Vorgehen

Vorgehen

Die Vorgehensweise im Forschungsvorhaben AutoQuaRP gliederte sich in 5 aufeinander aufbauende Arbeitspakete (AP), die im Folgenden beschrieben werden.

Zieldefinition (AP1)

Ziel dieses Arbeitspakets war die Definition und Dokumentation der Anforderungen an das zu entwickelnde Optimierungsverfahren für Prozessparameter.

Datenerfassung (AP2)

Ziel dieses Arbeitspakets war die Aufnahme von Beispieldaten zum Training von Prognosemodellen, die auf Data Mining basieren. Die Datenaufnahme umfasste sowohl bereits vorhandene Daten der Industriepartner als auch neue Daten, die mittels Versuchsplänen an Spritzgießmaschinen (SGM) erzeugt werden.

Data Mining (AP3)

In diesem  Arbeitspaket  sollte ein geeigneter Data-Mining-Algorithmus für die Prognose des Energieverbrauchs und der Ausschussrate ausgewählt werden, zudem wurden Prognosemodelle erstellt. Dafür wird eine schrittweise Datenanalyse durchgeführt, mit den Schritten Datenaufnahme, Datenvorverarbeitung, Modellbildung und Evaluation.

Auslegung Optimierungsverfahren (AP4)

Ziel dieses Arbeitspakets war die Auslegung eines Optimierungsverfahrens für Prozessparameter. Die zu optimierende Zielfunktion war gegeben durch die in AP1 definierte Zielgröße und die in AP3 aufgebauten Prognosemodelle für Qualitätsrate und Energieverbrauch.

Validierung (AP5)

In diesem Arbeitspaket wurde das entwickelte Verfahren zur Bestimmung von qualitätsgerechten und ressourceneffizienten Prozessparametern anhand Bauteilen, die von den Industriepartnern ausgewählt wurden, exemplarisch durchgeführt und bewertet.

 

Schematische Darstellung des Vorgehens im Forschungsvorhaben AutoQuaRP