Industrielles Reinforcement Learning zur Qualitatsregelung von Massivumformprozessen -- Neues Forschungsprojekt zur Prozessoptimierung und Qualitatssteigerung beim Massivumformen

摘要

Instabilitaten aufgrund von externen EinflussgroBen, unbekannten Wirkzusammenhangen zwischen Prozessparametern oder Qua-li-tatsmerkmalen von Produkten fuhren in Massivumformprozessen trotz vorhandener Prozessregelungen haufig zu Ausschuss. Aktuelle Regelkonzepte basieren auf implizitem Bedie- n-erwissen und setzen auf eine manuelle Anpassung der Prozessparameter. Dabei ist es oftmals nicht moglich, die Prozesse rechtzeitig anzupassen, um die Fertigungstoleranzen der Produkte einzuhalten. Ein Mittel zur ubergreifenden Kompensation von Qualitatsabweichung sind Qualitatsregelkreise. In Kombination mit Ansatzen des maschinellen Lernens, hier dem sogenannten Reinforcement Learning und dem Transfer Learning, bieten sie das Potenzial, den Ausschuss zu reduzieren. Dies geschieht uber eine automatische Adaption der Anlagenparameter bei auftretenden Instabilitaten.