Kurzbeschreibung

Die Fertigung, zum Beispiel von Automobilen, basiert üblicherweise auf dem folgenden Grundansatz: Für alle Bauteile, inklusive des Endprodukts, sind feste Soll-Eigenschaften definiert. Des Weiteren liegen tolerierte Wertebereiche vor, die jeder entsprechende Herstellungsprozess einhalten muss. Wenn eine Komponente Eigenschaftswerte außerhalb ihrer Toleranzen hat, wird sie entsorgt oder nachbearbeitet. Beide Fälle erzeugen Verluste in der Fertigung, welche zu minimieren sind. Dafür finden meistens Optimierungen der Produktionsprozesse statt, zunehmend auch mithilfe von gesammelten Informationen über die Bearbeitungsanlagen und Bauteile. Mit den festen Toleranzvorgaben bleibt jedoch der Ansatz bestehen, alle Komponenten trotz schwankender Eigenschaften untereinander kombinieren zu können. Das Promotionsprojekt soll den klassischen Fertigungsansatz weiterentwickeln. Die wachsende verfügbare Informationsmenge bildet hierbei die Basis, um je Endprodukt die individuell passenden Einzelteile auszuwählen. Das Ziel ist die Verwertung von Bauteilen, welche bisher als Ausschuss gelten. Die praktische Umsetzung des Vorhabens erfolgt an einer Fertigung elektrischer Traktionsantriebe. Ein Forschungsfokus liegt auf der Auswertung realer Fertigungsdaten. Für die Informationsauswertung sollen Machine Learning-Verfahren zum Einsatz kommen. Neben der datengetriebenen Herangehensweise findet eine Untersuchung der Bauteilwechselwirkungen aus physikalischer Sicht statt.

 

Ansprechpartner

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Institut für Innovative Mobilität (IIMo)
Michael Okon, M.Sc.
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