Tool Condition Monitoring (TCM) mittels Methoden der künstlichen Intelligenz und anhand grafischer KPIs - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer IPA-2020-326

*Ausschreibung z.B. für die Fachrichtungen wie:*

• Automatisierungstechnik
• Maschinenbau
• Informatik
• technische Informatik

Der Werkzeugzustand ist für die Festlegung der verbleibenden Einsatzdauer und der Prozessführung eine wichtige Kenngröße. Um Werkzeuge effizient und optimal einsetzen zu können sowie um ein plötzliches Versagen und Schäden am Werkstück zu vermeiden, ist eine exakte Bestimmung des Werkzeugverschleißes notwendig.
Methoden der künstlichen Intelligenz sollen genutzt werden, um den Werkzeugverschleiß von Zerspanwerkzeugen sicher prognostizieren zu können. Hierzu sollen Werkzeuge mit unterschiedlichen Verschleißzuständen analysiert werden. Die erfassten Kraftsignale sind KI gerecht aufzubereiten, sodass die Verschleißinterpretation anhand grafischer KPIs erfolgen kann. Ergänzend soll ein Versuchsstand konstruiert werden, um die Werkzeugschneiden prozessnah bildtechnisch erfassen zu können. Ein mit diesen Daten angelernter KI-Algorithmus soll genutzt werden, um den kontinuierlich veränderlichen Verschleißzustand zu bewerten und genau prognostizieren zu können.


Was Sie mitbringen

• Hohe Einsatzbereitschaft und Motivation
• Selbstständige Arbeitsweise 
• Programmierkenntnisse wünschenswert (Python)
• Sicherer Umgang mit Konstruktionssoftware

Was Sie erwarten können

Ihre Aufgaben:

• Umfassende Erfassung des aktuellen Stands der Technik zum Einsatz der künstlichen Intelligenz im Anwendungsfeld der Werkzeugmaschinen
• Konstruktive Auslegung des Gesamtaufbaus (Versuchsstand und Integration der Messtechnik in die Versuchsanlage)
• Durchführung von experimentellen Versuchen
• Analyse und KI gerechte Aufbereitung der erhaltenen Daten
• Aufbau und Test 
• Schriftliche Dokumentation

(keine Angaben)

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Johannes Kienle
Recruiter
0711 970 1153

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart

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