Entwicklung von KI-basierten Predictive Quality und Predictive Maintenance Assistenzsystemen für den Druckguss

Abstract

Gegenstand des Teilprojekts 13IK036A war die Entwicklung und Erprobung KI-basierter Assistenzsysteme für Predictive Quality, Condition Monitoring und Predictive Maintenance im Druckguss. Hierzu wurden ausgewählte Druckgießzellen digitalisiert und Maschinen-, Prozess-, Produktions-, Sensor-, Qualitäts- und Energiedaten erfasst, zusammengeführt und für datenbasierte Anwendungen aufbereitet. Ergänzend wurden Ansätze zur Integration von Mitarbeiter- und Expertenwissen sowie KI- und Machine-Learning-Verfahren für prototypische Assistenzanwendungen untersucht. Hierfür wurden bestehende Daten- und Backendstrukturen erweitert und Produktionszellen bei mehreren beteiligten Druckgießereien analysiert sowie mit zusätzlicher Sensorik und Datenerfassungstechnik ausgestattet. Die produktionsbegleitend erhobenen Daten dienten neben der Entwicklung der Assistenzsysteme auch Untersuchungen zu Energiebedarf und CO₂- Footprint. Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der interoperablen und unternehmensübergreifenden Nutzung von Daten. Dazu wurde ein Catena-X-kompatibler Demonstrator mit EDC-Anbindung für den exemplarischen Datenaustausch umgesetzt. Parallel flossen Projektergebnisse und Anforderungen in die Weiterentwicklung der OPC UA Companion Specification „OPC UA for High Pressure Die Casting“ ein. Die Arbeiten erfolgten in enger Zusammenarbeit mit den beteiligten Druckgießereien und Partnern des ReGAIN-Projektverbunds sowie mit BDG, VDMA und VDI Technologiezentrum. Ergänzend umfasste das Teilprojekt die Gesamtprojekt- und Clusterkoordination sowie Aktivitäten zum Technologie- und Wissenstransfer und zur Öffentlichkeitsarbeit.