wbk.kit.edu

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