TY  - THES
AB  - Ein Trend in der Produktion sind individualisierte Produkte und damit eine höhere Variantenvielfalt, die idealerweise durch effiziente Produktionsprozesse hergestellt werden. Effizienz bedeutet in diesem Fall, dass die Produkte kostengünstig und bedarfsgerecht hergestellt werden. Der Trend geht hierbei auch in der Massenproduktion zu einer flexiblen Produktion, um das gebundene Kapital zu reduzieren und zeitnah auf Kundenwünsche reagieren zu können. Dies führt zu einem häufigeren Umrüsten der Werkzeuge in den Maschinen und somit zu einem immer häufigeren Einrichten der Prozesse.In dieser Arbeit wird eine Systematik für ein adaptives Einrichtassistenzsystem entwickelt, welches den Maschinenbediener beim Einrichten mithilfe eines definierten Vorgehens durch den Prozess leitet. Der Bediener wird dabei unterstützt die momentane Produktqualität zu bewerten und bekommt einen quantitativen Vorschlag zur Variation der Justagemöglichkeiten. So kann der Einrichtprozess zielgerichteter und fehlerfreier durchgeführt werden. Ermöglicht wird dies durch die Abbildung des notwendigen Expertenwissens in datengetriebenen Modellen. Mithilfe des so abgebildeten Expertenwissens werden optimierte Einstellungen berechnet und am Werkzeug eingestellt. Es ist nicht davon auszugehen, dass das virtualisierte Expertenwissen die Realität allumfassend abbilden und alle akuten Umwelteinflüsse messtechnisch ermittelt werden können. Etwaige Abweichungen der Produktqualität werden direkt in der entwickelten Optimierung und bei Bedarf mithilfe der vorgeschlagenen Kompensationsstrategie eliminiert.Die Systematik wird anhand eines Folgeverbundprozesses validiert. Nach der Analyse des Prozesses werden die wesentlichen Komponenten für das System entwickelt und mithilfe von Versuchen und Simulationen die Funktionsfähigkeit erfolgreich nachgewiesen.
AU  - Gräler, Manuel
CY  - Paderborn
DA  - 2024
DO  - 10.17619/UNIPB/1-1894
DP  - Universität Paderborn
LA  - ger
N1  - Tag der Verteidigung: 28.08.2023
N1  - Universität Paderborn, Dissertation, 2023
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - [2024]
SP  - 1 Online-Ressource (III, 145 Seiten)
T2  - Fakultät für Maschinenbau
TI  - Entwicklung adaptiver Einrichtassistenzsysteme für Produktionsprozesse
TT  - Design of adaptive setup-assistants for production processes
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-46569
Y2  - 2026-01-20T08:49:50
ER  -