Ganzheitliche und auf maschinellen Lernverfahren basierende Qualitätsüberwachung

Author:

Giang Nguyen Huong1,Scheck Albert1,Hofmann Bernd1,Meiners Moritz2,Neubauer Stefan2,Schäfer Alexander2,Franke Jörg1

Affiliation:

1. Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik ; Fürther Str. 246 b , Nürnberg , Germany

2. Schäfer Werkzeug- und Sondermaschinenbau GmbH , Nürnberg , Germany

Abstract

Abstract Die Kontakt- und Leitungsverarbeitung ist charakterisiert durch eine hohe Komponentenvielfalt, kurze Zykluszeiten und steigende Anforderungen hinsichtlich Qualität, Dokumentation und Rückverfolgbarkeit. Mit dem Ziel, diese Rahmenbedingungen zu erfüllen, wird in diesem Beitrag eine holistische und auf maschinellen Lernverfahren basierende Qualitätsüberwachung vorgestellt. Darüber hinaus liegt der Qualitätsüberwachung die intelligente Analyse von Crimpkraftkurven zugrunde. Die Auswertung von Bilddaten und Zeitreihen ermöglicht die Fehlererkennung und Anomaliedetektion an der Maschine, ohne dass es zu Einbußen in der Taktzeit kommt. Für die Visualisierung und Werkerakzeptanz der Qualitätsparameter und Prognosen der Modelle wird das Thema Erklärbarkeit in der vorgestellten Qualitätsüberwachung besonders betrachtet.

Publisher

Walter de Gruyter GmbH

Subject

Management Science and Operations Research,Strategy and Management,General Engineering

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1. A multi-perspective deep learning approach for optical inspection of crimp connections;2024 10th International Conference on Applied System Innovation (ICASI);2024-04-17

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