Data Mining in Sensordaten verketteter Prozesse

Abstract

Kurzfassung Das Prinzip der autonomen Automation wird als Methode der Lean Production zur Kostensenkung durch Vermeidung von Ausschuss und Nacharbeit genutzt. Während in Arbeitssystemen geringer Komplexität integrierte automatische Qualitätsprüfungen bereits erfolgreich zum Einsatz kommen, ist eine Übertragung auf komplexe, verkettete Arbeitssysteme derzeit nicht vollständig umsetzbar. In diesem Beitrag wird am Beispiel eines Walzprozesses ein auf maschinellen Lernverfahren basierender Ansatz zur Realisierung der autonomen Automation in komplexen, verketteten Produktionsprozessen vorgestellt. Hierbei werden verschiedene Herausforderungen, welche durch produktionstechnische Restriktionen entstehen, aufgezeigt und die Notwendigkeit von Weiterentwicklungen bestehender Lernverfahren unter der Zielsetzung der Einbindung in die Produktion dargelegt.