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Durch eine prozessparallele Prädiktion von Qualitätsmerkmalen kann der üblicherweise mit der Qualitätskontrolle verbundene Aufwand deutlich gesenkt werden. Regelnde Eingriffe in einen Fertigungsprozess lassen sich so über alle Losgrößen hinweg effizienter gestalten. In diesem Beitrag wird daher ein Ansatz für Fräsprozesse vorgestellt, mit dessen Hilfe sich spezifische Qualitätsmerkmale auf Grundlage von maschineninternen Daten aus der NC-Steuerung vorhersagen lassen. Dazu werden künstliche neuronale Netze verwendet.

zeitschrift für wirtschaftlichen fabrikbetrieb

Merkmalsbasierte Qualitätsprädiktion durch maschinelles Lernen: Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur prozessparallelen virtuellen Prüfung von Qualitätsmerkmalen anhand maschineninterner Daten